AI 自動報價：從客戶詢價到報價單，5 分鐘搞定｜智導 Jidou AI
客戶在 LINE 上傳來一張照片：「這款禮盒 200 盒什麼價？另外 A 款 150 盒、B 款 100 盒一起報。急，下午要回覆。」
你打開 Excel 價格表，找到這個客戶的等級——是 VIP，有 85 折。再查三款商品的單價，乘上數量，算完折扣，加上運費⋯⋯等等，這個客戶上次有談到滿額再折，要翻一下歷史紀錄。45 分鐘後，報價單終於丟回 LINE。
但客戶已經在等的過程中，問了另一家。
這個場景，每天都在台灣的 B2B 批發商、食品經銷商、伴手禮業者身上重演。報價不是難，是「慢」——而慢，就是丟單。
報價為什麼這麼花時間？三個被忽略的瓶頸
很多老闆覺得報價就是「查個價格、填個表」，怎麼會花這麼久？
但實際拆解下來，B2B 報價的複雜度遠超想像：
第一，價格不是一個數字。 B2B 不像 B2C 有統一售價。不同客戶有不同折扣等級，同一個商品可能有 3-5 種價格。買 100 箱和買 500 箱的單價不一樣，老客戶和新客戶的條件也不同。業務要在腦中或 Excel 裡交叉比對，一不小心就報錯。
第二，資料散在不同地方。 價格表在 Excel、客戶等級在 ERP、歷史報價在 email 或 LINE 對話紀錄裡、特殊折扣在老闆的腦袋裡。業務做一張報價單，要打開至少 3-4 個系統。根據 McKinsey 2026 年的研究，B2B 業務團隊有將近三分之二的時間花在非核心的行政作業上，報價就是其中一大塊。
第三，報價單還要排版。 查完價格、算完折扣，還得把結果填進報價單模板、轉 PDF、寄給客戶。有些客戶要求特定格式，有些要加蓋公司章。每張報價單的「最後一哩路」又吃掉 10-15 分鐘。
一家伴手禮業者跟我們說，中秋節前旺季一年要處理超過 1,000 張報價單，光報價這件事就佔掉業務團隊將近一半的工時。
AI 自動報價怎麼運作？不是取代業務，是幫業務省掉 80% 的苦工
AI 自動報價系統的核心邏輯其實很直覺：讓 AI 去做那些「查找、計算、排版」的重複工作，業務只需要做最後的確認和判斷。
實際的運作流程大概是這樣：
步驟一：客戶詢價。 客戶透過 LINE、email 或電話提出需求——「A 品項 200 箱、B 品項 100 箱，報個價」。
步驟二：AI 解析需求。 AI 自動辨識客戶身份（透過 LINE 帳號或客戶編號），解析品項名稱和數量。就算客戶用簡稱、俗稱，AI 也能比對到正確的產品編號。
步驟三：AI 查價計算。 AI 連接 ERP 或價格系統，抓取該客戶的專屬價格等級、階梯折扣、促銷方案，自動計算每個品項的單價和小計。
步驟四：自動產生報價單。 計算完成後，AI 按照你的報價單模板，自動產生 PDF——品項、數量、單價、折扣、小計、合計、稅額、備註，一應俱全。
步驟五：業務確認發送。 報價單推送給業務，業務看一眼確認沒問題，一鍵發給客戶。如果需要調整，直接改完再發。
整個流程從 45 分鐘壓縮到 5 分鐘。而且因為 AI 直接從系統抓價格，不用人工翻 Excel，報錯價的機率也大幅降低。
根據 Salesforce 2025 年的報告，已經有 35% 的 B2B 企業導入了 AI 自動化的報價流程（Quote-to-Cash），平均減少 40-60% 的訂單處理時間。而美國批發商 AmerCareRoyal 更在導入後，把接單處理時間從數分鐘壓到 60 秒以內，減少了 87%。
台灣的 B2B 報價，跟國外有什麼不一樣？
你可能會想：國外那些案例聽起來很厲害，但台灣的批發商實際情況不一樣吧？
確實有幾個台灣特有的挑戰：
LINE 是主戰場。 台灣的 B2B 報價大量發生在 LINE 上——客戶直接在群組裡問價、傳圖片、語音訊息，不是像國外透過正式的 RFQ（Request for Quotation）系統。AI 要能直接在 LINE 裡面接收詢價、回覆報價，而不是要求客戶「請到我們的報價網站填表」。
客製化定價很常見。 台灣中小企業的報價邏輯往往不是簡單的「定價 × 數量」。同一個客戶不同品項可能有不同折扣，滿額有額外優惠，有些品項是「算重量不算件數」。這些規則必須寫進 AI 系統裡，才不會報出離譜的價格。
報價單格式很在意。 台灣的 B2B 客戶對報價單的格式有一定的期待——公司抬頭、統一編號、品項明細、含稅金額、蓋章欄位。AI 產生的報價單要能符合這些在地化的需求。
這也是為什麼我們之前討論過，一般的 AI 客服答不了報價問題——因為報價不是「查知識庫」就能搞定的事，它需要 AI 連接你的價格系統、理解你的商業邏輯，才能算出正確的數字。
導入 AI 報價的三個階段：不用一步到位
聽到「AI 自動報價」，很多老闆的第一反應是：「聽起來很複雜，我們的報價規則那麼多，AI 搞得定嗎？」
好消息是，你不需要一步到位。大多數成功導入的企業都是分階段推進的：
階段一：把價格資料結構化（1-2 週）
很多企業的價格表還停留在 Excel、Google Sheets 或甚至紙本。第一步是把價格資料整理成 AI 能讀懂的格式——品項編號、品名、單位、標準售價、各客戶等級的折扣率。
這一步看起來最不「AI」，但其實是最關鍵的基礎。沒有乾淨的價格資料，再厲害的 AI 也算不出正確的報價。
階段二：自動化標準報價（2-4 週）
先從規則最明確的報價場景開始——固定客戶、常規品項、標準折扣。讓 AI 處理這些「照規則來」的報價，業務只需要最終確認。
根據我們的經驗，大約 60-70% 的日常報價都屬於這類「標準型」——品項固定、客戶固定、折扣固定。先自動化這一塊，就能立刻感受到效率提升。
階段三：處理複雜報價和例外情況（持續優化）
特殊折扣、跨品項組合優惠、量大議價——這些比較複雜的報價場景，可以在系統穩定後逐步加入。AI 會根據歷史報價資料學習你的定價模式，愈用愈準。
遇到 AI 沒把握的報價，系統會自動轉給業務人工處理，而不是硬報一個可能有問題的價格。這種「AI 先跑、人類把關」的模式，正是Stanford 研究中發現生產力提升最高的模式——AI 自主處理 80% 以上的工作，人類只審核例外，生產力提升中位數可達 71%。
小結
B2B 報價慢，不是因為業務不夠認真，是因為「查價格、算折扣、做報價單」這些重複性工作吃掉了太多時間。AI 自動報價的價值，就是把這些苦工從業務身上拿走——讓 AI 去查系統、算數字、排版報價單，業務只做最後的確認和客戶溝通。
從國外的 87% 處理時間縮減，到台灣伴手禮業者一年 1,000 張報價單的壓力，問題和解法其實很清楚：不是換系統，而是在現有流程中加入 AI，打通價格資料到報價單的自動化通道。
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