AI和數碼科技要為企業帶來長遠價值，不能只看自動化了多少工序，或者短期慳了多少成本。更重要的是：客戶有沒有得到更好的成果、員工是否更有能力做好工作，以及企業能否持續取得合理回報。

對新加坡企業而言，這代表科技不能只是一個獨立的自動化項目，也不應把價值鏈的終點放在成交一刻；它要融入由產品設計、營運交付到售後支援的整個模式。

先兼顧股東、客戶和員工

可持續的價值，要同時回應三方面的需要：

• 股東和企業需要長遠回報。 評估投資時，除了即時收入或人手成本，亦要看它對長期表現、競爭力和抗風險能力有甚麼貢獻。
• 客戶需要真正有用的方案。 先釐清要解決甚麼問題、客戶應得到甚麼成果，再決定採用哪種科技。
• 員工需要有能力把服務做好。 提供合適技能、工具、工作背景和清晰責任；亦要讓員工的專業判斷和前線觀察，成為改善產品及流程的參考。

三方面的交會點，會落在企業不同部門：

• 銷售和市場推廣連接股東與客戶。 對外承諾要切實可行，吸客目標亦要與客戶購買後實際得到的價值一致。
• 營運和交付連接股東與員工。 把策略轉化為可執行的流程、培訓和責任安排。削減成本時，也要衡量對服務質素、營運韌性和專業能力的影響。
• 支援和客戶體驗連接員工與客戶。 前線團隊要掌握有用的客戶資料，遇到複雜個案時亦要知道如何升級處理。AI可協助處理例行工作；遇到例外情況或影響重大的決定，仍要保留人的判斷。

不要讓部門各自達標，卻令整體體驗打折

如果每個部門只顧自己的指標，整體價值可能在部門交接時流失。銷售作出交付團隊無法履行的承諾、削減成本時流失關鍵專業知識，或把原本由企業處理的工作轉嫁給客戶，都可能破壞整段體驗。

要減少這些落差，企業可以：

1. 為整段客戶旅程設清晰負責人，涵蓋策略、產品開發、營運、市場推廣、銷售和售後支援。
2. 在推出產品或服務前，確認產品功能、交付能力和支援安排，是否足以兌現對客戶的承諾。
3. 設定跨部門共用的衡量指標，例如客戶成果、見效時間、交付穩定性、重複查詢、客戶留存、員工熟練程度，以及整段客戶關係的盈利能力。
4. 一起檢視部門之間的取捨。若一項「效率提升」只是把成本、風險或不滿轉移到其他環節，就不應當成整體成功。

DBS和新加坡航空帶來甚麼啟示？

DBS在2025年年報中表示，該行部署了超過2,000個AI模型，涵蓋逾430個應用場景，並透過數據分析及AI／機器學習創造約10億新加坡元的經濟價值。DBS亦提到，其AI策略重視結合人與機器的能力，並為員工提供技能和工具。3610 值得參考的，是把AI連繫客戶互動、營運和員工能力，而不是單以工具數量衡量採用成效。上述價值是DBS自行公布的數字，並非經獨立驗證的回報，也不代表其他企業應預期取得相同成果。

2025年3月，新加坡航空宣布，會把Salesforce的Agentforce、Einstein in Service Cloud及Data Cloud納入客戶個案管理系統，目標是提供更一致、個人化的服務。25 這是企業公布的計劃及預期效益，並非已經獨立驗證的成效。對其他企業來說，重點是把面向客戶的科技，連接到支援服務承諾所需的資料和工作流程，而不是單純加設聊天機械人。

把單向流程變成持續學習循環

每次客戶互動，都可以成為企業改善服務的線索：

客戶互動 → 學習和洞察 → 改善產品及交付 → 提升客戶價值 → 帶來更多採用和互動

要令循環真正運作，企業可以收集產品使用情況、投訴、續約和服務對話等訊號，再結合員工觀察及營運數據，找出問題根源。之後，把所得洞察用於產品優先次序、流程設計、市場宣傳內容和客戶支援，並檢查改動是否真的改善客戶成果。互動次數增加，本身並不等於客戶價值提高。

股東和企業管理層亦要參與其中：把資源投放在有可信理據、能改善客戶成果並有望帶來可持續回報的項目上。

由AI試驗走向負責任部署

企業可以按以下步驟，避免部署AI只停留在展示技術：

1. 先定義要解決的問題。 講清楚要改善的是客戶需要、營運阻力，還是員工需要作出的判斷，再選擇工具。
2. 設定現況基準。 記錄目前的成果、成本、錯誤和員工工作量，之後才有依據比較成效。
3. 重新設計工作流程。 決定AI如何配合現有工作、甚麼情況要由人覆核、例外個案如何升級處理，以及出錯時由誰負責。
4. 測試保障措施。 評估準確度、私隱、保安和系統失效時的應對方法；亦要訓練員工質疑AI輸出，並妥善處理例外情況。
5. 有證據支持才擴大部署。 除了客戶成果和服務穩定性，亦要計算整合、監督和持續維護的總成本。
6. 想清楚如何運用騰出的資源。 視乎需要，把時間和能力投放到服務、複雜個案、學習或創新；不要預設減少人手是唯一價值來源。

衡量AI成效的關鍵，不是它自動化了多少工作，而是客戶是否得到更好的成果、員工是否更有能力交付服務，以及企業能否持續取得回報。當三者互相支援，數碼轉型才有更穩固的長遠價值基礎。

AI和數碼科技要為企業帶來長遠價值，不能只看自動化了多少工序，或者短期慳了多少成本。更重要的是：客戶有沒有得到更好的成果、員工是否更有能力做好工作，以及企業能否持續取得合理回報。

對新加坡企業而言，這代表科技不能只是一個獨立的自動化項目，也不應把價值鏈的終點放在成交一刻；它要融入由產品設計、營運交付到售後支援的整個模式。

先兼顧股東、客戶和員工

可持續的價值，要同時回應三方面的需要：

• 股東和企業需要長遠回報。 評估投資時，除了即時收入或人手成本，亦要看它對長期表現、競爭力和抗風險能力有甚麼貢獻。
• 客戶需要真正有用的方案。 先釐清要解決甚麼問題、客戶應得到甚麼成果，再決定採用哪種科技。
• 員工需要有能力把服務做好。 提供合適技能、工具、工作背景和清晰責任；亦要讓員工的專業判斷和前線觀察，成為改善產品及流程的參考。

三方面的交會點，會落在企業不同部門：

• 銷售和市場推廣連接股東與客戶。 對外承諾要切實可行，吸客目標亦要與客戶購買後實際得到的價值一致。
• 營運和交付連接股東與員工。 把策略轉化為可執行的流程、培訓和責任安排。削減成本時，也要衡量對服務質素、營運韌性和專業能力的影響。
• 支援和客戶體驗連接員工與客戶。 前線團隊要掌握有用的客戶資料，遇到複雜個案時亦要知道如何升級處理。AI可協助處理例行工作；遇到例外情況或影響重大的決定，仍要保留人的判斷。

不要讓部門各自達標，卻令整體體驗打折

如果每個部門只顧自己的指標，整體價值可能在部門交接時流失。銷售作出交付團隊無法履行的承諾、削減成本時流失關鍵專業知識，或把原本由企業處理的工作轉嫁給客戶，都可能破壞整段體驗。

要減少這些落差，企業可以：

1. 為整段客戶旅程設清晰負責人，涵蓋策略、產品開發、營運、市場推廣、銷售和售後支援。
2. 在推出產品或服務前，確認產品功能、交付能力和支援安排，是否足以兌現對客戶的承諾。
3. 設定跨部門共用的衡量指標，例如客戶成果、見效時間、交付穩定性、重複查詢、客戶留存、員工熟練程度，以及整段客戶關係的盈利能力。
4. 一起檢視部門之間的取捨。若一項「效率提升」只是把成本、風險或不滿轉移到其他環節，就不應當成整體成功。

DBS和新加坡航空帶來甚麼啟示？

DBS在2025年年報中表示，該行部署了超過2,000個AI模型，涵蓋逾430個應用場景，並透過數據分析及AI／機器學習創造約10億新加坡元的經濟價值。DBS亦提到，其AI策略重視結合人與機器的能力，並為員工提供技能和工具。3610 值得參考的，是把AI連繫客戶互動、營運和員工能力，而不是單以工具數量衡量採用成效。上述價值是DBS自行公布的數字，並非經獨立驗證的回報，也不代表其他企業應預期取得相同成果。

2025年3月，新加坡航空宣布，會把Salesforce的Agentforce、Einstein in Service Cloud及Data Cloud納入客戶個案管理系統，目標是提供更一致、個人化的服務。25 這是企業公布的計劃及預期效益，並非已經獨立驗證的成效。對其他企業來說，重點是把面向客戶的科技，連接到支援服務承諾所需的資料和工作流程，而不是單純加設聊天機械人。

把單向流程變成持續學習循環

每次客戶互動，都可以成為企業改善服務的線索：

客戶互動 → 學習和洞察 → 改善產品及交付 → 提升客戶價值 → 帶來更多採用和互動

要令循環真正運作，企業可以收集產品使用情況、投訴、續約和服務對話等訊號，再結合員工觀察及營運數據，找出問題根源。之後，把所得洞察用於產品優先次序、流程設計、市場宣傳內容和客戶支援，並檢查改動是否真的改善客戶成果。互動次數增加，本身並不等於客戶價值提高。

股東和企業管理層亦要參與其中：把資源投放在有可信理據、能改善客戶成果並有望帶來可持續回報的項目上。

由AI試驗走向負責任部署

企業可以按以下步驟，避免部署AI只停留在展示技術：

1. 先定義要解決的問題。 講清楚要改善的是客戶需要、營運阻力，還是員工需要作出的判斷，再選擇工具。
2. 設定現況基準。 記錄目前的成果、成本、錯誤和員工工作量，之後才有依據比較成效。
3. 重新設計工作流程。 決定AI如何配合現有工作、甚麼情況要由人覆核、例外個案如何升級處理，以及出錯時由誰負責。
4. 測試保障措施。 評估準確度、私隱、保安和系統失效時的應對方法；亦要訓練員工質疑AI輸出，並妥善處理例外情況。
5. 有證據支持才擴大部署。 除了客戶成果和服務穩定性，亦要計算整合、監督和持續維護的總成本。
6. 想清楚如何運用騰出的資源。 視乎需要，把時間和能力投放到服務、複雜個案、學習或創新；不要預設減少人手是唯一價值來源。

衡量AI成效的關鍵，不是它自動化了多少工作，而是客戶是否得到更好的成果、員工是否更有能力交付服務，以及企業能否持續取得回報。當三者互相支援，數碼轉型才有更穩固的長遠價值基礎。