Syarikat Hong Kong guna AI selesaikan tiga masalah utama, kecekapan meningkat lebih 30 peratus

為何香港企業必須轉型

成本高、人手緊張、客戶要求多——這三種壓力已令許多公司喘不過氣。零售店聘請不到兼職員工，銀行前線需同時處理八種查詢，公共服務的輪候時間越來越長。單靠增加人手或培訓，根本無法追上需求增長。

問題的核心不在於資源不足，而在於資源錯配。重複性的溝通工作佔去前線70%的時間，真正需要判斷與專業知識的任務反而無法完成。Qwen 的價值正在於：運用自然語言處理技術，即時回應常見查詢，將人力釋放至更高價值的互動中。例如一家連鎖藥妝店導入後，門市員工每天減少2.5小時處理電話，得以專注於客戶關係管理，銷售轉化率因而提升18%。

這裡談的不是自動化，而是資源重整。當AI接手那些「問到爛」的問題，你才有空間提供差異化的服務。

粵語不是普通話的翻版

許多AI系統懂普通話，但一聽到「畀個position我」或「搞掂未呀 sir」就不知所措。標準模型對粵語口語的理解準確率低於40%，因為訓練時根本缺乏足夠地道的語料數據。結果是：客戶說三次都得不到正確回應，最終轉接人工，體驗更差。

Qwen-Chat 不一樣。它採用大量本地對話資料進行微調，包括銀行熱線錄音、網上討論區文字及前線服務記錄。技術上使用混合語言建模，能分辨「按揭」是想查詢利率，還是投訴審批太慢。某金融機構試用後，一次性解決率由58%提升至89%，意味每10位客戶中，有額外3位無需再次致電。

真正的智能化，始於被理解。唯有當AI聽得懂港式表達，才能實現高價值的自動化。

本地部署不只是為了私隱

醫療、金融等行業受《個人資料（私隱）條例》監管，任何跨境數據傳輸均存在風險。Qwen 提供私有化部署方案，確保數據全程留在本地伺服器，符合合規要求。但好處不僅止於安全。

阿里雲 ModelScope 平台支援下載輕量化模型，企業可直接在香港節點進行微調，推理延遲低於300毫秒。技術團隊無需從零開始訓練，至少節省50%開發時間。一家診所以此方式打造預約助理，僅兩週內便上線運作，錯誤率低於5%。

可控環境＝更快迭代。當你無需擔心法規紅線，就能專注解決實際問題，例如如何讓長者也能輕鬆使用語音問診。

金融與零售如何收回成本

一家港資銀行引入 Qwen 處理信貸諮詢，每月處理量由3,000宗躍升至12,000宗，錯誤率不升反降。背後關鍵在於API穩定性：即使面對高併發請求，仍能在2秒內回應，SLA保障99.9%可用性。這種「可控智慧」讓企業能大膽規劃營運模式，無需擔憂AI會否突然當機。

零售方面，一家超市利用 Qwen 即時回答退換貨政策，客服成本下降35%，更重要的是減少爭議。以往因職員記錯條款而引發投訴，現在 AI 提供統一答案，顧客滿意度上升22%。

真正的投資回報（ROI）不在於裁員，而在於擴容。原本10人的團隊可以服務三倍數量的客戶，而且做得更好。

四步驟從測試走向常態化

成功落地並非買套工具就結束。一家智慧物流初創每日面對數千筆異常申報，人工稽核耗時且錯誤率高達15%，他們透過四個步驟重構流程：

• 評估：鎖定倉儲異常申報為高重複、高成本環節
• 試驗：利用阿里雲香港節點快速搭建POC，響應速度達標
• 擴展：全倉部署，設定KPI基線，效率提升40%
• 優化：持續收集反饋，微調語意模型，準確率再升12%

這個閉環不僅解決問題，更建立組織能力。技術自主不再遙不可及，而已成為日常運作的一部分。

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