從業務出發，找到 AI 的切入點。
AI 策略是釐清哪些業務問題值得用 AI 處理、需要甚麼條件，以及如何判斷成效。我們協助團隊把對 AI 的初步構想，轉化為範圍清晰、可以驗證的起點。
討論你的需求適合哪些團隊？
適合看見 AI 機會、但需要在多個構想之間作取捨的企業負責人及團隊主管。當流程跨越多個部門、資訊分散，或錯誤決定的影響較大時，先釐清方向尤其重要。
我們會一起探索甚麼？
先理解工作，再選擇工具
梳理現有流程的人員、系統、交接環節及反覆出現的問題，分清哪些工作需要人的判斷，哪些可以按固定規則處理。
檢視準備度與限制
了解可用資料、存取權限、整合方式及流程負責人。把缺口列為準備工作，避免在方案中默認所有條件已具備。
選擇可以驗證的試點
按實際用途、投入、風險及可衡量程度比較應用場景，訂立小範圍試點、現況基準，以及擴展、調整或停止的判斷條件。
在三個可行構想之間選擇起點
以下為應用示例，並非客戶個案。
團隊希望改善客戶跟進、文件處理及內部知識查找。如果同時展開三個項目，便難以分辨甚麼方法真正有用。
- 請實際執行工作的同事，逐一示範每個流程的近期例子。
- 記錄耗時環節、可用資料及需要審批的決定。
- 選擇輸入資料可用、並有明確負責人的應用場景。
- 訂立小範圍試點，與現有流程比較結果。
人的判斷，放在哪裡？
優先次序及可接受風險由團隊確認。如果資料或管控未準備好，可以暫緩相關應用。
如何評估成效？
比較處理時間、重做次數及人工覆核投入，避免只看到速度提升，卻忽略品質下降。
從一段具體的對話開始。
初步討論可以從以下資料開始；請勿透過公開查詢表格提交敏感資料。實際交付內容、費用及時間表會在確認需求後商議。
- 一個想改善的流程及其主要問題。
- 有權分享的代表性例子；需要時先移除敏感資料。
- 涉及的工具、已知限制，以及熟悉日常工作的同事。
常見問題
購買軟件之前，一定要先制定 AI 策略嗎？
並非每個工具都需要一份冗長的策略文件，但應先有清晰問題、負責人及評估方法。當多個工具或構想競爭同一批資源時，需求探索可以協助作出取捨。
AI 策略與實際導入有甚麼分別？
策略釐清問題、範圍及成功條件；導入則建立及測試流程。我們以聚焦試點連接兩者，實際導入範圍在需求探索後確認。
評估結果可以是不需要 AI 嗎？
可以。如果更清晰的分工、簡化流程或傳統自動化已能處理問題，建議亦應反映這一點。AI 應以改善工作為前提。