研華攜Salesforce打造AI數位勞動力！導入Agentforce省下40%業務準備時間，加速全球業務拓展

隨著 AI 代理人（AI Agent）應用深入企業核心營運流程，Agentic CRM 領導廠商 Salesforce 攜手全球物聯網智能系統與嵌入式平台領導廠商研華（Advantech），持續透過 AI 賦能全球業務開發與客戶服務流程。

透過 Salesforce Sales Cloud、Service Cloud 與 Agentforce，研華陸續導入基於 Salesforce AI 功能建立的 Lead Pilot AI 智慧摘要引擎與 Agentforce 業務開發代理人（Sales Development Representative, SDR Agent），協助業務團隊自動整合客戶資訊、生成個人化聯繫內容、辨識潛在客戶意圖，並自動推進符合條件的商機，進一步提升全球業務團隊的營運效率。

Salesforce 台灣總經理徐嘉聲表示：「AI 的價值不只是提升單一工作的效率，更重要的是讓 AI 真正融入企業既有的數據與工作流程，成為協助員工執行任務、推動業務成果的數位夥伴。我們期待持續與研華攜手，進一步擴大 AI 在全球業務與客戶服務流程中的應用，加速邁向智動化企業（Agentic Enterprise）。」

研華科技數位行銷處協理 Gary Lee 表示：「對研華來說，把銷售流程中的各個節點與 AI 相互合作提升到公司層級的策略，不只是更新或是部署一套新系統，而是重新定義我們和客戶對話的方式。Agentforce 讓業務團隊第一次把時間留給真正有價值的商機，同時讓客服不單單只是解決問題，而能主動看見商機的第一線。這正是研華在 IoT 浪潮下，持續保持領先的關鍵。」

 

AI自動整合客戶訊號，大幅降低40%的業務準備時間

研華長期深耕工業物聯網與邊緣運算領域，並持續拓展邊緣 AI 與軟硬體整合解決方案。面對全球市場與客戶需求日益複雜，研華同步推進 CRM 全球整合，將 Salesforce 部署至全球市場，逐步讓不同市場的業務團隊在一致的平台與流程上運作。

研華在統一的 Salesforce CRM 基礎上，透過持續導入 Salesforce 的業務 AI 解決方案，增加業務團隊的營運效率。在導入 AI 前，業務進行潛在客戶開發時，需要從大量且分散的客戶行為紀錄中，逐筆整理互動資訊、產品興趣與關鍵行動，再自行判斷後續聯繫方式。除了前置準備耗時，不同業務對客戶意圖的判斷亦可能存在差異，增加全球業務流程標準化的難度。

而 Salesforce AI 智慧摘要引擎 Lead Pilot 部署至研華全球 18 個海外分公司的一個月內，即生成超過 3,000 筆 AI 摘要，累計為每人每月節省 54.8 小時作業時間，讓業務前置準備時間降低 40%。此外，Lead Pilot 支援繁體中文、簡體中文、英文、日文與韓文五種語系，並可依不同市場自動切換，協助研華在全球多區域部署 AI 應用的同時，維持一致的業務流程與資訊標準。

在 Lead Pilot 基礎上，為了減少業務執行重複性工作的時間，更聚焦高價值商機，研華 2026 年 5 月在台灣全面上線 Agentforce 業務 Agent。導入後，AI 代理人首月即協助將 31.6% 潛在客戶名單自動轉為商機，客戶首次聯繫流程已實現 100% 自動化，每筆 Lead 平均可為業務節省約 9 分鐘作業時間，平均為每位業務每月節省 88 小時。藉由將重複性的初步聯繫與流程操作交由 AI Agent 執行，研華讓業務的角色從「處理所有 Leads」，逐步轉向聚焦具較高潛力的客戶與需要人類判斷的互動。

 

AI將客服案例轉為商機，串聯業務與客服工作流

除了業務開發流程，研華也進一步將 AI Agent 延伸至客戶服務場景，透過 Salesforce Service Cloud 與 Agentforce 規劃 Service-to-Sell 流程，讓客服團隊在處理客戶問題的同時，也能即時辨識潛在的商機。

例如，當新客戶透過網站提出產品諮詢時，系統可透過 AI 判斷客戶的購買意願並建立 Lead。當既有客戶提出產品維修需求時，若 AI 判斷問題可能來自設備老舊，則可建議客服建立商機，進一步提供設備汰換或新產品方案。

相較過去仰賴客服人員自行判斷並手動建立案件或商機，研華透過 AI 將服務訊號與銷售流程進一步串聯，使原本分散在客戶服務中的需求訊號能更即時進入業務流程。透過建立 Service-to-Sell 流程，客服團隊從問題解決者轉變為商機識別者的角色。

Salesforce 的 AI Agent 解決方案對研華而言，其價值不只在單點流程自動化，更關鍵的是建立可跨市場規模化的全球業務基礎。Salesforce 也將持續協助研華協助研華整合全球 CRM、數據與 AI 基礎，讓 AI Agent 能在更完整的客戶資料與業務流程上運作，逐步將目前已在業務開發流程中驗證的 AI 成效，延伸至更多客戶旅程與跨部門應用場景。

 

 

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