資料尚未準備好
文件版本、權責與分類不一致，直接導入可能放大原有問題。
AI IN YOUR WORKFLOW
在企業知識應用裡，
我們先讓 AI 接上資料。
文件版本不一、答案查不到來源，對話再流暢也難以用於工作。我們從具體情境進行企業 AI 應用評估，整理知識來源、權限與更新責任，設計來源追溯及人工覆核，再以 PoC 檢查是否能處理原本的作業問題。
WORKFLOW REQUIREMENTS
現場遇到的問題。
這些問題不只發生在畫面操作，
也牽涉制度、資料來源與跨單位分工。
答案缺少依據
沒有來源與覆核機制，使用者難以判斷哪些內容可以採用。
展示與工作脫節
對話看似流暢，卻沒有接上實際表單、查詢或管理流程。
WHAT WE WORK ON
我們怎麼處理。
以下說明對應這些問題的功能與整合方式。
實際功能、介接與交付項目依專案確認。
應用與 PoC 評估
限定情境、樣本、成功條件與不適用範圍，再進行驗證。
知識與來源整理
確認文件版本、來源、授權與更新責任。
權限及部署評估
依資料敏感性、基礎設施與資源條件討論部署方式。
人機協作設計
保留答案來源、使用者回饋與人工覆核，確認 AI 結果如何用於實際作業。
IMPLEMENTATION STEPS
導入步驟與確認事項。
選定可驗證情境
準備資料與權限
執行 PoC 與評估
決定導入及維運方式
BEFORE WE BEGIN
導入前的常見問題。
更細部的規則、介接與維護條件，會在需求確認時一起整理。
是否一定要使用雲端模型？
部署選擇需同時評估資料要求、效能、硬體、維護與成本；不預設所有情境適用同一方案。
如何判斷 PoC 是否有價值？
以預先約定的實際樣本、正確性、可追溯性、處理時間及人工覆核成本評估，而不是只看單次展示。
