用 AI 做修車廠接線生 — 看傳統行業如何被技術升級

最近看到一個很有趣的案例，有個開發者幫自家修車廠做了個 AI 接待員，專門處理電話預約跟客服。這讓我想到一件事：很多傳統行業其實不需要什麼複雜的 AI，只要能解決一個核心痛點，就已經很有價值了。

修車廠的痛點很簡單 — 師傅在忙的時候沒人接電話，客人打不通就跑去別家了。聘請專職接線生成本太高，老闆娘兼職接又會影響其他工作。這種場景特別適合 AI 來處理，因為對話結構相對固定：詢價、預約、確認時間，就這幾種。

Tech Stack 分析

這個專案的技術選擇很實務：

語音處理用的是 Twilio + OpenAI Whisper，Twilio 負責電話系統整合，Whisper 做語音轉文字。這組合已經很成熟了，延遲控制在可接受範圍內。

對話引擎直接上 OpenAI GPT-4，沒有自己訓練模型。這很聚明，因為修車廠的對話場景不需要特殊的領域知識，GPT-4 加上好的 prompt engineering 就夠了。

資料儲存用 Supabase 管理預約記錄跟客戶資料，real-time 的特性讓老闆可以即時看到新預約。

部署選擇 Vercel，搭配 serverless functions 處理 webhook。對小型應用來說，這樣的 setup 維護成本最低。

整體來說就是標準的 SaaS 產品架構，沒有什麼黑科技，但組合起來就能解決實際問題。

實作重點

最關鍵的部分是 prompt design。修車廠的對話有幾個特色：客戶通常不太會描述車子問題、價格敏感、時間彈性不大。所以 AI 要學會：

1. 引導式提問 — 不能讓客戶自由發揮，要主動問車款、年份、症狀
2. 價格透明 — 直接給出常見維修的參考價格，避免客戶覺得被坑
3. 時間確認 — 一定要 double confirm 預約時間，因為師傅的時間很珍貴

作者有提到一個有趣的細節：AI 會故意表現得「不太完美」，比如偶爾停頓、用一些口頭禪，這樣客戶不會覺得太假。這種 humanization 的技巧在客服場景很重要。

成效與反思

上線三個月後，這個 AI 接待員處理了 70% 的來電，預約轉換率比人工接聽還高 15%。原因可能是 AI 不會有情緒、不會催促，客戶反而比較願意多聊幾句。

但也有限制：複雜的技術問題還是要轉人工，AI 目前還沒辦法判斷車子異音是哪裡出問題。不過對修車廠來說，能處理 70% 的常規預約就已經很划算了。

值得學習的地方

這個案例最有價值的地方不是技術有多厲害，而是對場景的理解。作者沒有想要做一個「萬能的修車 AI 助手」，就專注在「接電話預約」這一件事，反而做得很好。

另外，他們沒有追求 100% 的自動化，而是設計了合理的 fallback 機制。當 AI 判斷問題太複雜時，會主動轉給人工，這樣既保證服務品質，又不會讓師傅被簡單問題打擾。

老實說，這種 AI + 傳統行業的組合還有很多空間可以探索。理髮店、診所、餐廳，很多服務業都有類似的痛點。關鍵是要找到那個「夠小但夠痛」的切入點，用現有的工具就能快速驗證和迭代。

這也提醒我們，不是每個 AI 專案都要用最新最炫的技術。有時候，把成熟的工具組合好，解決一個具體問題，就已經很有商業價值了。

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