流程盤點
把一天的工作拆開，標出重複、耗時、規則清楚的步驟——這些是最適合先自動化的地方。
你的困境
導入 AI 常見的四個坑
問題通常不在 AI 不夠聰明，而在流程、資料與使用方式沒有一起設計。
- 01先買工具才想用途，工作流程沒有改變
- 02資料散落、格式不一，AI 拿不到正確的資料
- 03沒有人工確認點，錯誤直接流到客戶手上
- 04機密資料直接貼進公開服務，沒有權限與紀錄
我們的做法
先找對工作，再選對工具
選擇做法
不是每件事都需要大型語言模型：規則能處理的用流程自動化，需要理解語意的才用 AI，紙本先用 OCR。
小範圍試行
先挑一個部門、一條流程上線，確認準確度與人工確認點，再逐步擴大。
教育訓練與維運
讓使用的人知道 AI 能做什麼、不能做什麼，並持續調整提示詞與流程。
工具與技術
用對工具，而不是用最多工具
n8n 流程自動化
可自行架設的工作流程自動化平台，串接表單、Email、LINE、Google Workspace、資料庫與 ERP，資料可以留在公司自己的主機。
ChatGPT／OpenAI API
文字生成、摘要、分類與資料擷取，適合客服回覆草稿、內容產出與文件整理。
Claude／Anthropic API
擅長長文件閱讀與分析，並支援 MCP 與 Skills，方便接上公司系統。
Gemini API
Google 的多模態模型，適合與 Google Workspace 搭配的情境。
OCR 文字辨識
把手寫單、印刷單據與照片轉成可以比對、可以搜尋的資料。
RAG 知識庫
把公司文件建成可檢索的索引，讓 AI 依據你的資料回答，並附上出處。
服務範圍
AI 導入，我們可以做什麼
從一條流程的小規模試行，到全公司的 AI 助理，都可以分階段進行。
流程自動化（n8n）
- 表單 → 試算表 → 通知自動串接
- 訂單、詢價、報名資料自動整理
- 每日營運摘要推播到 LINE 群組
- 與 ERP／CRM 資料同步
AI 客服與 LINE 助理
- 常見問題自動回覆，複雜問題轉真人
- 依公司資料回答（RAG）
- 對話紀錄與客戶標籤
- 智能／真人客服切換
文件與資料處理
- OCR 辨識手寫與印刷單據
- 合約、報告摘要與重點擷取
- 資料分類、去重與欄位標準化
- 與 ERP 品項主檔比對
企業內部 AI 助理
- 依權限查詢公司系統資料
- 報價、訂單、派工狀態問答
- 會變更資料的動作先確認
- 操作紀錄可追蹤
AI 教育訓練
- 主管 AI 講座
- 部門實作工作坊
- 提示詞範本與使用規範
- 導入優先順序建議
AI 策略與顧問
- 現況診斷與應用清單
- 投資效益評估
- 工具與供應商評估
- 資料安全與治理規劃
合作流程
從第一次談需求到上線，每一步都清楚透明
-
01
流程盤點
訪談與觀察實際作業，列出可以自動化或交給 AI 的工作清單。
-
02
做法規劃
選擇流程自動化、API 串接、OCR 或 RAG，設計人工確認點與權限。
-
03
試行上線
先上線一條流程，量測準確度與省下的時間，調整後再擴大。
-
04
擴大與訓練
推廣到其他部門，搭配教育訓練與使用規範，持續維運。
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FAQ
AI 導入與自動化常見問題
n8n 跟 Zapier 差在哪？
兩者都是流程自動化工具。Zapier 是雲端服務、依任務量計費；n8n 可以自行架設在公司主機，資料留在自己手上，適合要串接內部系統或有資料保密需求的企業。延伸閱讀：Zapier 是什麼。
公司資料放進 ChatGPT 或 Claude 安全嗎？
取決於使用方式。透過企業方案或 API 串接時，可以依服務條款確認資料不會被用於模型訓練（以各家最新政策為準）；我們也會規劃哪些資料可以送出、哪些欄位要遮罩、誰可以使用，並保留操作紀錄。
AI 回答錯了怎麼辦？
我們在流程中設計人工確認點：對外回覆、金額、出貨等重要內容由人確認後才送出；RAG 知識庫的回答附上出處，方便查核；高風險的動作不讓 AI 自動執行。
要先買哪一個 AI 工具？
先別急著買。先盤點流程，很多時候光是把重複的複製貼上交給流程自動化就很有感；需要理解語意時再選擇合適的模型。延伸閱讀：ChatGPT API 是什麼、中小企業做 RAG 前的五個判斷。
員工不會用，導入了也沒用？
所以教育訓練是導入的一部分。我們提供主管講座與部門實作工作坊，讓每個部門帶走第一個可以用 AI 的工作，詳見 AI 課程講座。
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