S
掃描現況
評估數據、流程、系統與風險，建立客觀基線。
- 部門訪談與流程觀察
- 系統與資料流盤點
- 風險與合規初步檢視
現況報告與準備度評分
方法
AI 轉型：由評估到營運
AI 轉型不是採購一套工具，而是重新設計流程、整合系統、建立治理，並讓團隊真正用得起。
定義
AI 轉型具體包括什麼？
四個部分：一，評估數據、流程、系統與風險；二，選定可量度的用例並排優先次序；三，落地實施並整合到 CRM、ERP、商務與工作流程；四，建立採用與治理機制，讓能力持續擴展。
重點摘要
- 先量度基線，再談成效
- 用例要對應營運指標，不是技術示範
- 整合與治理是預算的一部分，不是附加項
- 採用率決定投資回報
S.M.A.R.K.
S.M.A.R.K. 五階段框架
一套簡單、可重複的做法：先看清現況，再決定投資，落地後持續改善。每一階段都有明確產出，方便管理層審批與問責。
- S01
掃描現況
評估數據、流程、系統與風險，建立客觀基線。
現況報告與準備度評分
- M02
規劃價值
排列用例優先次序，並將每個用例對應可量度的營運成果。
有優先次序的轉型藍圖
- A03
啟動落地
以小範圍原型驗證，確認可行後才擴展實施。
已驗證的可運作方案
- R04
重新連接
整合 CRM、ERP、商務平台與內部工作流程，令 AI 進入日常運作。
已整合的營運流程
- K05
持續優化
追蹤採用率與成果，建立治理節奏，讓能力持續擴展。
持續改善機制與季度檢討
M
規劃價值
排列用例優先次序，並將每個用例對應可量度的營運成果。
- 用例評分（價值 × 可行性 × 風險）
- 指標與基線定義
- 投資與資源規劃
有優先次序的轉型藍圖
A
啟動落地
以小範圍原型驗證，確認可行後才擴展實施。
- 原型開發與試行
- 與真實使用者測試
- 安全與資料處理設定
已驗證的可運作方案
R
重新連接
整合 CRM、ERP、商務平台與內部工作流程，令 AI 進入日常運作。
- 介面與整合開發
- 權限與主資料管理
- 流程重新設計
已整合的營運流程
K
持續優化
追蹤採用率與成果，建立治理節奏，讓能力持續擴展。
- 採用度追蹤與培訓
- 治理會議與檢討
- 下一批用例規劃
持續改善機制與季度檢討
解決方案
轉型工作如何分工
每個方向都可以獨立開始，也可以按藍圖組合推進。
AI 轉型詞彙表
同一個詞在不同部門可能有不同理解。以下是我們在項目中使用的定義。
- AI 轉型
- 將 AI 納入企業日常流程、系統與管治的過程，重點是可量度成果，而非單一工具採購。
- 準備度評估
- 以結構化方式檢視數據、流程、系統與風險，判斷哪些 AI 用例現階段可行。
- AI 代理
- 能按指定規則與工具完成多步驟任務的軟件角色，仍需明確的人手覆核與權限邊界。
- 人機協作（Human-in-the-loop）
- 在流程中保留人手審核或批准的設計，用於高風險或對外的步驟。
- 系統整合
- 讓 CRM、ERP、商務平台與工作流程之間交換一致資料的工程工作。
- 主資料管理
- 為客戶、產品、供應商等核心資料確立單一可信版本與維護規則。
- AI 治理
- 關於誰可以使用哪些資料、如何審核輸出、如何記錄與升級問題的一套規則與會議節奏。
- 採用率
- 實際使用新流程或系統的員工比例，是判斷項目成效的關鍵指標之一。
- 檢索增強生成（RAG）
- 先從企業自有文件檢索相關內容，再生成回覆，以減少憑空作答。
- 資料存放位置
- 資料實際儲存與處理的地理位置，通常受合約或監管要求限制。
常見問題
由一次 AI 轉型評估開始
60 分鐘，我們一同檢視貴公司的系統現況、最耗時的流程與目標，之後提供初步觀察與建議範圍。