客座專欄｜先行智庫 KSC Think Tank
一封海外詢價進到公司後，業務要處理的，通常不只是一封 Email。
客戶可能同時附上 PDF 規格、自己的產品編號與不同採購數量，後續還可能再修改交期、材質或其他條件。這些資訊分散在不同信件與附件中，業務必須先整理清楚，才能繼續查產品、確認價格與準備報價。
因此，AI 報價自動化可以先從資訊整理與工作交接著手，減少同一份資料在不同環節被反覆閱讀、複製與重新輸入。
當 AI Agent 能協助整理客戶需求、查找企業內部資料，並把結果交給下一個工作環節，AI 才會逐步從單點工具，進入完整的報價流程。
一、AI 報價自動化可以做到什麼？先從海外詢價整理開始
AI 報價流程要能繼續往下走，可以先定義一套固定的詢價資料格式，例如：
產品、規格、數量、交期、特殊條件、待確認事項
當客戶的 Email 與附件進來後，AI Agent 可以依照這套格式協助擷取資訊，後續若客戶修改數量、材質或交期，也能重新整理變更內容，讓業務更快看出前後差異。
這些整理後的資料，可以繼續提供產品比對、價格查詢與報價製作使用，減少業務每進到下一個環節，又要重新閱讀原始信件。
因此，AI 報價自動化的第一步，可以先解決一件很實際的事情：讓收到的詢價資料，變成後續工作能直接使用的內容。
二、客戶規格怎麼對到公司產品？AI Agent 要提供的是「比對依據」
資料整理完成後，接著通常要確認：客戶需要的產品，公司有哪些選項可以提供？
B2B 報價常遇到客戶使用自己的料號、產品名稱或規格描述，而企業內部又有另一套型錄與產品編碼。AI Agent 可以從企業資料中協助找出可能符合的產品，並整理：
候選產品、符合條件、規格差異、資料來源
這樣業務看到的，不只有推薦結果，也能知道 AI 是根據哪些規格與資料進行比對。後續需要確認時，也比較容易回到原始文件查證。
不過，如果涉及尺寸、耐壓、容量、材質、型號等明確規格，企業不宜只依靠文字相似度判斷。這類資料可以搭配結構化產品資料、資料庫或既有系統規則進一步核對；知識庫則適合提供型錄、技術文件與產品說明等補充資訊。
MaiAgent 的 Agent Builder 提供多種企業 AI 應用能力，例如 Agentic RAG，讓 AI 能依任務主動搜尋、整理並整合企業知識；Text2SQL，可以把使用者用自然語言提出的問題轉成資料庫查詢，取得結構化資料；以及 MCP／Function Calling，讓 AI 能連接外部工具、資料來源，並在需要時呼叫指定功能或系統服務。
三、AI 報價流程怎麼串？讓資料一路走到「可審核的報價草稿」
AI 報價流程能不能順利運作，關鍵在於前一個步驟整理好的結果，能不能直接接到下一個工作環節。
一筆報價的資訊流，可能是從客戶詢價、整理需求、比對產品、取得價格與條件、建立報價草稿，一路走到等待確認。
當資訊可以一路往下傳，業務就能減少在不同系統、文件與表單之間重複整理資料的時間。
其中，價格、折扣與有效期限等資訊如果以 ERP、CRM 或價格資料庫為準，較穩妥的方式是讓 Agent 透過系統串接取得最新資料，再帶入後續報價流程，避免直接由生成式 AI 自行產生價格。
MaiAgent 支援 REST API，讓不同系統透過標準介面交換資料；以及 Webhook，當特定事件發生時，可以主動將資料或通知送到另一個系統。搭配 MCP／Function Calling 與工作流程編排能力，可依企業環境串接既有資料與應用系統。
在報價流程中，資料串接完成後，還需要進一步定義每個步驟由誰負責，以及遇到例外時要交給誰確認。從 Agent 執行任務、既有系統提供資料，到業務最後把關，這種人、AI Agent 與系統之間的任務分工與交接方式，就是 Agentic Workflow 在報價流程中的一種實際應用。
四、AI Agent 遇到例外怎麼處理？先定義哪些情況需要人工確認
報價流程每次的條件都會不同。客戶可能少提供一項規格、內部找不到完全符合的產品，也可能遇到價格已過期或折扣超出業務權限等情況。
因此，設計 AI Agent 時，除了正常流程，也需要事先設定例外情況的處理方式：
資料不足 → 整理需要向客戶補問的資訊
規格不完全符合 → 標示差異，等待相關人員確認
找不到有效價格 → 暫停建立正式報價
超出價格或折扣權限 → 進入人工審核
好的 Agent 需要有清楚的任務邊界，遇到資料不足、規格異常或超出權限時，就把案件送到適合的人員處理。這類例外處理機制，也會直接影響 AI 能不能從展示用的 Demo，真正進入企業日常工作。
五、AI 報價自動化有沒有效？用實際流程指標判斷是否值得擴大
AI 報價流程完成測試後，可以從四個面向觀察實際成效：資訊正確性、產品比對品質、人工介入程度，以及整體處理時間。
例如，客戶修改規格後，系統能否正確更新需求；推薦產品時，是否能找到對應的資料來源；需要人工處理的案件，是否集中在規格判斷、特殊價格或客戶溝通等真正需要專業經驗的情況。
接著再比較導入前後，從收到詢價到產出可審核報價草稿所需的時間。如果資料整理、產品查找與重複確認的時間逐漸下降，而業務能把更多時間放在客戶溝通、條件判斷與成交相關工作，就代表這套流程已經開始產生實際效益。
企業也能根據測試結果，決定下一步要增加產品範圍、串接內部系統，或先改善現有資料品質與作業流程。
結語｜AI 報價的價值，在於讓資訊更順暢地往下走
AI 報價自動化的價值，在於讓客戶需求能更快被整理、產品資料更容易被找到，各個工作環節也能順利接續。
當資料不足、價格異常或需要專業判斷時，再由業務、工程或主管接手確認。
隨著這條資訊流逐漸順暢，AI Agent 會更自然地進入日常工作，協助企業減少重複整理與等待，把人的時間留給更需要經驗、溝通與判斷的工作。
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