企业 AI 引入，从应用选择到日常营运

Our Services

企业 AI 转型服务

先写出目前的工作、输入数据与完成条件，再选择适合的服务。同一专案可以结合不同项目，但各项工作的责任与验收仍需分别确认。

• 企业 AI 引入与转型顾问

  盘点部门任务、数据与系统条件，比较改善价值、引入成本及错误影响，形成分阶段计划。适合尚未选定应用，或已有工具却缺少落实方向的企业。

• AI 流程自动化与 AI Agent 引入

  整理重复作业、判断规则与例外处理，设计系统操作的授权范围。涉及写入、发送或签核的步骤，须确认人工核准、操作纪录及失败后的处理方式。

• 企业 AI 知识库与 RAG 建置

  整理文件版本、分类与存取权限，让问答能检索相关数据并提供来源。测试时同时检查检索是否正确、答案是否符合原文，以及找不到数据时如何回应。

• AI 客服系统引入

  以核准的服务信息建立回复范围，安排身分验证、个案查询及人工转接。客诉、退款或合约承诺等工作，需依企业授权规则处理。

• AI 系统集成与定制开发

  确认既有系统接口、栏位对应与权限，将 AI 功能接入业务流程。整合范围包含哪些读取、写入、测试与维护工作，于规划时列明。

• AI 治理与使用规范咨询

  建立允许用途、数据分级、工具审查、输出复核及事件通报安排，让部门清楚知道谁能使用、哪些数据能处理、发生问题由谁负责。

Our Approach

把应用情境转成可验证的任务

可先从工作频率高、数据来源清楚、有人负责验收的任务开始：

• 内部知识查找：

  同仁依权限查询制度文件，回答附来源，遇到数据不足时引导确认。

• 文件处理：

  撷取约定栏位、检核格式，将不确定内容交由人员处理。

• 客服支援：

  依核准信息回答一般问题，将个案、客诉或超出范围的问题转接。

• 系统作业：

  将整理完成的数据送入指定流程，保留必要的授权、日志与异常处理。

Priorities

先评估五个条件

1. 工作价值：

   问题多常发生，现在耗费多少时间，改善后如何确认？

2. 数据条件：

   数据是否可合法使用、足够完整，且有人维护？

3. 技术可行性：

   既有系统能否提供接口，环境是否允许整合？

4. 风险与责任：

   错误会造成什么影响，哪一步需要人工决定？

5. 持续成本：

   除了引入费用，还有哪些平台、使用量、维护及复核成本？

Our Approach

数据安全与人工监督一起规划

AI 的风险取决于使用目的、数据与可执行的操作。规划时先列出使用者、可接触的数据及错误可能影响的人，再安排测试、核准与事件处理责任；这些工作不限定特定品牌或部署方式。

数据处理需确认供应商条款、保存与删除方式、是否用于模型训练，以及账号与数据的存取控制。串接内部系统时，将可查询与可修改的权限分开，并依任务限制操作范围。

AI 输出仍需依用途检核。对外承诺、数据变更与高影响决策，要设定明确的授权及人工控制；发生错误时，需能停用相关功能、追查纪录并由指定人员接手。

Our Approach

延伸引入与人才培育

需要建立 AI 管理制度时，可进一步讨论 ISO/IEC 42001 咨询；需要让主管与同仁理解应用及操作，可搭配 企业 AI 应用内部培训。

Project Planning

时程与费用如何评估

先确认第一阶段要完成的工作、使用人数、数据来源、串接系统及可接受的错误处理方式，再安排访谈、试行、验收与交接。文件整理、既有系统接口、资安审查与内部决策，都可能影响时程；尚未确认范围时，不宜只以模型名称估算整案。

费用应分开看一次性引入工作与持续营运支出。前者可能包含数据整理、流程设计、开发与测试；后者则视方案包含平台授权、模型呼叫、搜寻与储存、监控及维护。是否包含教育训练、正式部署与后续调整，会在合作范围中列明。

Preparation

引入前需要准备哪些数据

先提供流程步骤、使用职务、工作量、常见例外与希望改善的问题。文件或表单可使用去识别化样本，并说明更新频率、数据拥有人及目前的权限规则。

系统整合可先准备系统名称、可用接口说明、测试环境与内部窗口；是否能开放接口仍由企业与系统供应方确认。数据盘点阶段不需提供正式账号密码或金钥。