AI 會取代業務嗎？B2B 採購裡，哪些事 AI 做得好、哪些還是要人

你是不是也遇過這些情況？

• 「AI 都能寫信、回答問題了，還需要這麼多業務嗎？」買家用 AI 做功課，但 Gartner 的調查發現，69% 的 B2B 買家還是會找業務確認 AI 給的資訊。
• 「不知道哪些工作可以交給 AI？」找資料、比規格可以交給 AI；聽出顧慮、說服主管、做出承諾，越接近做決定，越需要人。
• 「業務擔心自己會被 AI 取代？」AI 會介紹產品，但寒暄、共同的經驗、記得對方的處境，這些讓客戶信任的事，AI 很難取代。

先看買家怎麼說：69% 的 B2B 買家會找業務確認 AI 給的資訊

研究機構 Gartner 在 2025 年 8～9 月調查了 645 位 B2B 買家：67% 偏好不需要跟業務接觸的購買過程，70% 偏好全部在線上自己完成。看起來業務的角色在縮小。

但同一份調查也發現，69% 的買家會找業務確認 AI 給他的資訊。買家用 AI 和網路自己做功課，到了要做決定、要承擔風險的時候，還是想找一個人確認。

Gartner 另外預測，到 2030 年，75% 的 B2B 買家會偏好「以人際互動為優先」的銷售體驗。原因是交易越複雜，少了真正的同理、細微的理解，以及對話裡那些看不見的訊號，買家越容易感到不安、不信任。所以比較接近事實的說法是：前段的找資料、比規格，越來越多交給 AI 和網站；越接近做決定，越需要人。

採購流程逐段看：AI 與人各做什麼

越往下，事情越牽涉判斷、關係與責任。B2B 的採購金額高、參與的人多、決定的時間長，這幾段正是生意談成或談不成的地方。

舉個示意的例子：一家工廠要採購一套新的空壓系統。設備工程師先用 AI 整理了幾種技術的優缺點、比較了五家廠商的公開規格，這些前段的工作，過去要花好幾天，現在半天就完成了。但接下來，工程師要說服廠長與財務：為什麼選這一家？出了問題誰負責？後續的保養怎麼安排？這時候他需要的，是一位能到現場看、能回答具體問題、願意做出承諾的業務。AI 讓前段變快，卻讓後段的人更重要。

AI 在業務開發這一端能做到什麼程度，可以看〈AI SDR 是什麼？AI 業務開發代表能做什麼、適合哪些生意〉。

業務不只是介紹產品：寒暄、共同經驗與信任，AI 很難取代

如果業務的工作只是介紹產品資訊，AI 確實可以做得又快又完整。但好的業務都知道，真正的工作有一大部分不在產品上：

• 寒暄：不是浪費時間，而是讓對方放鬆、願意說真話的過程。
• 共同的話題與經驗：同一個產業的辛苦、一起熬過的交期壓力，讓兩個人從「廠商與客戶」變成「彼此信任的人」。
• 記得對方的處境：上次電話裡提到老闆在催、預算還沒下來，下一次聯繫就從這裡開始。

有人會說：AI 也很會說好聽話。這是真的。2023 年一份發表在《JAMA Internal Medicine》的研究，請醫療專業人員評比網路上的醫療問答，結果 AI 的回覆有 45.1% 被評為「有同理心」，醫師的回覆只有 4.6%。

但說出有同理心的話，和真正與對方站在一起，是兩件事。共情不只是說對的話，而是：記得對方的處境、在對方需要時出現，並且說出「這件事我負責」。AI 能回答、能整理，但 B2B 的討論是兩個人一起找答案：對方提出顧慮時，要判斷那是價格問題、風險問題，還是他在公司裡的壓力；要決定先讓步，還是先把問題問清楚。這些判斷與承擔，需要一個真實的人，以及他背後願意負責的公司。

示意：一筆設備採購從頭到尾，AI 和業務各出現在哪裡

把上面那張表放進一筆實際的採購，會更清楚 AI 和人各在哪裡出力。以下是一家食品廠採購一台金屬檢測機的示意過程：

• 找資料：品管主管先問 AI「食品廠金屬檢測機怎麼選」，得到一份選購重點：檢測靈敏度、產品類型、輸送速度、法規要求。他再上網看了幾家設備商的網站。
• 列名單：他請 AI 整理台灣有哪些廠商，再自己點進網站比較。有一家把食品業的應用、靈敏度範圍與保養方式寫得很清楚，他留下了詢問。
• 確認需求：當天下午，設備商有人回電，問的不是「要不要買」，而是：檢測的是什麼產品、包裝前還是包裝後、產線速度多快、最近是不是遇到客訴或稽核。這些問題讓他發現，自己原本沒想到要考慮包材的影響。
• 內部討論：他用 AI 幫忙整理一份比較表給廠長；但廠長最在意的「出問題時多久有人來」，是業務在電話裡給了明確的答案，他才寫得進去。
• 報價與決定：試機之後，業務依產線條件調整機型與報價，最後由廠長拍板。

這一整個過程裡，AI 幫買家省了很多找資料、整理比較的時間；但讓他放心下單的，是那幾通電話：有人問對了問題、給了可以負責的答案。這也是 Gartner 調查裡，69% 的買家會找業務確認 AI 資訊的原因。業務的角色沒有消失，而是從「介紹產品」移到「確認、判斷與承擔」。

對老闆來說，真正的問題是時間花在哪裡

Salesforce 2024 年調查 27 個國家、5,500 位業務人員，業務回報有 70% 的時間花在非銷售的工作上：做紀錄、整理資料、處理流程。

所以與其問「AI 會不會取代業務」，更實際的問題是：能不能把重複的工作交給工具，把業務的時間還給客戶？可以先問問自己：

• 你的業務一天有多少時間，真的在跟客戶說話？
• 哪些工作每天重複、不需要判斷，可以交給工具？
• 客戶最後決定跟你買，是因為資料比較完整，還是因為那個人？

面對 AI 與業務，常見的三個誤區

• 以為 AI 會完全取代業務：研究顯示多數買家仍會找業務確認 AI 的資訊；被取代的是重複的工作，不是信任。
• 完全不用 AI：整理資料、寫初稿、記錄通話，AI 可以省下很多時間，把時間留給客戶。
• 把 AI 的答案直接給客戶：AI 的資訊可能過時或不正確，要經過人確認，才能拿來回覆客戶。

想讓業務把時間留給客戶，可以找哪些外部服務？

AI 讓前段更省力，越接近做決定越需要人。想把前段交出去時，常見三種選擇：

交出去的那一段越接近做決定，越要問清楚接手的是工具還是人。各種服務怎麼挑、可以先問哪些問題，整理在〈B2B 商機開發服務怎麼挑選？〉。

常見問題

這些工作，現在由誰負責？

把重複的工作交給工具，把時間留給客戶，需要有人重新安排：誰先接起詢問、誰確認需求、誰負責跟客戶建立關係。與其急著導入新工具，不如先確認詢問進來時有人接、需求有人確認；這個位置有人負責，工具才用得上。想知道你的產業適不適合這套做法，可以先跟我們聊 3～5 分鐘。確認需求這個階段在做什麼，可以看 Tshutlink 業務開發代表（T-SDR）；月費包含哪些工作，整理在方案介紹。

立即導入 Tshutlink 集客式商機開發服務