WHO / WHEN / WHAT
先確認這是不是現在該做的事。
直接把 AI 工具導入企業，最常見的問題是「回答得很順，但內容是錯的」。AI 沒有公司的資料，只能用通用知識東拼西湊，看起來像答案，實際上可能誤導客戶或員工。讓 AI 照你店裡的規矩回答要解決的，就是讓 AI 在回答之前，先去查詢公司真實資料，再根據查到的內容回答。
- 誰 / WHO
- 已經把老闆腦袋裡的眉角整理出來，或本身已有 SOP、常見問答、產品手冊等文件化資料的企業
- 何時 / WHEN
- 已有 SOP、常見問答或產品資料，希望 AI 回答前能先查詢公司的真實內容。
- 先做什麼 / WHAT
- AI 工作系統的知識庫模組：讓 AI 照你店裡的規矩回答，確保回答有理有據
常見的適用情況
- 已經把老闆腦袋裡的眉角整理出來，或本身已有 SOP、常見問答、產品手冊等文件化資料的企業
- 想導入 AI 小幫手或 LINE 客服，但希望系統回答是根據公司真實資料，而不是 AI 自己編的企業
- 客服、業務團隊常被問到重複問題，需要共同查詢內部規則的企業
SCOPE
這項能力如何協助
實際交付依資料、權限、整合與驗收範圍確認；以下用來理解工作內容，不是固定套裝或已完成成果。
- 01
把企業既有或整理出來的 SOP、常見問答、產品資訊、客服話術等資料，整理並建置成企業專屬的 AI 知識庫。當員工或客戶提出問題時，AI 系統會先從中查找相關內容，再依據查到的資料生成回答，而不是單純依賴模型本身的訓練知識。
- 02
承接整理好的資深員工經驗與資料，是 AI 客服 / 銷售助理與 AI 工作流程能答對問題的根本基礎，也是整套 AI 工作系統的核心。沒有這個知識庫，客服與助理系統就是一個沒有記憶的對話介面。
HUMAN IN THE LOOP
AI 協助工作，人負責確認。
AI 先從企業資料查找相關內容再組織回答；企業仍需界定哪些資料可以讀取、核對內容與存取權限，並在規則改變後維護資料。
METHOD / PROCESS
把責任、交接與驗收接成一條線。
這項能力沿用木塑的導入與驗收方法；每一步都要依實際資料、權限、負責人與工作情境確認。
- 01
界定一項工作
確認現在怎麼做、哪裡反覆卡住，以及誰會使用結果。
- 02
核對資料與權限
盤點可用來源、敏感資料、查看權限與負責維護的人。
- 03
建立可審核流程
讓 AI 協助整理或提出草稿，把核准、例外與接手留給對的人。
- 04
用真實情境驗收
逐項確認輸入、輸出、人工接手、回讀與未解邊界，再安排維護。
ACCEPTANCE
怎樣才算完成，先寫在前面。
測試方法、部署紀錄與實際通過證據分開記錄；未解項目維持未解。
- 輸入資料、適用範圍與查看權限符合開始前的約定。
- AI 協助範圍、真人確認與例外接手能在真實工作情境中被核對。
- 輸出能對應原始資料；未知、缺漏與未解項目不被包裝成確定答案。
- 實際通過證據與待處理項目分開記錄，再確認維護責任。
FAQ
開始前常見問題
這跟一般的 FAQ 頁面有什麼不同？
FAQ 頁面是固定的問答清單，使用者要自己找到對應的問題。建置這個資料庫後，AI 系統能先理解使用者的提問，再從中查找最相關的內容來組織回答，能處理沒有預先寫好的提問方式。
我們公司的資料量不多，也適合建置嗎？
適合。建置的重點不在資料量多寡，而在資料是否涵蓋企業實際最常被問到、最需要準確回答的內容。
公司資料之後會更新，資料庫要怎麼跟著更新？
會依企業資料的更新頻率規劃對應的維護方式，確保內容與公司實際狀況保持一致。
資料安全嗎，會不會外流？
導入前會先依企業資料的敏感度，討論適合的存取權限與存放方式。若涉及高敏感資料，會先界定哪些內容可以給 AI 讀取、哪些不應納入，避免把不適合的資訊放進 AI 系統中。