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Cypher's Practical Coding
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AI + 自動化:讓 ChatGPT 進入你的流程

自動化 2.0:機器人變聰明了

一般的自動化流程像個忠實但死板的助理

每天早上 9 點,把 Google Sheets 的資料複製到 Slack。

但加入 AI 之後,流程可以變成:

每天早上 9 點,把昨天的客訴資料讀出來,請 AI 分析情緒、找出最嚴重的 3 則,寫成摘要報告,發到 Slack。

差別在於:AI 節點可以「理解」資料內容,做出判斷。


AI 節點能做什麼?

在自動化工作流裡,AI 節點通常做以下幾件事:

AI 任務電商應用範例
分類判斷客訴屬於「退貨/破損/服務問題/其他」
情緒分析判斷客戶留言是正面/負面/中性
摘要把 10 則客訴濃縮成 3 條重點
生成文字根據訂單資訊生成個人化感謝信
翻譯把海外客戶的英文客訴翻成中文
萃取資訊從客戶 Email 中擷取訂單編號和商品名稱

實際案例:客訴自動分流 + AI 分析

傳統流程(沒有 AI):

收到客訴 Email
    ↓
客服人員讀信、判斷類型
    ↓
手動轉給對應部門

每封信要花 2-5 分鐘處理,一天 50 封就要將近 4 小時。

AI 加持流程:

收到客訴 Email(觸發)
    ↓
【AI 節點】分析信件內容:
  → 判斷類型(退貨/破損/其他)
  → 判斷情緒(憤怒/普通/輕微)
  → 萃取訂單編號
    ↓
條件分支:
  → 情緒=「憤怒」且 金額 > 5,000 → 通知主管 + 優先處理
  → 類型=「破損」→ 自動寄補寄申請表
  → 其他 → 進入標準處理佇列
    ↓
自動回覆客戶:「已收到您的申請,預計 X 小時內回覆」

效果:客服人員只需要處理「需要人工的案件」,機械性工作全部自動化。


怎麼在流程中呼叫 AI?

在 Make / n8n 等工具裡,AI 節點通常長這樣:

設定 AI 節點需要填寫:

  1. 使用哪個 AI 服務(OpenAI GPT / Claude / Gemini)
  2. 提示詞(Prompt):告訴 AI 要做什麼
  3. 輸入資料:把前一個節點的資料傳進去
  4. 輸出格式:要求 AI 用特定格式輸出(方便下一個節點讀取)

提示詞範例:

你是電商客服分析師。
請分析以下客訴信件:

{{信件內容}}

請用 JSON 格式回答:
{
  "類型": "退貨 | 破損 | 付款問題 | 其他",
  "情緒": "憤怒 | 不滿 | 普通",
  "訂單編號": "從信件中擷取,若無則填 null",
  "摘要": "一句話說明客訴重點"
}

AI 會根據每封信的內容,輸出對應的 JSON,下一個節點再根據「類型」和「情緒」決定要做什麼。


成本意識:每次 AI 呼叫都要錢

這是新手最常忽略的一點:AI 節點每執行一次,都會消耗 API 費用

概略費用參考(2025 年行情):

任務規模約用多少 Token每次費用(USD)
分析一封短 Email(100 字)~300 tokens~$0.0003
生成一封個人化信件(300 字)~600 tokens~$0.0006
摘要一份每日報表~2,000 tokens~$0.002

一天 50 封客訴做情緒分析,每月成本約 $0.5 美金,非常便宜。

但如果你的流程設計不當,例如每分鐘都在呼叫 AI(即使沒有新資料),費用可能會快速累積。

設計原則:AI 節點加在「確實需要理解內容」的地方,不要每個步驟都加。


AI + 自動化的進階應用:每日智慧報表

【每日早報流程】

觸發:每天早上 8:00

節點 1:從 Google Sheets 讀取昨天的訂單資料
    ↓
節點 2:從客服系統讀取昨天的客訴資料
    ↓
節點 3:【AI 節點】輸入:訂單 + 客訴資料
         提示詞:「你是電商數據分析師,請用繁體中文寫一份昨日營運摘要,
                 包含:銷售亮點、值得注意的客訴趨勢、今日建議重點。200 字以內。」
    ↓
節點 4:把 AI 生成的摘要發到 Slack #daily-report 頻道

效果:主管每天早上打開 Slack 就有一份精簡的人工智慧分析報告,不需要人工整理。


練習題


AI 協作:學了這個,跟 AI 怎麼配合?

設計 AI 節點的提示詞,本身就是一個 AI 協作任務——你可以用 AI 來幫你寫 AI 的提示詞。

你的人類優勢:

  • 你知道公司的客訴類型有哪些(業務邏輯)
  • 你能判斷「這個 AI 輸出格式夠用嗎?還是需要更多欄位?」

可以這樣跟 AI 說:

我要在 Make 的自動化流程裡加入一個 AI 節點,用 OpenAI GPT-4o-mini。任務是:分析電商平台收到的客戶留言,判斷 ①類型(退貨申請/商品破損/服務問題/其他)②情緒(強烈不滿/普通/正面)③是否需要主管介入(是/否,金額超過 5000 元或情緒為強烈不滿時為是)。請幫我寫一段完整的提示詞,要求 AI 輸出 JSON 格式,讓後續節點可以直接讀取。

挑戰任務

Task 1

設計一個「商品評論自動分析」AI 自動化流程。當平台收到新的商品評論(觸發),請設計:①AI 節點的提示詞(要分析什麼?輸出什麼格式?)②根據 AI 輸出的後續動作分支(好評/差評各做什麼)

Task 2

你想建立一個「每週廣告效益 AI 分析報告」的自動化流程,每週一自動發送到 LINE 群組。請描述:①資料從哪裡來?②AI 節點的任務是什麼(用一段提示詞說明)③估算每週這個流程的 AI 費用大概是多少?

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