想像一下，您有一家公司仍在使用 1990 年代的舊會計系統，功能齊全卻無法與現代科技連接。現在想像一下，能夠讓這套系統與最先進的人工智慧溝通，而不必丟棄 30 年的資料和既定程序。這正是 2025 年發生的事情，這都要歸功於智慧連結系統。
當所有人都在談論 ChatGPT 和人工智慧的最新創新時，真正的商業革命正在幕後進行。企業正在探索如何將人工智能整合到現有系統中，而無需徹底革新 IT 基礎架構。
智慧連結系統就像是新舊科技世界之間的萬能翻譯器。想想當您出國旅遊時，使用翻譯應用程式來溝通：智慧連結系統也是做同樣的事情，不過是在您舊有的商業軟體與現代人工智慧技術之間。
Nexus Operations 的首席技術長 Mira Patel 表示："問題不再是「我們能使用人工智慧嗎？」而是'我們該如何將人工智慧整合到日常作業中，而不會弄亂整個系統？"
想像一下這些具體的情況：
範例 1：智慧型倉庫您的公司有一套 2008 年的倉庫管理系統。智能連接系統只需透過讀取已有的資料，就可以「教導」人工智能預測存貨何時會用完。倉庫管理員繼續像往常一樣工作，但現在系統自動告訴他何時應該訂購新產品。
範例 2：會計助理您的2010 開票軟體增強了 AI 功能，可自動識別發票中的異常情況。AI 會像會計師一樣「閱讀」發票，並標示可疑的發票，但透過軟體您已經知道了一切。
範例 3：強化客戶服務您的舊電話總機連接至 AI，AI 會分析客戶的語氣，並建議您的接線生如何以最佳方式處理電話，這一切都是即時進行的。
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2025 年的數字令人印象深刻：智慧連接系統的投資在一年內成長了 142%，甚至超越了新人工智慧應用的投資。
原因很簡單：80% 的大公司仍在使用「老舊」的電腦系統，這些系統雖然運作良好，卻無法與現代科技溝通。更換這些系統需要花費數百萬歐元和數月的停機時間。
計數：
這意味著每天都有越來越多的公司選擇「現代化」現有系統，而非完全更換。
一種新的專家類別已經出現：電腦系統翻譯員。他們是懂得如何讓不同時代誕生的系統互相交流的專家。
1.語言轉換器RetroAI 等公司專門將舊程式碼（例如 1980 年代的 COBOL）轉換成 AI 可以理解的現代語言。
實例：某公共機關於 1985 年以 COBOL 寫成的養老金系統「翻譯」成現代語言，保留所有功能，但使其與人工智慧相容。
2.Communication OrchestratorsCompany（例如 Harmony Tech）所開發的解決方案可協調不同業務系統的 AI 處理，確保所有自動化的決策都是一致的。
實例：在醫院裡，管理預約的 AI 會自動與管理藥品庫存的 AI 以及規劃員工輪班的 AI 溝通。
3.GuardRail 等公司可確保所有與 IA 的連接都自動符合業界規定。
實例：在銀行裡，每次 AI 對貸款做出決定時，系統都會自動檢查是否符合所有隱私權和反洗錢法規。
情況：Westbrook 有一套使用了 15 年的倉庫管理系統，運作良好，但無法預見問題。
解決方案：他們安裝了一個智慧連結系統，可以「教導」AI 讀取倉庫資料。
結果：透過提前數週預測供應鏈中斷，他們在六個月內節省了 2,800 萬歐元。
「Westbrook 的 IT 經理 James Chen 表示：」最好的 AI 實作是讓員工完全察覺不到的。「我們的倉庫員工像往常一樣使用相同的系統，但現在他們總是能知道該訂購什麼以及何時訂購。」
情況：2000 年代的付款處理系統每天處理數以千計的交易，但無法自動識別詐欺。
解決方案：在不改變現有系統的情況下，與識別詐欺的人工智慧連結。
可衡量的結果：
Fidelity 的客戶體驗經理 Sarah Williams 解釋說：「我們的操作員現在可以花更多時間實際幫助客戶，而不是浪費時間在手動搜尋上」。
狀況：美國人事局使用 1980 年代的 COBOL 系統管理退休金 - 功能強大但無法現代化。
解決方案：使用 AI 分析數百萬行的古老程式碼，並逐步將其現代化。
結果：通常需要數年才能完成的現代化工作縮短至數個月，且退休金服務不中斷。
將 AI 連接到現有系統的公司都能看到具體的成果：
與最初的恐懼相反，將人工智慧與現有系統連結，讓員工對工作更加滿意。AI 可以處理重複且無聊的工作，讓人們可以騰出時間來處理更有趣、更有創造性的工作。
具體範例：在電話中心，AI 會處理簡單、重複的問題，而人工操作員則會處理複雜的個案，這些個案需要同理心與創意來解決問題。
現代的連接系統自動包括
循序漸進的方法可讓
問題：1990 年代的系統並非為了與現代人工智慧溝通而設計。這就像是試圖將公用電話連接到網際網路一樣。
實用解決方案：安裝「智慧型轉接器」，可自動轉譯舊系統與 AI 之間的訊息，就像轉接器可讓義大利插頭連接到美國插座一樣。
範例：1995 年的發票系統配備了「翻譯器」，可將 PDF 發票轉換為人工智能可分析錯誤或異常的資料。
問題：AI 需要有序且乾淨的資料，但舊有系統的資訊往往是分散、不完整或格式過時的。
實用解決方案：您可以使用「資料吸塵器」自動吸塵：
範例：一家運輸公司的客戶資料分佈在 5 個不同的系統中。清理系統統一了這些資料，消除重複資料並糾正錯誤，為 AI 建立單一資料庫。
問題：將舊系統 (通常較不安全) 與新技術連接，可能會產生漏洞。
實用解決方案：採用「零信任」原則 - 每項通訊都經過驗證、每次存取都經過授權、每項資料都經過加密。
舉例來說：在銀行中，即使人工智能讀取交易資料以偵測詐騙，每一次存取都會受到監控和記錄，而且資料始終都會加密。
首先，您必須瞭解自己擁有什麼：
要問的問題：
實用小提示：為您的系統製作簡單的地圖，就像您在裝修前為家中的房間製作地圖一樣。
理想專案的特徵：
完美範例：自動讀取供應商發票。如果出錯，您總是可以回到手動方式，但如果是正確的，您就可以節省數小時的工作。
可提供的專家類型：
致勝之道：
比喻：這就像學騎腳踏車 - 你一開始需要訓練輪子，當你有信心時再把輪子拿掉。
下一大步將是自我改善系統，透過觀察使用方式持續優化性能。試想一下，汽車可以學習您的駕駛習慣，並自動調整以減少耗油量。
未來的範例：客戶管理系統會注意到某些類型的投訴經常重覆發生，並自動提出改善服務的建議。
我們看到越來越多的專業化：
醫療照護： 連結不同醫療設備的系統，提供完整的病患檢視畫面
金融：自動符合所有銀行法規的解決方案
生產：可優化生產線並預測機器故障的 AI
在不久的將來，我們拭目以待：
智慧型連接系統不只是一種技術解決方案：它是一種數位演進策略，可讓企業進入人工智慧時代，而無須拋棄數十年的投資與知識。
案例研究顯示，選擇這條路的公司不只是採用新技術，而是徹底改變他們的工作方式，一次一個小改善。
這對企業領導者的訊息很清楚：雖然人工智慧的壯觀示範可能會成為頭條新聞，但真正的競爭優勢在於以智慧且幾乎無形的方式，將人工智慧整合至現有的日常運作中。
這種方法的優點在於，您不需要成為技術專家就能從中獲益。您只需準備好發展您已有的技術，就像翻新房屋，同時保持堅固的地基一樣。
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電腦系統翻譯器是一種專門的解決方案，可作為舊式軟體與現代人工智慧技術之間的智慧中介。它的工作原理就像一個口譯員，可以讓不同語言的人進行溝通。
實例：如果您有 2005 年的倉庫軟體，以特定格式記錄所有內容，那麼翻譯器就可以「教導」人工智能讀取該格式，並使用該資料進行預測或自動化流程。
成本因複雜性而有很大差異，但大型公司的專案成本通常在 130 萬歐元至 500 萬歐元之間。然而，投資的平均回報率為生產力的 +18%，隨著時間的推移，所節省的成本遠遠超過初期的投資。
對於中小型公司而言，可以先從數千歐元的試辦專案開始測試方法。
試點專案通常在 6-12 週內就能看到成果，比完全更換系統所需的數月或數年時間快得多。循序漸進的方式可以立即看到效益，同時將中斷時間降至最低。
範例：一家物流公司在 2 個月內將讀取送貨單的工作自動化，立即節省了每天 4 小時的人工工作。
是的，如果操作正確的話。現代的連線系統包含先進的保護功能，例如自動加密、嚴格的存取控制及持續監控。許多解決方案已通過銀行和醫院等高度管制產業的認證。
舉例說明：在銀行中，每當人工智能存取客戶資料時，都會記錄、授權存取，即使在處理過程中，資料也始終保持加密。
幾乎所有的電腦系統都能從與 AI 的連結中獲益，包括：
重要的是系統包含可用的資料，即使是過時的格式。
實際經驗顯示情況剛好相反。員工會變得更滿意，因為 AI 可以處理重複且無聊的工作，讓他們可以專注於更有趣且需要人類判斷力、創造力及人際關係的創新工作。
具體範例：在 Fidelity Financial，員工花在手動研究上的時間減少了 68%，花在與客戶進行有用活動上的時間則增加了 43%。
當然，這是最值得推薦的方法。大多數成功的實作都會先從非關鍵流程開始，測試整合的運作方式，然後再擴展到更重要的應用程式。
秘訣：先從自動讀取發票或分析客戶抱怨等重要但非關鍵的流程開始。
市場領導者包括
準備步驟包括
循序漸進的方法可將風險降至最低。如果試用專案不成功，您可以簡單地回到之前的方法，而不會損害關鍵系統。這就像嘗試新的食譜一樣：如果結果不理想，您總是有材料來製作舊的食譜。
此外，大多數認真的供應商都會對結果提供保證，並在整個實施過程中提供支援。
來源與參考資料：
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