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不只 Word、Excel！為什麼企業開始關注 Azure OpenAI Copilot？

Azure OpenAI Copilot

在 Microsoft 365 Copilot 推出後，許多企業第一次真正感受到「AI 助理」對日常工作的幫助——從整理 Word 文件、分析 Excel 數據，到協助撰寫 Email，看起來 AI 已經走進辦公室。

但實際導入一段時間後，不少企業很快就遇到一個共同問題：

Copilot 很好用，但好像只停留在「辦公室工具層級」。

當需求開始延伸到「內部系統」、「企業知識」、「客服流程」、「IT 維運」甚至「管理決策」時，Microsoft 365 Copilot 的應用範圍就會出現明顯邊界。

這正是 Azure OpenAI Copilot 開始受到企業關注的原因。


為什麼企業不能只停留在 Microsoft 365 Copilot？

Microsoft 365 Copilot 的定位，本質上是「內建於生產力工具的 AI 輔助功能」。它非常適合以下情境：

  • 文件摘要與撰寫

  • 試算表分析

  • 郵件整理

  • 會議重點整理


但對多數中大型企業來說，真正複雜、最有價值的資料，往往不只存在於 Word 或 Excel。

例如：

  • 內部 SOP 與知識文件

  • 客戶資料與 CRM 系統

  • 客服對話紀錄

  • IT 事件紀錄與系統 Log

  • 管理報表與跨部門資料

這些內容，通常不會也不適合直接放進 Microsoft 365。

因此，企業若想讓 AI 真正參與「流程」，就必須跳脫單一應用工具的思維，轉向可與企業系統深度整合的 AI 架構。


Azure OpenAI Copilot 與 Microsoft 365 Copilot 的角色差異

很多企業在評估時，會直接問一句話：

「Azure OpenAI Copilot 不就是另一種 Copilot 嗎？」

事實上，兩者的角色差異非常明確。

簡單來說：

  • Microsoft 365 Copilot 解決的是「個人工作效率」

  • Azure OpenAI Copilot 解決的是「企業流程與智慧化能力」


為什麼談 Azure OpenAI Copilot，一定要先談「應用模式」？

許多介紹 AI 的文章，會花大量篇幅比較模型版本、參數或效能數據，但對企業來說，這些資訊的實際幫助有限。

企業真正需要回答的是三個問題：

  1. 這個 Copilot 能用在哪裡？

  2. 誰會使用？

  3. 是否能長期融入既有流程？

因此，比起功能列表，用「應用模式」來理解 Azure OpenAI Copilot，反而更清楚、也更貼近實務。

以下整理的4種模式，正是目前企業最常見、也最成熟的 Azure OpenAI Copilot 應用方向。


應用模式一：Azure OpenAI Copilot 作為企業內部知識庫 AI

在多數企業中，「文件很多、但沒人找得到」幾乎是常態。

為什麼傳統內部知識庫效率低落？

常見問題包括：

  • 文件分散在 SharePoint、檔案伺服器、內部系統

  • 新人不知道該搜尋什麼關鍵字

  • 文件更新後，舊版本仍被誤用

  • 查資料比做事情還花時間

Azure OpenAI Copilot 在這個場景下，扮演的不是「搜尋引擎」，而是能理解語意、並用自然語言回覆的企業知識助理。

使用者不需要知道文件在哪，只要「用問的」。

Azure OpenAI Copilot

知名企業案例：Deloitte

Deloitte 在內部大量使用 Azure OpenAI 技術，打造專屬的 AI 助理，協助顧問快速查詢內部方法論、專案文件與產業研究資料。

重點不在於「AI 回答得多厲害」，而在於：

  • 新人能快速上手

  • 專案知識不再只存在資深顧問腦中

  • 文件價值被真正「用起來」

這類應用，正是 Azure OpenAI Copilot 在企業內部知識管理上的典型模式。


哪些企業特別適合這種 Azure OpenAI Copilot 應用？

  • 顧問公司、法律事務所、會計師事務所

  • 內部 SOP 與制度文件繁多的企業

  • 高度仰賴知識傳承的組織


應用模式二：Azure OpenAI Copilot 作為客服與業務輔助 AI

許多企業早已嘗試導入客服機器人，但成效卻不如預期，原因通常不是「AI 不夠聰明」，而是架構選錯。

為什麼傳統客服機器人容易失敗？

  • 只能依關鍵字回覆

  • 無法理解上下文

  • 一變化就需要大量人工調整規則

Azure OpenAI Copilot 在客服場景中的定位，並不是完全取代客服人員，而是成為「即時輔助決策的 AI 助手」。


知名企業案例：Walmart

Walmart 透過 Azure OpenAI 技術，強化內部客服與營運支援流程，讓 AI 協助：

  • 即時整理客戶問題重點

  • 提供客服人員建議回覆方向

  • 加快案件處理速度

這類 Azure OpenAI Copilot 的應用方式，關鍵價值在於：

  • 提升回應一致性

  • 降低新人客服培訓成本

  • 人機協作，而非全自動取代


Azure OpenAI Copilot 為何特別適合企業客服與業務流程？

因為它可以：

  • 串接 CRM、訂單系統

  • 依角色與權限存取資料

  • 符合企業資安與治理需求

這也是為什麼越來越多企業選擇在 Azure OpenAI 平台上打造自己的 Copilot，而非直接使用外部 AI 服務。


Azure OpenAI Copilot

應用模式三：Azure OpenAI Copilot 作為 IT 與工程團隊的智慧助手

在許多企業中，AI 導入常常從「看得到的部門」開始，例如客服或業務，但實際上，IT 與工程團隊往往是 Azure OpenAI Copilot 最早、也最能快速產生價值的使用者。

原因在於：IT 團隊每天面對的，本來就是大量結構化與半結構化資訊，只是過去缺乏一個「能理解整體脈絡」的工具。


IT 團隊每天其實都在做「高認知負荷」的工作

常見情境包括：

  • 系統發生異常，告警來自不同平台

  • Log 數量龐大，但時間有限

  • 需要快速判斷影響範圍與嚴重性

  • 新進工程師很難理解歷史背景

這些工作並不是技術做不到，而是資訊整理與理解成本過高。

Azure OpenAI Copilot 在這裡的價值，不是自動修系統，而是讓工程師能「更快理解發生了什麼」。


Azure OpenAI Copilot 在 IT 維運中的實際定位

在 IT 場景中，Azure OpenAI Copilot 通常被設計成：

  • 將大量 Log 與告警轉換為可讀摘要

  • 彙整事件時間軸與相關系統

  • 協助工程師快速掌握問題全貌

這樣的 Copilot，本質上是「工程師的理解加速器」。


企業案例說明：Microsoft

Microsoft 是全球最大的軟體與雲端服務供應商之一，也是 Azure 平台的開發者與營運者。在其全球規模的雲端服務與內部 IT 環境中，每天都會產生極大量的監控資料與事件紀錄。

Microsoft 內部長期運用 Azure OpenAI 技術，打造類似 Azure OpenAI Copilot 的輔助工具，讓工程團隊能：

  • 快速理解事件背景

  • 降低平均修復時間（MTTR）

  • 讓新進工程師更快上手複雜系統

這類應用的核心價值在於：讓工程師把時間花在解決問題，而不是理解問題。


Azure OpenAI Copilot

為什麼 IT 團隊特別適合 Azure OpenAI Copilot？

因為這類應用通常同時具備：

  • 高度依賴內部資料

  • 嚴格的存取與權限需求

  • 與雲端架構深度整合

這也是為什麼多數企業在 IT 場景中，會選擇以 Azure OpenAI Copilot 的方式落地，而非使用外部通用型 AI 工具。


應用模式四：Azure OpenAI Copilot 作為管理層的決策輔助工具

當 Azure OpenAI Copilot 的應用層級往上延伸，就會進入一個對企業影響更深遠的領域：管理與決策。

這一層的需求，往往不在於「更快產出內容」，而在於「更快理解狀況」。


管理層最常遇到的不是資料不足，而是資訊碎片化

對管理者來說，日常狀況通常是：

  • 報表來自不同部門

  • 指標口徑不一致

  • 會議紀錄冗長

  • 決策前需要大量人工整理

結果就是，決策時間被大量消耗在「讀資料」上。


Azure OpenAI Copilot 在管理層的角色

在管理場景中，Azure OpenAI Copilot 不負責「告訴你該怎麼做」，而是協助做到三件事：

  • 快速整理重點

  • 對齊不同資料來源

  • 協助理解趨勢與差異

換句話說，它是決策前的理解工具。


企業案例說明：Unilever

Unilever 是一家橫跨 190 多個國家、旗下擁有眾多知名品牌（如食品、日用品、清潔用品）的全球消費品集團。

這類企業的挑戰在於：

  • 市場分散

  • 數據來源極多

  • 決策必須快速且一致

Unilever 在數位轉型過程中，大量運用 Azure 與 AI 技術，讓管理層能快速彙整不同市場、不同部門的營運資訊。


透過類似 Azure OpenAI Copilot 的應用方式，管理團隊能：

  • 更快掌握關鍵營運訊號

  • 降低資訊落差

  • 把會議焦點放在策略討論，而非資料釐清

Azure OpenAI Copilot

導入 Azure OpenAI Copilot 前，企業最常忽略的 5 個關鍵思維

在實際專案中，Azure OpenAI Copilot 的成敗，往往不是技術問題，而是「認知落差」。

以下五個觀念，幾乎出現在所有成功與失敗案例之間的分水嶺。


第一個觀念：不是「先導入 AI」，而是「先選對一個場景」

沒有明確場景的 Copilot，最後只會變成展示工具。

成功企業通常只做一件事：先讓一個流程真的變快、變好。


第二個觀念：AI 回答不好，通常不是模型不夠強

實務上，更常見的原因是：

  • 文件過期

  • 資料格式混亂

  • 權限設計不清楚

Azure OpenAI Copilot 的品質，與資料治理成熟度高度相關。


第三個觀念：資安與權限不是「後補」

對企業來說，最重要的問題往往是：

  • 誰可以問？

  • 問得到哪些資料？

這也是為什麼企業會選擇 Azure OpenAI Copilot，而非公用 AI 工具。


第四個觀念：Azure OpenAI Copilot 是能力，不是專案

成熟企業會把 Copilot 視為：

一個會隨著組織與流程持續成長的能力層

而不是一次性的導入任務。


第五個觀念：導入夥伴的經驗，會直接影響 Copilot 是否「真的有人用」

Azure OpenAI Copilot 涉及的並不只是模型，而是：

  • 雲端架構

  • 權限與治理

  • 系統整合

  • 使用情境設計

缺乏經驗，往往會導致「能用，但不好用」。


Azure OpenAI Copilot 如何融入企業既有雲端架構？

許多企業在評估時，會擔心導入 Azure OpenAI Copilot 是否需要「推倒重來」。

實際上，大多數成功案例的做法恰恰相反。


Azure OpenAI Copilot 的核心精神：加一層智慧，而不是換一套系統

成熟的導入方式通常是：

  • 保留原本系統與資料來源

  • 不改變既有流程

  • 在上層加入理解與對話能力


這也是為什麼 Azure OpenAI Copilot 特別適合：

  • 已使用 Microsoft 365 或 Azure 的企業

  • 擁有混合雲或多雲架構的組織


企業案例說明：Shell

Shell 是全球知名的能源與石化集團，業務遍佈多國，系統與資料結構極為複雜。

Shell 在其數位轉型策略中，透過 Azure 與 AI 技術，讓既有營運與工程資料能被更有效理解與應用，而非全面更換系統。

這正是 Azure OpenAI Copilot 在大型企業中最典型的使用方式。


哪些企業特別適合現在開始規劃 Azure OpenAI Copilot？

綜合前後段的實務經驗，最適合導入 Azure OpenAI Copilot 的企業，通常具備以下特徵：

  • 已有 Microsoft 或 Azure 生態系基礎

  • 內部資料量大、流程複雜

  • 對資安與治理有明確要求

  • 希望 AI 能真正融入工作流程，而非只做展示


結語：Azure OpenAI Copilot 的價值，在於企業能否真正「用得起來」

從內部知識庫、客服與業務輔助、IT 維運，到管理決策支援，可以清楚看見一件事：

Azure OpenAI Copilot 的核心價值，不是炫技，而是可控、可治理、可長期演進。

在實務導入上，像 WeWinCloud 雲端科技 這樣專注於企業雲端與 AI 架構的團隊，正是協助企業在既有雲端與系統環境中，評估與導入 Azure OpenAI Copilot，並確保資安、架構與實際應用能順利落地的重要角色。




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