先說清楚：

這是一個 SasaDaily 假設示範案例。

目前沒有找到 Google 公開的客戶案例，可以證明某一家 6 人活動公司因為使用 Chrome Auto Browse，實際節省了多少工時或成本。

所以本文不會假裝這是真實企業成果。

真正要示範的是：

當瀏覽器 AI 已經可以跨網站做事，中小企業應該把哪一段工作交給 Agent，又應該在哪裡停下來。

公司情境：6 人小型活動執行公司

假設這家公司有：

  • 1 位負責人
  • 2 位專案經理
  • 1 位活動執行
  • 1 位設計企劃
  • 1 位行政與採購

主要承接：

企業講座、

品牌活動、

產品發表、

小型展覽。

一場活動真正耗時間的，不只是活動當天。

前面還有大量非常碎的工作。

例如：

  • 查場地附近停車
  • 查外地工作人員住宿
  • 找活動結束後的餐廳
  • 比較器材租借商
  • 查交通方式
  • 找臨時列印服務
  • 查附近五金、文具與耗材店
  • 比較不同供應商網站
  • 整理取消規則
  • 確認營業時間

這些工作通常不需要高深專業。

但非常耗時間。

原本最浪費時間的不是「決定」，而是「一直點」

例如專案經理要安排三位外地工作人員住宿。

以前可能要：

搜尋飯店。

開第一家網站。

選日期。

看價格。

看停車。

看取消政策。

回 Google。

開第二家。

再重新輸入日期。

第三家再做一次。

最後自己整理成表格。

真正的決策可能只花五分鐘。

前面的網站操作卻用了四十分鐘。

這正是瀏覽器 Agent 比較適合切入的地方。

團隊不把整份工作丟給 Auto Browse

公司先把流程切成三區：

可自動。

準備好再停。

只能人工。

第一區：可以交給 Auto Browse

場地周邊研究

例如：

找步行 10 分鐘內的停車場。

比較：

  • 距離
  • 價格
  • 營業時間
  • 取消條件

整理成三個候選方案。

住宿研究

輸入：

日期、

人數、

距離、

預算。

讓 Agent 先跨網站找出符合條件的選項。

餐廳研究

例如：

20 人、

活動結束後晚上 8 點、

步行 15 分鐘內、

需要素食選項。

先整理候選。

一般供應商搜尋

例如：

附近有哪些活動器材租借商？

哪些提供桌椅？

哪些有投影設備？

哪些可以配送？

這些都可以先讓 Agent 做第一輪資料整理。

第二區：Auto Browse 可以做到前一步，但必須停

例如 Agent 找到三間飯店。

可以繼續：

選房型、

輸入日期、

確認入住人數，

甚至準備到最後預訂畫面。

但是：

正式送出前停。

同樣地，

器材供應商網站可以做到：

選品、

選數量、

整理購物車。

但是：

產生訂單前停。

餐廳可以查到：

可預約時段。

甚至把預約資料準備好。

但是：

正式對外建立具有取消條件的預約前停。

這叫：

Preparation boundary。

AI 負責把工作推到決策門口。

人負責跨過門。

第三區：禁止 Auto Browse 自己決定

公司直接列出七項。

1. 付款

不論金額大小，

正式付款由人完成。

2. 正式採購

Agent 可以把商品放到購物車。

不能代表公司下單。

3. 合約

可以整理條款。

不能接受條款。

4. 客戶承諾

例如：

「我們保證有停車位。」

「我們一定能在晚上 10 點前完成撤場。」

不能由 Agent 自己承諾。

5. 取消

取消飯店、

取消餐廳、

取消器材訂單，

全部人工。

6. 更改正式活動安排

如果操作會改變：

日期、

場地、

正式預約、

已確認的供應商，

就停止。

7. 高敏感資料

信用卡、

證件、

客戶敏感資料，

沒有必要就不提供。

為什麼這條線一定要清楚？

因為搜尋和付款看起來只是同一條網站流程裡的兩個按鈕。

但商業後果完全不同。

查錯一家飯店：

重新查。

買錯 30 張椅子：

真的要處理退款。

所以公司不能只問：

Auto Browse 能不能做？

而應該問：

做錯以後能不能輕鬆追回來？

資料來源也要分級

公司再把 Agent 接觸的資料分成三類。

A：公開網站

例如：

飯店、

停車場、

餐廳、

供應商官網。

可以優先使用。

B：公司內部一般資料

例如：

活動日期、

工作人員數量、

預算區間、

活動地點。

可以依需要提供。

C：敏感資料

例如：

客戶名單、

信用卡、

合約、

身分證件、

未公開活動資訊。

預設不交給 Agent。

除非完成任務真的有必要，而且公司已經確認權限與用途。

還有一個不能忽略的問題：Agent 會進入已登入網站

如果 Chrome 已經登入：

供應商 Portal、

公司會員帳號、

訂房平台，

Auto Browse 可能在授權情況下使用這些登入狀態完成工作。

這很方便。

也意味著：

Agent 能碰到的範圍可能比公開網站大很多。

所以公司不能只管理 Prompt。

還要管理：

Chrome 本身登入了什麼。

公司管理員應該做什麼？

如果使用的是公司受管理 Chrome，

Auto Browse 不應該變成：

「員工想開就自己開。」

管理員可以設定：

哪些使用者可以使用、

哪些網站可以允許、

哪些網站需要禁止。

例如這家活動公司可能允許：

  • 一般飯店網站
  • 停車網站
  • 餐廳
  • 一般供應商

但禁止 Auto Browse 操作：

  • 網路銀行
  • 會計後台
  • 薪資系統
  • 客戶 CRM 高權限頁面

這才是企業版真正重要的差別。

不是只靠一句：

不要亂動。

AI 的角色是什麼？

在這條流程裡，

Chrome Auto Browse 負責：

  • 跨網站搜尋
  • 開啟候選網站
  • 輸入查詢條件
  • 比較方案
  • 整理價格與限制
  • 準備預約
  • 準備購物車
  • 整理下一步

它的角色是：

網頁執行助手。

不是：

採購主管。

人的角色是什麼？

專案經理負責：

  • 判斷哪個方案適合活動
  • 確認日期
  • 確認數量
  • 確認取消規則
  • 確認供應商可靠性

負責人或授權人員負責：

  • 正式採購
  • 付款
  • 合約
  • 客戶承諾
  • 大額變更

也就是：

AI 負責跑流程，人負責承擔後果。

停止條件可以直接寫進公司 SOP

公司可以要求：

只要遇到以下任何情況，

Auto Browse 必須停止。

金額出現

即將產生實際費用。

停。

正式提交

即將送出訂房、訂位、訂單或表單。

停。

條款出現

需要接受新的服務條款。

停。

需要新帳號

停。

需要敏感資訊

停。

原本條件找不到

例如預算 150 美元，

全部飯店都超過。

不要自行放寬。

停。

資料互相矛盾

供應商官網說有貨，

另一個頁面說售罄。

不要猜。

停。

最危險的不是 Agent 停太多

很多公司第一次導入會擔心：

「這樣一直找人確認，不就失去自動化價值？」

不一定。

如果原本 40 分鐘的工作裡，

真正需要人決定的只有最後五分鐘，

即使 Agent 最後還是停下來，

前面 35 分鐘仍可能有自動化價值。

真正要避免的不是：

轉人工。

而是：

明明應該轉人工，Agent 卻自己替公司做決定。

成本怎麼算？

因為這是假設案例，

不能寫成：

「導入後每月省多少錢。」

比較合理的是先建立測試模型。

假設：

公司把專案人員的完整人工成本暫估為：

每小時 US$30。

注意：

這是 SasaDaily 示範假設，

不是產業標準薪資。

再假設一週有：

20 件跨網站研究工作。

目前每件平均人工操作時間：

15 分鐘。

那基準人工時間就是：

20 × 15 分鐘

＝

每週 5 小時。

按照假設人工成本：

5 × US$30

＝

每週 US$150 的人工時間成本。

這只是：

導入前基準。

不是節省成果。

四週測試真正要量什麼？

KPI 1：人工操作時間

原本每件幾分鐘？

導入後人真正花多少時間？

KPI 2：Agent 完成到確認點的比例

例如 20 件任務裡，

有幾件真的可以一路做到：

等待人工確認。

如果每次半途都失敗，

就沒有價值。

KPI 3：人工修改時間

Agent 找出三個方案後，

專案經理是不是還要重新查一次？

如果答案是：

全部重查，

那只是把工作做了兩遍。

KPI 4：錯誤率

例如：

  • 日期錯
  • 數量錯
  • 價格錯
  • 地點錯
  • 取消條件錯

都要記。

KPI 5：越過停止點次數

目標：

0。

付款、

正式下單、

取消、

接受條款，

不能在沒有授權下被執行。

KPI 6：轉人工是否正確

不要把「Agent 停下」全部算失敗。

真正要看的是：

該停的時候有沒有停。

四週測試目標可以怎麼設？

例如先設定：

跨網站研究平均人工時間下降 30%。

需要從頭重新查詢的任務低於 15%。

高風險未授權操作維持 0。

這些是：

測試目標。

不是 Auto Browse 已經被證明可以替這家公司做到的結果。

四週後沒達標，

就代表流程還不值得擴大。

第一週不要先自動化採購

只做：

查。

例如：

停車、

住宿、

餐廳、

供應商。

不登入。

不購買。

不修改。

第二週才加入「準備」

例如：

做到購物車。

做到預約最後一步。

但不送出。

第三週開始記錄錯誤

不是只記：

「成功／失敗。」

還要記：

為什麼失敗？

網站改版？

日期錯？

登入問題？

資料不足？

Agent 看錯頁面？

第四週才決定哪些工作可以留下

結果可能是：

停車搜尋很好用。

住宿比較很好用。

某些供應商網站一直失敗。

那就：

留下前兩個。

不要因為買了 AI，

就逼所有流程都一定要自動化。

可以直接使用的公司 Prompt

你現在協助一家活動執行公司處理跨網站研究。
任務目標：
根據我提供的活動日期、地點、人數與預算，搜尋並比較符合條件的方案。
你可以：
  1. 搜尋公開網站
  2. 開啟不同供應商頁面
  3. 比較價格、距離、可用時間與取消條件
  4. 整理三個最符合條件的候選方案
  5. 準備預約或購物車到最後確認前
以下情況一定停止：
  • 即將付款
  • 即將正式下單
  • 即將送出正式預約
  • 即將取消或修改既有訂單
  • 需要接受服務條款
  • 需要建立新帳號
  • 需要輸入信用卡、證件或其他敏感資料
  • 找不到符合原始預算或條件的方案
  • 不同網站資訊互相矛盾
不得自行放寬預算、日期、人數、數量或取消條件。
停止時請整理：
  1. 目前找到的方案
  2. 來源網站
  3. 價格與主要條件
  4. 尚未確認的資訊
  5. 下一步如果繼續會產生什麼外部後果
等指定人員明確確認後才能繼續。
報價、付款、正式採購、合約、退款、取消與對外承諾，一律不得自行決定。

這家公司真正要買的不是「自動上網」

真正的商業價值是：

以前專案經理花時間：

點網站。

現在把時間轉去：

判斷方案。

以前行政人員花時間：

反覆輸入日期。

現在把時間轉去：

檢查條件。

所以導入 Auto Browse 的目標不應該是：

讓 AI 完全取代活動執行。

而是：

讓人少做那些根本不需要人的重複網頁操作。

什麼公司特別適合測？

如果公司每天都有大量：

  • 跨網站搜尋
  • 固定條件比較
  • 重複輸入
  • 預約前準備
  • 購物車準備

就值得測。

例如：

活動公司、

旅遊業、

採購助理、

行政團隊、

小型顧問公司。

但如果真正工作重點在：

談判、

專業判斷、

客戶關係、

高額採購，

Auto Browse 最多只是前置助手。

最後一定要記住一件事

Auto Browse 可以讓：

「知道要做什麼，但很懶得一直點」

這類工作大幅改變。

可是：

能點，

不代表能決定。

能填，

不代表能承諾。

能做到付款畫面，

也不代表有權付款。

對中小企業真正成熟的 Agent 流程應該是：

搜尋自動化。

準備自動化。

決策不自動化。

今天，和 AI 一起進步一點。

每天學會一個 AI 技巧。

每天節省一點時間。

每天提升一點能力。

SasaDaily，陪你一起成長。

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