本章最重要的量化客服案例，用來理解生成式 AI 助理如何同時影響生產力、服務品質與人力穩定度。
原書引用研究：某公司有 5,000 位客服人員，導入生成式 AI 後，問題解決率提高 14%、單一問題處理時間降低 9%、客服人員離職率與要求轉接主管的比例都降低 25%。
| 指標 | 原書結果 |
|---|---|
| 客服人員數 | 5,000 |
| 問題解決率 | +14% |
| 單一問題處理時間 | −9% |
| 客服人員離職率 | −25% |
| 要求轉接主管 | −25% |
若有基準值，可用 調整後 = 調整前 ×（1 ± 變動率） 分別計算各項指標。不同 KPI 衡量不同結果，不應相加成單一「總改善率」。
教材示範：若原本單一問題平均處理時間為 10 分鐘，降低 9% 後為 10 × 0.91 = 9.1 分鐘。其中 10 分鐘為教材模擬，不是原書數字。
同時改善問題解決率、處理時間、離職率與升級處理需求，比單純「回覆更快」更能呈現端到端價值。但原書摘要沒有提供完整實驗設計，因此不能自行把結果改寫成更強的因果聲明。
根據以下前後 KPI，分別計算絕對變動與相對變動，並說明每一項指標的管理意義；不得把不同指標相加成單一改善率。
**題目：**若原本平均處理時間為 8 分鐘，下降 9% 後是多少？
參考解答：8 × 0.91 = 7.28 分鐘。