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自家案例・第一方

我們不是 AI 公司賣 AI。
我們是開公司的人。

我們自己經營一家中小企業,並且把 AI 裝進它的接單流程。這一頁記錄的是那個過程——包括我們還測不出來的部分。

第一節

我們經營的是什麼生意

跟 AI 完全不相干的行業。這正是案例有意義的原因。

8+ 年

婚禮服務經驗

1,800+

對幸福新人見證

100%

準時出發保證

6 種車型

NT$3,800–6,800・基本 3 小時起跳

愛禮車 LoveYou——Tesla 婚禮禮車・婚慶車隊。車隊基地在屏東縣萬巒鄉,服務全島且無跨區費,每日 09:00–21:00 營業。項目涵蓋迎親儀式、婚慶車隊、專屬禮賓、證婚宴客、賓客接駁。

以上資料取自愛禮車本身的公開服務資訊,可在 loveyou.tw 查證。

第二節

婚慶這行,重複性庶務長什麼樣子

產業裡有個說法:AI 的核心價值是協助人類處理工作中 80% 的重複性庶務。公開可查證 我們在自己的生意裡看到了同樣的 80%。

每一則詢問都問同一組問題

新郎新娘姓名、聯絡電話、新郎地點 A、迎娶地點 B、宴會廳或祭拜地點 C、迎娶日期、入新房吉時、所需車型。少一個就卡住,要來回問好幾輪。

每一則都要算同一件事

車型組合的估價、基本 3 小時之後的超時計費(不足一小時以一小時計)、從入新房吉時倒推出的六個時間節點、A→B→C 不回頭動線的三站停留與兩段車程。

每一則都問同一批問題

跨區會加價嗎?要訂幾台?司機紅包怎麼給?要提前多久訂?禮車綁甘蔗適不適合走快速道路?——答錯一次,婚日當天就是事故。

關鍵不在「我們买了什麼系統」,在「哪些環節的輸入輸出是固定的」 輸入固定、輸出可驗證、出錯代價明確——這三條同時成立的工作,就是 AI 該接走的。婚慶的估價與時間軸規劃完全符合;「哪一台車新娘看著最開心」不符合,那個留給人。
第三節

我們把 AI 裝進五個環節

1
Quote

即時估價

給車隊組合就算出預估總額(含超時費);也可以只給台數,由系統依迎娶慣例建議 3 台或 6 台的組合,並檢查是否超預算。

2
Timing

迎娶吉時倒推

輸入入新房吉時與車程、準備緩衝、儀式時間,倒推出六個節點的完整時間軸,並建議禮車該訂幾小時、會超幾小時。這一項直接影響報價,不是輔助資訊。

3
Routing

A→B→C 不回頭動線

新郎家 A → 娘家 B → 新房/宴會廳 C。倒推三站停留與兩段車程,計費自車隊抵達 A 起算,可把宴客場次併入同一時數,並回報超時建議與路線提醒。

4
Knowledge

知識庫客服

政策、習俗、行情類問題先查知識庫與 FAQ,不憑印象回答。習俗類(綁甘蔗、掛豬肉、甘蔗禮盒)還會搭配路況給反向建議——有上快速道路就不建議綁甘蔗。

5
Handoff

LINE 預約草稿

把前面的估價與時間軸組成一則可直接貼到 LINE 群組的諮詢草稿,並明確列出還缺哪些必填欄位。這一環的重點不是自動化,是把對話交回給人——人接手時已經不缺資料。

第四節

同一套獲客機制,已經在我們身上接過單

「用網站上的估價機算好預算直接 LINE 過去,三分鐘就確認檔期。婚顧說這是他合作過最準時的禮車車隊。」

— 吳小姐 & 張先生,2025/12,台南・新化(愛禮車網站公開客戶評價)

注意這段話裡的順序:客戶先自己算,再 LINE 過來,所以檔期確認只要三分鐘。不是業務變快了,是來的人已經把功課做完。

這一站上的成本交叉線計算機,設計理由完全相同——只是把「車型與超時費」換成「人數與 Token 用量」。

第五節

前後對照:我們不會先編數字給你

這一節是故意留空的。導入前後的實際耗時與接單量,我們還在補測。先編一個百分比,是提案場合最快失去信任的方式。

環節導入前導入後資料狀態
一則詢問到給出估價待補待補站主補測中
時間軸規劃(吉時倒推+動線)待補待補站主補測中
習俗/政策類問題回覆待補待補站主補測中
來訊到確認檔期—客戶稱「三分鐘」單則客戶評價,非實測統計
準時出發—100% 保證公開服務承諾
我們對數字的標準,對自己也一樣 本站把引用資料分成公開可查證未經外部驗證本站估算三級。這一頁的「待補」就是誠實套用同一標準——包括對我們自己的案例。

看完整來源分級清單 →

第六節

同一套方法,搬到你的產業會變成什麼

你的產業你的「估價機」是什麼你的 80% 庶務
軟體/電子研發 成本交叉線計算機(本站上) log 分析、測試報告、程式碼審查前置工作
醫療/銀行/政府 內部規範與文件的可稽核檢索 文件比對、表單填寫、合規初查
客服/業務/法務 回覆草擬與合約初审 重複問題回覆、案件摘要、條文比對
服務業同業
婚顧、車隊、餐飲、旅宿、診所、地方工廠
線上估價+檔期/产能檢查 報價、時間軸規劃、習俗或政策問答、預約資料補齊
「不相關」正是這個案例的證明力 如果我們只在 AI 產業內部做案例,你無法判斷這套方法能不能搬到你的行業。我們把它搬到一個完全不相干的行業——婚慶——它一樣有效。
產業裡有個說法是「廚師自己炒的菜自己要先吃」。公開可查證 我們吃的就是自己炒的。