閱讀約 11 分鐘
在這個數位時代，人工智慧已從新興概念演變為策略上的必需品。為了保持競爭力，組織必須超越傳統的數位工具——這些工具已無法跟上現代的複雜性——並將人工智慧數位轉型直接嵌入核心運營中。這種轉型並非獨立的計劃，而是對資料解讀方式以及團隊協作方式的根本性再造。像 Lark 這樣的平台透過將人工智慧與資料、溝通及自動化無縫整合，讓企業能在不干擾現有工作流程的情況下大規模創新。
當今人工智慧數位轉型的真正意涵
如今的人工智慧數位轉型已超越自動化或基礎分析。它代表著組織在運用智慧引導決策、優化工作流程以及持續適應變化方面的結構性改變。不同於早期的數位計劃，人工智慧驅動的數位轉型依賴於能隨著使用而不斷改進的學習系統。
數位轉型中的人工智慧計畫專注於將原始資料轉化為可立即採取行動的洞察。此方法使組織能夠從被動運作轉向預測性與主動性模式。人工智慧與數位轉型結合，能建立隨著業務共同演進的系統，而非保持靜態。
在核心層面，人工智慧數位轉型將技術、人員與流程圍繞智慧進行整合。它確保洞察在需要的時刻能夠被決策者取得。這種轉變正是區分真正由人工智慧驅動的數位轉型與單一人工智慧試驗的關鍵。透過將這些工具整合到團隊管理工具中，企業能在維持高團隊績效的同時擴展業務工作流程。
圖片來源：unsplash.com
AI 與傳統數位轉型
傳統的數位轉型著重於將現有流程數位化。由人工智慧驅動的數位轉型則專注於利用智慧來改進並重新設計這些流程。差異不僅在於工具，還在於成果。
早期的數位轉型與人工智慧專案通常涉及將以紙本為基礎的工作流程搬移到軟體系統中。雖然這提升了效率，但並未從根本上改變決策的方式。人工智慧在數位轉型中引入了可適應的系統，能夠解讀模式、預測結果並提出行動建議。
結合人工智慧的數位轉型也降低了對人工監督的依賴。人工智慧驅動的系統能夠持續監控效能並自動提供洞察。與傳統方法相比，這使得人工智慧數位轉型計畫更具韌性與可擴展性。
人工智慧在數位轉型策略中的角色是什麼
成功的 AI 數位轉型策略，重點在於定義智慧如何支援企業目標，而非僅僅關注模型的部署方式。AI 在數位轉型中的角色是強化人類的決策能力，而不是取而代之。
由 AI 驅動的數位轉型策略通常聚焦於少數高影響力的能力。這些能力相互配合，提升整個組織的營運可視性與反應速度。當這些要素與真實工作流程相契合時，數位轉型與 AI 才能成功。以下是 AI 在現代數位轉型中扮演的核心角色。
- 資料詮釋：資料詮釋是 AI 在數位轉型中的基礎角色。組織會產生大量結構化與非結構化資料，這些資料無法以人工方式分析。AI 系統能即時詮釋這些資料，並為團隊提供有意義的洞察。在 AI 驅動的數位轉型中，這能加速趨勢識別並提升跨部門的可視性。結合 AI 的數位轉型確保洞察是在情境中傳遞，而非僅作為靜態報告。
- 預測： 預測使人工智慧能夠將歷史與即時資料轉化為前瞻性的洞察。在人工智慧驅動的數位轉型中，預測模型協助組織預先掌握需求變化與營運風險。人工智慧在數位轉型中透過在問題發生前突顯可能的結果，支援更佳的規劃。數位轉型的人工智慧計畫利用預測提升跨部門的預測準確度，降低不確定性並提升決策信心。
- 個人化： 個人化使人工智慧系統能夠根據使用者行為與情境量身打造體驗。在人工智慧數位轉型中，個人化能大規模提升顧客互動與內部效率。人工智慧在數位轉型中消除了跨通路手動客製化的需求。結合人工智慧的數位轉型確保在使用者旅程中提供一致且相關的互動，進而帶來更高的滿意度與更穩固的長期關係。
- 流程優化：流程優化著重於改善組織內的工作流程。在人工智慧驅動的數位轉型中，人工智慧能即時識別瓶頸、延誤及低效率情況。智慧自動化透過精簡工作流程及減少人工介入來提升營運效率。人工智慧在數位轉型中促進持續改進，而非定期檢視。數位轉型的人工智慧計劃會自動化例行決策以減少摩擦，從而加快執行速度並提升運作可靠性。
生成式人工智慧應用於數位轉型的地方
應用生成式人工智慧於數位轉型，專注於自動化地建立、摘要與結構化資訊。這些系統直接處理知識，而不僅僅是數值模式。其價值在於減輕認知與行政負擔。
以下是應用生成式人工智慧可帶來可衡量價值的實務領域。
- 內容自動化：內容自動化利用生成式人工智慧來撰寫報告、摘要和文件。在人工智慧的數位轉型中，這能減少花費在重複性書寫工作的時間。生成式人工智慧與電腦視覺可自動化重複性任務，例如文件處理與影像分析，使系統能從數位影像或影片中提取有意義的資訊。將生成式人工智慧應用於數位轉型有助於團隊在文件間保持一致性。人工智慧在數位轉型中能提升速度而不犧牲品質，讓員工能專注於分析與執行。
- 客戶支援：客戶支援在數位轉型中應用生成式人工智慧，可獲得更快速且一致的回應。人工智慧在數位轉型中能協助客服人員摘要案件並提供回覆建議。數位轉型的人工智慧計畫能在不增加人力的情況下縮短解決時間。人工智慧驅動的數位轉型也能提升支援團隊間的知識重用，進而提升客戶滿意度。
- 知識管理：知識管理透過應用生成式人工智慧於數位轉型中實現可擴展性。人工智慧系統會自動摘要、分類並呈現相關資訊。在人工智慧驅動的數位轉型中，這可防止知識被困在文件或聊天中。結合人工智慧的數位轉型能提升新人培訓效率與決策準確性，並確保資訊保持最新且可存取。
人工智慧驅動的數位轉型之產業範例
人工智慧數位轉型在各行各業呈現不同形式，但其核心目標始終一致。組織會根據資料成熟度、法規需求及客戶期望來應用人工智慧。
人工智慧驅動的數位轉型在直接解決行業特定挑戰時效果最佳。以下是各產業在實務中應用人工智慧進行數位轉型的範例。
- 零售：人工智慧在零售數位轉型中專注於需求預測、個人化以及供應鏈效率。零售商利用人工智慧分析跨通路的顧客行為。人工智慧在數位轉型中提升庫存準確性與定價決策。結合人工智慧的數位轉型能更快速地回應需求變化。這種敏捷性透過改造業務流程，支持在快速變動市場中的競爭力。
- 醫療保健：醫療保健運用人工智慧數位轉型來改善診斷、排程與病患互動。人工智慧在數位轉型中減輕臨床醫師的行政工作負擔。數位轉型的人工智慧計畫在維持合規的同時提升準確性。人工智慧與數位轉型共同促進更佳的病患治療成果。信任與透明度仍是採用的關鍵，而人工智慧正在重塑醫療保健的業務流程。
- 金融：金融運用人工智慧驅動的數位轉型於風險評估、詐欺偵測與客戶服務。人工智慧數位轉型可持續監控交易。人工智慧數位轉型計畫透過早期偵測提升法規遵循。人工智慧在數位轉型中支援更快速且更精準的決策，強化營運韌性並精簡金融業務流程。
- 製造：製造業利用人工智慧數位轉型進行預測性維護與品質管控。人工智慧在數位轉型中可即時分析感測器數據。結合人工智慧的數位轉型可減少停機時間與浪費。人工智慧驅動的數位轉型提升生產計畫的準確性。智慧工廠透過優化業務流程，更有效地適應變化。
人工智慧驅動的數位轉型亦能促成針對各產業獨特挑戰與機會量身打造的新商業模式。
逐步的人工智慧轉型藍圖
一個結構化的路線圖能幫助組織從試驗階段順利擴展至規模化，而不承擔不必要的風險。人工智慧數位轉型在以可管理的階段逐步引入能力時更容易成功，而非一次性全部導入。每個階段都讓團隊能驗證假設、培養內部技能並優化資料管理實務。人工智慧數位轉型計畫因採取這種循序漸進的方法而受益，因為進展能保持可見且可衡量。隨著時間推進，該路線圖能將零散的人工智慧工作轉化為協調一致、遍及整個組織的能力。
步驟 1：識別人工智慧就緒的工作流程
步驟 2：清理資料來源
乾淨的資料對 AI 數位轉型至關重要。AI 的數位轉型依賴一致性。數位轉型的 AI 計畫會在早期優先考慮治理。乾淨的資料建立信任。成果提升可靠性。
步驟 3：試點使用案例
試點計畫允許在 AI 驅動的數位轉型中安全地進行實驗。AI 在數位轉型中受益於回饋循環。透過 AI 的數位轉型可藉由反覆改進。風險保持可控。學習加速。
步驟 4：擴大自動化
成功的試點計畫會擴展至自動化。AI 的數位轉型使決策標準化。數位轉型的 AI 計畫減少對人工的依賴。擴大規模提升一致性。營運變得可預測。
步驟 5：衡量影響
衡量確保 AI 數位轉型能帶來價值。AI 在數位轉型中持續改進。透過 AI 的數位轉型使成果與策略保持一致。指標引導優化。成功變得可見。
現代選擇：加速 Lark 的 AI 數位轉型
作為一個全方位、現代化的平台，Lark透過將智慧融入日常團隊協作與營運，支援 AI 數位轉型。它並非將 AI 定位為獨立系統，而是將 AI 應用於資料、溝通與工作流程之中。此方法與 AI 驅動的數位轉型原則高度契合。智慧成為工作進行方式的一部分，而非額外的層級。結合 AI 的數位轉型因這種連續性而受益。
AI 驅動的資料擷取與趨勢偵測
Lark Base 透過 AI 欄位捷徑，從靜態資料庫轉化為主動智慧工具。系統可自動從非結構化來源（如 PDF 發票或包裝單圖片）擷取結構化資料，取代人工輸入。除了擷取功能外，其儀表板的智慧分析功能可即時偵測銷售模式或庫存異常，並將複雜資料集摘要成一頁可行性洞察報告。
AI 驅動的資料洞察與趨勢分析
Lark 的智慧分析與儀表板摘要為當前資料提供 AI 洞察，協助你掌握資料背後的趨勢。這些工具會自動解讀複雜的資料集，生成即時的文字洞察與「詳細模式」解析，免除手動分析資料的需求。透過一鍵生成整個儀表板摘要與自動變更通知，Lark 讓資料存取更加普及，使非技術團隊也能快速做出以資料為依據的決策。
AI 驅動的工作流程路由與警示
Lark Base 自動化 使用 AI 驅動的邏輯，透過可視化、零程式碼的建構器來管理複雜的業務流程。利用 AI 節點，工作流程可以「決定」資訊的路由方向，例如，自動將高價值的採購申請升級至主管，同時即時處理標準訂單。這些自動化流程會透過 Lark Messenger 發送主動提醒，確保在資料達到門檻的瞬間通知到正確的人員，有效地讓企業的重複性操作進入自動駕駛模式。
自動化摘要、行動項目與翻譯
為了減輕會後跟進的行政負擔，Lark AI 會議筆記作為 AI 助理登場。它能自動將 60 分鐘的討論濃縮成精簡摘要，並附上明確的待辦事項清單。對於全球團隊而言，其即時 AI 翻譯支援超過 100 種語言，確保技術規格或策略決策能跨越國界被理解，避免語言障礙。
具備情境感知的跨應用企業搜尋
雲雀搜尋引擎作為統一的知識中心，能理解查詢背後的「意圖」，而不僅僅是匹配關鍵字。由於雲雀是一款「超級應用」，搜尋 AI 能夠同時在 雲雀即時通、雲雀文件、雲雀資料庫記錄 和 雲雀郵件 中檢索資訊。它能提供情境化的預覽，例如在相關聊天串旁顯示最新的股票更新，大幅減少為尋找關鍵商業資訊而在應用間切換的時間。
- 入門方案：永久免費方案，包含 11 個強大的工具，最多可供 20 位使用者使用。另提供 100GB 儲存空間、1000 次自動化執行、AI 翻譯等功能。
- 專業方案：每位使用者每月 12 美元（按年計費），最多可供 500 位使用者使用。包含入門方案的所有功能，並提供最多 500 人的群組通話、15TB 儲存空間、50,000 次自動化執行等。
- 企業方案：聯絡銷售以取得自訂價格。支援無限使用者，並提供更多自動化執行次數以及進階的安全性、合規性與管理功能。
Starter
Pro
Enterprise
Starter
For small teams with simple communication needs
$0
/ user / month
20 users max
18 months message history
1-on-1 video meetings
100 GB storage
Lark Docs & Mail
1000 Base automation runs/month
2000 rows per table in Base
Pro
For companies with comprehensive collaboration and management needs
$12
/ user / month
500 users max
Unlimited message history
500-participant video meetings
15 TB storage
Lark Docs & Mail
50k Base automation runs/month
20k rows per table in Base
Enterprise
For large companies with advanced security and organizational management needs
Get a personalized demo and pricing
Unlimited users
Unlimited message history
500-participant video meetings
15 TB storage + 30 GB storage/user
Lark Docs & Mail
500k Base automation runs/month
50k Base automation runs/month
Single sign-on (SSO)
Pro
For companies with comprehensive collaboration and management needs
$12
/ user / month
500 users max
Unlimited message history
500-participant video meetings
15 TB storage
Lark Docs & Mail
50k Base automation runs/month
20k rows per table in Base
人工智慧採用的常見障礙
儘管人工智慧數位轉型有其優勢，但往往會遇到組織層面的挑戰。這些障礙通常與結構、治理以及舊有系統相關，而非技術本身。有數位轉型成功經驗的組織更能克服這些障礙，並推動成功的成果。
快速識別這些障礙能提升人工智慧數位轉型計畫的成功率。系統性地解決這些問題有助於持續性的採用。
- 資料孤島：資料孤島限制了人工智慧在數位轉型中的效能。分散的資料會降低洞察的準確性與可信度。人工智慧驅動的數位轉型需要整合的資料來源。人工智慧的數位轉型通常從標準化資料存取開始。打破資料孤島能提升可視性與成果。
- 道德顧慮：道德顧慮在人工智慧與數位轉型中扮演核心角色。組織必須確保透明度與問責性。由人工智慧驅動的數位轉型包含治理框架以管理風險。當優先考量道德時，人工智慧數位轉型計畫能建立信任。負責任的人工智慧有助於長期採用。
- 舊有系統：舊有系統因限制靈活性而減緩人工智慧數位轉型。人工智慧的數位轉型需要現代化且互聯的平台。結合人工智慧的數位轉型通常涉及逐步現代化。當逐步解決限制時，人工智慧驅動的數位轉型進展更快，並減少干擾。
透過系統性地解決這些障礙，組織能將自身定位為面向未來的企業，並做好準備以適應新的挑戰與技術進步。
衡量人工智慧轉型的成功
衡量成功確保 AI 數位轉型保持以成果為導向。指標應反映營運與策略影響。
AI 驅動的數位轉型專注於對利害關係人有意義的改進。以下是常見的指標。
- 成本降低：用於數位轉型的 AI 可減少人工工作與低效率。數位轉型 AI 計畫會追蹤營運節省。自動化帶來一致性。成本透明度有助於領導層達成共識，投資決策得以改善。
- 決策速度：決策速度反映了人工智慧對反應能力的影響。在數位轉型中，人工智慧縮短了洞察週期。結合人工智慧的數位轉型可減少延遲。更快速的決策提升競爭力，團隊能夠自信行動。
- 顧客滿意度：顧客滿意度反映了外部影響。人工智慧與數位轉型提升了服務的一致性。人工智慧的數位轉型計畫能夠個人化體驗。回饋有助於提高留存率，信任感也因此加強。
結論
人工智慧的數位轉型已不再是關於試驗或孤立的創新，而是代表了組織在思考、決策與大規模執行方式上的轉變。當人工智慧與數位轉型與真實工作流程相結合時，智慧將成為日常能力，而非專門功能。這使組織能夠持續適應，同時保持掌控與清晰。
以人工智慧推動的數位轉型在循序漸進、以資料為基礎並由合適的平台支援的情況下更容易成功。整合協作、資料與自動化的工具有助於長期維持進展。像 Lark 這樣的平台展示了應用生成式人工智慧於數位轉型如何在不造成團隊負擔的情況下支援執行。隨著人工智慧驅動的數位轉型逐漸成熟，成功將更少依賴模型，而更多取決於智慧如何有效嵌入日常工作中。
常見問題
數位轉型的四大支柱是什麼？
四大支柱包括人員、流程、數據與技術。AI 數位轉型透過改善資訊流動與決策方式來強化每一個支柱。隨著組織成熟，像 Lark 這樣的平台能透過將智慧嵌入協作與日常工作流程來連結這些支柱，使轉型更具實用性而非僅停留在理論層面。
人工智慧技術有哪四種類型？
四種類型分別是反應型機器、有限記憶系統、心智理論以及自我意識型 AI。大多數由 AI 驅動的數位轉型工作依賴於能從歷史數據中學習的有限記憶模型。像 Lark 這樣的工具會在日常工作情境中應用此類 AI，讓智慧在不增加複雜性的情況下支援決策。
人工智慧的三個 C 是什麼？
3C 分別是運算、資料與情境。在數位轉型中，人工智慧只有在提供洞察時具備適當情境，才能發揮效用。像 Lark 這樣的平台透過將 AI 輸出直接連結到文件、對話與工作流程，提供這種情境。這有助於團隊更快速且更有信心地採取行動。
AI轉型很昂貴嗎？
以循序漸進的方式推動 AI 數位轉型，並不一定需要高昂成本。許多組織會先從小型且高影響力的應用案例開始，再逐步擴展。像 Lark 這樣的解決方案，透過結合人工智慧功能與協作與自動化，支持這種漸進採用方式。這能降低前期成本，同時帶來早期價值。
相關閱讀
Table of contents
想瞭解 Lark 嗎？
所有工具盡在一處
節省時間，提高效率
節省高達 70% 的軟體成本
Table of contents
想瞭解 Lark 嗎？
所有工具盡在一處
節省時間，提高效率
節省高達 70% 的軟體成本
繼續閱讀
© 2026 Lark Technologies Pte. Ltd.