客服
新人也能立刻查到過去的處理方式與標準回覆。
情境一・舊資料太多
公司舊資料太多，要怎麼變成能用的資產？
Excel、PDF、紙本、舊系統、Email……十幾年累積下來，找不到、對不上，也沒人敢刪。其實這些資料，是公司最值錢的經驗。
- 你是不是也這樣同一份資料存了好幾個版本，不知道哪一個才是對的
- 你是不是也這樣資深同事一離職，經驗跟著帶走
- 你是不是也這樣找一份文件，要問三個人、翻好幾個資料夾
- 你是不是也這樣舊系統要汰換，資料卻搬不出來
解決步驟
四個步驟，從混亂到可以掌握
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01
盤點
列出資料來源（Excel、PDF、紙本、舊系統、Email），評估品質、重要性與使用頻率，排出優先順序。
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02
整理與數位化
紙本與照片用 OCR 轉成文字，去除重複、統一欄位與命名，建立客戶、品項等主檔。
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03
建立資料層
結構化資料進資料庫並設定權限；文件類內容建成 RAG 知識庫，讓 AI 依據原文回答並附上出處。
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04
接上應用
AI 問答助理（網頁或 LINE）、系統內搜尋、報表儀表板，並建立之後的資料更新流程。
適用情境
不同部門、不同產業，都用得上
業務
查歷史報價、成交條件與客戶往來紀錄。
工程／維修
查設備歷史紀錄、維修方式與零件資訊。
管理
舊系統與 Excel 資料整合成一張儀表板。
你可以獲得
交付成果
- 資料盤點報告與處理優先順序
- 整理後的資料庫或知識庫
- AI 問答助理或搜尋介面
- 權限設定與資料更新流程
會用到的技術
工具依你的現有系統、資料與預算選擇，不必全部採用；重點是先解決最痛的那一段。
實際做法
這些不是紙上談兵
相關案例
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FAQ
舊資料活化常見問題
資料很亂，也能做嗎？
可以，這正是第一步要處理的事。我們先盤點、挑出最有價值的一類資料開始整理，不需要等全部資料都乾淨了才開始。
RAG 知識庫跟直接問 ChatGPT 差在哪？
直接問 ChatGPT，它只能依網路上學到的知識回答；RAG 先從公司自己的文件中找出相關段落，再讓 AI 依據這些內容回答並附上出處，答案可以查核，也不會把文件拿去公開訓練。延伸閱讀：中小企業做 RAG 前的五個判斷。
資料一定要放上雲端嗎？
不一定。資料庫與知識庫都可以架在公司自己的主機（地端），只把必要的內容送給 AI 模型處理，或依需求選擇可以地端執行的方案。
Excel 可以直接匯入嗎？
可以。我們會先對欄位、清除重複與格式錯誤，再匯入資料庫；之後也能設定定期匯入或改由系統直接輸入。
延伸閱讀
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