文件處理
評估分類、擷取、摘要或內容整理需求，以及來源格式與覆核方式。
AI 系統規劃與整合
從實際工作流程，評估 AI 能幫上什麼忙
企業 AI 導入聚焦文件處理、AI 知識庫查詢與流程自動化，也可評估與 ERP 結合的應用，先確認資料條件、使用角色與人工判斷需求，再規劃整合方式。
快速判斷
- 文件整理、企業知識查詢與 ERP 資料查詢可作為 AI 導入起點，先確認可使用的資料來源、角色權限及結果核對方式。
- AI 可協助擷取、草擬與整理；重要核准保留人工覆核，確認後才透過核准的介面送入系統。
適用情境
先找出適合被輔助的工作
知識查詢
讓人員依權限查找內部資料，並保留來源與人工確認環節。
流程自動化
找出重複工作與系統節點，評估 AI 與既有流程如何配合。
目前問題
有 AI 想法，但還缺少可執行邊界
資料來源與品質未確認
文件格式、更新方式與內容完整度會直接影響可行性。
權限與責任不清楚
不同角色能使用哪些資料，以及結果由誰確認，需要先界定。
自動化目標過於寬泛
若沒有具體工作節點，就難以驗證效果與安排整合。
可討論的規劃方向
AI 能力與企業系統一起評估
先確認資料能否使用、結果由誰負責，再討論模型服務與介接範圍。
資料與權限
盤點資料來源、敏感程度、存取角色及可使用範圍。
結果與人工覆核
定義結果用途、可接受風險及需要人工確認的節點。
系統整合
評估既有平台、API、登入與作業流程的介接條件。
服務與使用成本
依資料量、使用頻率、模型服務與維護方式估算。
合作方式
先確認需求，再決定適合的執行範圍
- 01 / PROCESS
選定具體情境
從單一可驗證的工作問題開始，不先假設全流程自動化。
- 02 / PROCESS
確認資料與風險
檢查資料品質、權限、正確性要求與人工責任。
- 03 / PROCESS
小範圍驗證
先驗證可行性與使用方式，再決定是否擴大整合。
常見問題
開始討論前，可以先了解
資料需要先整理嗎？
通常需要先確認來源、格式、品質與權限，才能判斷適合的處理與查詢方式。
可以直接取代人工判斷嗎？
不預設取代。應依風險設計人工覆核、例外處理與責任邊界。
既有 ERP 可以加 AI 打單或文件整理嗎？
可評估資料擷取、人工覆核，再透過核准介面送入既有系統的流程。需先確認文件來源、欄位、權限與例外處理，不預設已有全自動產品或保證結果正確；模型服務、資料量與整合成本另行評估。
知識中心
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先選一個具體工作情境開始評估。
先說明目前情境、主要問題與希望改善的方向，我們再一起釐清範圍。