Wonderful 趙翔：企業要走出 AI 試驗階段，重設流程與治理比模型更重要

企業紛紛投入人工智能（AI），但真正將 AI Agent 用於日常營運的企業仍屬少數。Wonderful 大中華區總經理趙翔（Mirko）在傳媒分享會上表示，超過 88% 企業已嘗試使用 AI，但不少項目仍停留在概念驗證（PoC）、內部示範或試點（Pilot）階段。他估計香港約 70% 企業處於這種狀態，只有約 5% 至 10% 由管理層帶頭推動全面轉型。他認為，企業要走出試驗階段，必須重新設計業務流程，並建立足以支援正式營運的治理機制，模型能力反而並非最大障礙。

他更觀察到企業對 AI 大致有三種取態：全力推動轉型、作中度投資，以及表明自己並非 AI 公司、只為員工提供 AI 助手。企業先確定自己屬於哪一類，才能決定投資規模及推行速度。

三大陷阱令企業 AI 難以落地

各部門獨立採購是常見問題。例如人力資源與客戶服務部門分別引入 AI，系統卻互不相通，流程在部門交接時中斷，日後還需要投入額外資源整合。

另一問題是直接將現有標準作業程序（SOP）交給 AI 執行，卻沒有檢視流程是否仍然合理。趙翔建議管理層思考，假如今天重新建立一間公司，會如何利用 AI 設計工作流程。

企業亦容易低估部署難度。部分公司花費大量資金聘請顧問制訂策略，卻缺乏工程團隊執行，甚至無法判斷方案是否可行。管理層需要評估內部是否具備將 AI 投入正式營運的能力。

AI Agent 價值在於串連完整業務流程

趙翔以模擬銀行貸款申請示範 AI Agent 如何分工處理整個流程。

客戶提交申請後，系統可自動核對資料、檢查文件，發現身份證明文件缺漏時，再由語音 Agent 致電客戶補交。示範中，客戶要求在文件不足的情況下批准貸款，並追問優惠，AI 均沒有越權答應。

對銀行、保險等受監管行業來說，評估 AI 時除了測試對話是否流暢，更重要的是確認它能否遵守業務規則及操作權限。

另一項能力是操作舊系統。部分銀行核心系統缺乏 API，AI Agent 可辨識畫面、操作滑鼠及輸入資料，職員亦能隨時接管。相比依靠固定操作步驟的傳統機械人流程自動化（RPA），這類工具更具彈性，但企業必須預先界定權限、審計要求及出錯責任。

上述示範在模擬環境進行，實際成效仍取決於企業自身系統的整合程度。

AI 治理必須在正式部署前建立

趙翔指出，企業由內部示範轉向正式部署時，往往才發現缺乏權限管理、安全控制及審計機制。

企業應要求系統記錄每次互動，包括底層 API 調用，並建立即時監察機制。當 AI 涉及詐騙、騷擾、身份冒認或提示詞注入（Prompt Injection）等風險時，系統應能截停操作或轉交真人處理。

角色權限控制（RBAC）、身份驗證和行業專屬規則同樣重要。趙翔認為，這些底層功能未必值得每間企業自行開發，尤其是核心業務並非 AI 技術的公司。

企業選擇自建還是採購現成平台，仍須比較長期維護成本、內部技術能力，以及對供應商的依賴程度。

選擇 AI 平台 要考慮日後能否轉換

企業評估 AI 平台時，除了功能及價格，還要考慮能否串連跨部門流程、是否依賴特定模型或雲端，以及治理功能是否需要自行開發。供應商能否同時提供業務規劃及技術部署支援，也會影響項目能否順利推行。

資料可攜性是另一項考慮。趙翔表示，企業應確保自己擁有建立的 AI Agent、Prompt 及知識圖譜（Knowledge Graph），日後轉換平台時亦能匯出。

他坦言，目前不同平台的兼容程度有限，轉移時大約只能保留 70% 至 80% 的工作成果，其餘仍需修改。即使平台容許匯出資料及設定，企業仍須承擔遷移成本。

企業亦應確認平台能否按當地監管要求，設定零資料保存、刪除或遮蔽機制。

至於由供應商派駐工程團隊共同開發的模式，企業需要問清楚交付後由誰維護、內部團隊能否自行擴展，以及後續支援如何收費，避免長期依賴外部人手。

AI 投資先看工作量 不要只看示範效果

趙翔坦言，推動 AI 轉型時，向管理層說明投資回報往往比技術更難。不少企業有試點預算，卻沒有長遠規劃，因此需要先做策略工作，才能向董事會提出具體可信的轉型方案。

選擇 AI 用例時，趙翔建議優先處理重複性高、工作量大的流程。他直言，如果一個項目每月只能節省兩小時，很難有足夠價值推動正式部署。

企業應以多項指標為用例評分，例如工作是否重複、成本級別，以及哪些環節仍需要真人服務。酒店業等重視人際互動的行業，也未必適合將所有服務自動化。

部署速度亦會影響項目成敗。趙翔認為，AI 項目應爭取在數星期內投入正式運作，避免拖延數月令內部失去推動力。

企業可先從單一用例開始，證明效益後再擴展。他透露，積極推動全面 AI 轉型的客戶，投資通常超過 100 萬，但未說明貨幣單位。他亦分享過往經驗，即使擁有優秀工程團隊，花費兩季開發 AI 也未必取得理想成果。

希臘電視服務 8 星期部署 香港八達通參與 AI 沙盒

目前 Wonderful 的業務以銀行、保險及電訊行業較為成熟。

趙翔舉例，Deutsche Telekom 旗下希臘最大電訊商 OTE 集團的收費電視服務 COSMOTE TV，約 8 星期便部署客服 AI Agent，整合超過 30 個系統，其後再擴展至後勤流程。

Wonderful 公布的案例顯示，AI Agent 令平均處理時間減少約 30%，來電毋須轉交真人處理的比率（Deflection Rate）達 50%，約為原本的 3 倍。

趙翔表示，增加系統整合有望進一步提升 AI 獨立處理個案的能力。不過，這些成果由供應商自行公布，企業評估類似方案時，仍應要求實際運作數據及客戶參考。

香港方面，八達通獲選參與金管局、證監會、保監局及積金局聯同數碼港推出的 GenA.I. Sandbox++ 計劃，Wonderful 為其技術夥伴。

八達通的試點聚焦代理式商務及 AI 客戶服務。趙翔亦提到，雙方正探索如何服務不同年齡客群，以及個人化市場推廣等應用。沙盒計劃為期約 6 個月，但整體 AI 轉型工作將持續更長時間。

AI 與真人混合團隊 成為管理層新課題

企業引入 AI 後，員工是否接受改變同樣重要。趙翔原先預期員工可能因擔心失業而抗拒，但實際接觸企業時，發現不少人願意主動分享工作流程，甚至自願成為內部 AI 轉型推動者。

當 AI 能夠接手部分工作，企業仍需要決定如何調配員工、重新分配職責，甚至是否裁減人手。趙翔強調，這些屬企業自己的管理決策。

未來管理層亦需要學習如何監督 AI Agent 與真人共同工作的團隊，並讓內部員工逐步掌握 AI 系統的管理及擴展能力。

Wonderful 以香港作大中華區樞紐

趙翔形容香港企業普遍採取先觀察、再部署的態度，目前仍欠缺足夠正式投入營運、能展示實際投資回報的 AI 案例。Wonderful 亦有參與業界工作小組，與金管局等機構討論 AI Agent 的基準及最佳實踐。

Wonderful 於 2025 年初在以色列創立，現時總部設於荷蘭，2026 年 1 月以香港為樞紐成立大中華區業務，覆蓋港澳台及中國內地。大中華區總經理趙翔曾任職 PayPal、Flexport 及 Crypto.com。

Wonderful 將產品定位為企業 AI 作業系統，讓企業在同一平台建立及管理對話、語音、流程及電腦操作等不同類型 AI Agent，並內建權限管理、監察及審計功能。公司稱平台不綁定單一 AI 模型或雲端供應商，企業建立的 Agent 可以匯出。公司亦會派駐策略顧問及工程團隊，與客戶共同開發首批用例，再由企業內部團隊接手擴展。

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