AI 代理正快速應用於各行各業，Google 與 Microsoft 相繼宣布將 AI 代理整合至搜尋體驗，汽車、銀行及保險公司也紛紛推出 AI 客服與流程自動化工具。市場研究機構預測，全球 AI 代理市場將從 2024 年的 54 億美元增長至 2030 年的 500 億美元，年複合增長率達 45.8%。然而，增長數字背後隱藏一個關鍵問題：數據品質不佳正成為 AI 代理實際應用的最大阻礙。
企業 AI 準備度嚴重不足 78% 公司數據無法支援 AI 應用
根據《MIT Technology Review Insights》調查，全球 78% 的公司實際上未準備好讓 AI 代理和大型語言模型真正落實應用。最大問題並非演算法或模型建立技術，而是缺乏高品質數據支援。
這問題在業界已有慘痛教訓。去年加拿大航空因自家聊天機械人提供「不存在的折扣優惠」而被迫退款；另有科技公司因 AI 客服回答錯誤，導致大量訂閱用戶取消服務。這些案例均顯示，再先進的 AI 系統，若輸入錯誤、零碎或過時的數據，最終輸出的結果同樣會出錯。
市場快速成長背後的隱憂
雖然 80% 的服務機構計劃在 2025 年使用生成式 AI 改善代理生產力與客戶體驗，但數據品質的挑戰正威脅這股 AI 投資熱潮。業界專家指出，AI 系統高度依賴優質數據，當數據不準確、過時或不完整時，自動化流程便會放大錯誤的影響。
專門提供 AI 會員數據管理方案的 Amperity 共同創辦人 Derek Slager 建議，企業要讓 AI 代理真正發揮效用，必須先建立穩固的數據基礎，至少達到四大要求：
統一數據架構消除資訊孤島
許多企業在引入 AI 代理前，最大問題是數據散落在電商、CRM、客服、門市 POS 系統等不同平台。經常出現多筆重複紀錄，或同一顧客在不同平台上數據紀錄不相符的情況。
因此，打破不同系統與平台之間的數據隔閡，整合並串連各節點的顧客數據，成為重要的第一步。這能讓 AI 跨越不同平台渠道獲得資訊，例如了解顧客的購買歷史、客服對話紀錄，甚至最近的社群互動，從而提供合理的推薦。
即時性數據更新機制
傳統上，許多企業數據採用每日或每週更新一次的模式。這種做法雖足以製作數據報表，卻不適合需要即時決策的場合。在 AI 代理的世界裡，系統必須根據最新情況做出反應，例如推薦商品、處理客訴或進行使用者體驗最佳化。若數據存在延遲，推薦便會過時、處理亦會失準，這無疑削弱了 AI 的效能。
情境化數據理解能力
不同部門需要 AI 代理用不同視角看待同一件事，企業需要掌握數據的來源與流向：數據從何而來、如何轉換、誰能使用。同時要確保「一個顧客」在不同系統中不會變成五個不同代號，否則會嚴重影響 AI 的理解與判斷能力。
完善管治與合規機制
在私隱法規日益嚴格的環境下，企業必須設立存取權限控制、人為監管、回饋機制與同意追蹤系統，確保 AI 的應用符合法規及可信賴標準。
AI 代理確實帶來無限可能性，從客戶服務、自動化流程到即時決策，都能幫助企業提升效率與競爭力。但這一切都必須建基於「數據正確、完整、即時且合規」的基礎上。否則，企業即使投資最先進的 AI 技術，最終也可能因數據錯誤而得到反效果。當愈來愈多企業急於趕上 AI 熱潮時，更需要靜下心來檢視自身的數據基礎是否穩固。
來源：TechRadar
