汽材行・零配件貿易商・代理商・出口商
下游問的是適用性,
AI 就該讀得懂你的目錄
適用車型、OE 號對照、認證文件、最低訂購量 —— 修車廠與下游車行叫料時問的每一題, 答案幾乎都在你自己的目錄與對照表裡。Kinsunn AI 把那些文件變成隨時答得出來的 業務助理,而送出前,你永遠看得到、改得了。
最後更新 2026-08-22
你熟悉的日常
一句「我這台裝不裝得上」,要查幾層?
修車廠傳來一張照片、一個車型,問「這顆有嗎」。汽材行的人都知道, 這句話看起來是一題,實際上要查四層: 先確認是哪一款車 —— 同一個車名,不同年份、不同排氣量、甚至不同配備等級, 用的零件就可能不一樣;再把它換算成車廠的 OE 號;然後對到你自家或副廠的料號; 最後確認這顆的適用車型範圍真的涵蓋對方那台。
四層裡任何一層看錯,結果都一樣:貨出去了、裝不上,退回來。 而這一行真正的麻煩是,退回來也未必退得掉 —— 原廠零件依料號代訂之後, 常被歸成「客製化代購商品」,除了商品本身瑕疵損壞之外不提供退貨 (Webike 摩托百貨,KYMCO 原廠零件查詢頁)。那顆料就停在鏈上某一個人手上, 而來回的運費與工時,多半由材料行這一端吸收 —— 在這個利潤帶,再退一次貨就是白做。
叫料也不會只走一條路進來。電話、LINE 群組、Email、官網表單、海外買主的信各來一些, 誰接到誰處理。忙季一到,漏接與重複回答就跟著來; 而那位「什麼車配什麼料都記得」的資深同事一旦離職, 那套對照關係也跟著走。
詢答類型
下游最常問的,翻來覆去就是這幾類
下面每一類,左邊是下游常見的問法,右邊是 AI 接住它的方式。 共同點:答案來自你自己的目錄與對照表, 不是網路上抓的。
「這顆裝不裝得上我客戶那台?」
適用車型對照表在你手上,只是它是一份幾百列的 Excel 或 PDF —— 板金燈料一份、引擎零件一份、電機材料又一份。上傳之後 AI 逐列讀,客戶報車型年份就查得到,回答附來源出處讓業務點開核對。
「OE 號給你,有對應的料嗎?」
料號是一個字都不能錯的東西。檢索不只靠語意 —— 關鍵字負責對準 OE 號與自家料號,語意負責「客戶講俗名、目錄寫正式車型」這種換句話說。
「你這是正廠還是副廠?差在哪?」
正廠、副廠、原廠三個詞在市場上混用,連解釋它們的網頁都講不一致。與其回一個標籤,不如把來源、認證與保固條件寫進知識庫,讓 AI 每次都用同一套說法回答。
「有沒有檢驗報告 / 認證文件?」
認證與檢驗文件進了知識庫之後,這類重複索取可以直接回出處,不必每次翻資料夾。哪些文件該放、怎麼分類,見知識庫建立指南。
「這批多少錢?最低訂購量多少?」
報價規則與訂購條件寫在你的文件裡,AI 查得到。但「報價」本身就在強制轉真人的預設關鍵字裡 —— 價格由人給,不由 AI 給。
「機車這台的零件手冊有嗎?料號多少?」
機車端的料號來自原廠零件手冊,結構跟汽車目錄一樣是表格。掃描件也收 —— 系統會逐頁辨識,保留版面與表格裡的數字。
上面幾類問得最兇的,各自都有一篇拆到底的:適用性查核的四道關、三套編號怎麼對得起來、客戶問「正廠還是副廠」該怎麼回,以及機車那一端的零件手冊怎麼查。叫錯之後那顆料卡在誰手上,則在料一出來就退不掉。
文件理解
適用車型對照表那種 Excel,AI 讀得懂嗎?
讀得懂的關鍵不在「能不能開啟檔案」,而在能不能把表格當表格讀。 適用車型對照表的答案從來不是一段文字,而是某一列裡的 「車型 × 年份 × 排氣量 × 料號」四個欄位要同時對上。 上傳時把文件類型選成「表格」,系統就會逐列理解、認得裡面的數字與日期, 而不是把整張表打散成一團文字。
紙本目錄與掃描件也收。系統會用「看圖」的方式逐頁辨識,保留版面與表格 —— 對這一行很實際,因為不少原廠零件手冊與早年的目錄, 手上只有掃描的 PDF 或翻拍的圖片。
還有一件事要先做:下游講的常常不是目錄上的正式名稱 —— 客戶說車款俗名,目錄寫全名加年式代號。 把客戶真的會講的說法一起寫進文件,命中才穩; 這一點與原廠文件是英文、客戶用中文問是同一類問題,跨語言技術問答怎麼接有完整做法。文件理解的完整說明,則在規格書 AI 問答這一頁。
人工把關
答錯適用性的運費和工錢,誰吸收?
在通路這一端,適用性答錯不是重講一次就好 —— 貨已經寄出去, 修車廠的工位已經排進去,車主在等。退回來的運費、重出一次的工時, 以及那家修車廠下次還會不會先問你,都是成本。所以這套系統的預設是:AI 起草,真人看過才送出。
四種回覆模式由你切換:AI 主動建議(每則都要人按送出)、 智能分流(把握度高的自動送、低的轉真人,門檻預設 75% 可自己調)、 全自動回覆、手動呼叫建議。要改成自動送出,得先讓 AI 通過上線前的答題測試 —— 沒通過之前,選了也不會生效,系統一律先轉真人。節奏一直在你手上。
另外有一道硬防線:強制轉真人關鍵字。訊息裡出現指定的字就一定轉給人, B2B 的預設組合本身就含「報價」「合約」「採購」—— 價格與商務條件不會由 AI 自作主張。什麼時候該全自動、什麼時候該留人審核,這篇有完整的判斷框架;權限與稽核紀錄則攤開在資訊安全頁。
日常維運
電話、目錄改版、海外買主半夜來信,各自怎麼接?
目錄與料號會異動,而異動沒被換掉的那份會繼續被拿去回答客戶。 知識庫把「換版本」做成一個明確的動作:重新上傳同一個檔名時選「取代舊版」, 系統會先上傳新版、分析完成才刪掉舊版 —— 中途失敗舊版還在, 不會出現「新的還沒好、舊的已經沒了」的空窗,原本的可見範圍設定也自動沿用。 版本怎麼管才不會走散,多品牌代理的文件版本管理寫得更細。
先講一件我們接不到的事:電話。 這一行最大宗的進線是修車廠直接打來問價,而系統支援的是官網、LINE、 Facebook、Instagram、WhatsApp、Email、Telegram 這 7 個管道 —— 電話那一段仍然是人接。務實的用法是讓 AI 先把打字進來的那幾條顧好, 把人的時間留給電話與需要判斷的題目;而電話裡問過的常見題目, 整理進知識庫之後,下次從別的管道問進來就答得出來。
外銷這條線則是另一個節奏:海外買主的上班時間是這裡的半夜。 營業時間規則可以設定時區與每週時段,非營業時間有兩種接法 —— 回一段固定文字(不經過 AI),或仍由 AI 處理但一定轉真人確認。 官網、LINE、Facebook、Instagram、WhatsApp、Email、Telegram 共 7 個管道 收在同一個地方,早上不必分頭去七個地方翻。時差怎麼接得住,見國外客戶半夜來訊、假日詢價。
動作與紀錄
AI 除了回答,還能把事情往下推進嗎?
能 —— 而且每一步都先提案、由你確認。AI 認得出「這一題該做事,不是只該回話」: 該轉真人的提請轉接、該開工單的先把工單備好、客戶提到的關鍵資訊擬成顧客備註。 這些動作 AI 只能提案,由真人確認後才執行,每一筆都留有稽核紀錄。
對通路的意義是:詢問不會停在「已回覆」。適用性確認完, 後續的報價需求、退換貨、品質異常的工單,AI 會把該建的先擬成草稿、 該帶的資訊先帶齊,人只做確認與判斷 —— 忙季漏單、交接斷線的洞,由流程補起來,不是靠某個人的記性。
適用範圍
汽車、機車,大盤到出口,都是同一組工作
一個人的業務也能開始用:上傳目錄與對照表、接上官網與 LINE, AI 就開始替你接第一線的適用性提問。數十人的業務、客服與內勤團隊, 則有角色權限、審核流程與稽核紀錄撐著 —— 誰能改設定、誰能送出回覆、誰動過知識庫,查得到。
汽車與機車的差別只在語彙:一邊講 OE 號與電子零件目錄, 一邊講原廠零件手冊上的料號 —— 底下的工作是同一件, 都是把「客戶說的車」對到「目錄上的料」。 賣給修車廠、賣給下游經銷、或整櫃出口給海外買主, 差別在誰來問、什麼時間問,不在要查的東西。 客戶專屬的價格表與合約,則可以設成私密文件並綁定該顧客, 只有身分已驗證的人問得到 —— 這兩個條件由程式判定,不是靠 AI 自我約束。
導入實務
加上這兩樣,AI 回答更準確
可以客製化串接 ERP 或其他系統
庫存與交期的即時數字在你的 ERP 或進銷存裡。我們提供 ERP 客製化串接, 讓 AI 直接回答這類問題。(在串接之前,可將 AI 設定成遇到這類問題 就交給真人接手,不會亂編一個數字給客戶。)評估與報價,直接與我們聊。
目錄整理好,AI 就答得準
導入的第一步是整理文件 —— 對照表怎麼拆、掃描件怎麼傳、 客戶的俗名怎麼寫進去才查得到,知識庫建立指南有完整的方法,照著做就行。同樣的做法也適用於零組件代理與工業電子。