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系統與資料串接
透過 API 串接既有的軟體與資料庫，資料直接在系統之間傳遞與比對，不用再在部門之間手動複製貼上。
應用場景
客服、業務與生產的三個例子
三個例子的做法相同：AI 從既有系統讀取資料，整理成草稿或建議，最後由負責的人確認才送出。
客戶與支援
客戶來信後，系統查詢訂單與品檢紀錄、判斷問題類型並草擬回覆；複雜的客訴與對外回覆，由客服主管確認後才寄出。
- 客服信箱
- ERP 訂單
- 品檢紀錄
客戶來訊凱鉅精密 林小姐 · 09:42
今天收到的 20 件鋁合金零件，有幾件孔徑超出圖面公差。請協助確認是否為同一批次，以及後續如何處理。
資料核對3 個來源
- 客服信箱
- ERP 訂單
- 品檢紀錄
對應訂單 SO-0831，異常集中在 CNC-0831 批次，量測紀錄顯示孔徑超差 0.03 mm。
回覆草稿待客服主管確認
林小姐您好，這批零件對應訂單 SO-0831，超差集中在同一加工批次。我們已暫停同批出貨並安排複驗，今天下班前回覆處理方式。
調整回覆核准並送出寄送中已寄出
- 觸發客戶來信
- 檢索訂單與品檢
- 產出回覆草稿
- 把關客服主管
銷售與營收
業務開會前，系統從 CRM、往來信件與會議紀錄整理客戶需求，標出報價和交期對不上的地方，再列出下一步讓業務確認。
- CRM
- 往來郵件
- 會議紀錄
業務需求陳業務 · 10:15
幫我準備下午與瀚聯的會議，整理需求、風險與下一步。
會前簡報CRM、郵件與會議紀錄
- 客戶目標
- Q4 導入第二條產線
- 加工需求
- ±0.01 mm · 首批 120 件
- 預計交期
- 確認後 30 天
- 決策角色
- 王副總、陳工程經理
客戶信件要求 30 天交付，V3 報價仍標示 35 天。
建議下一步待業務確認
- 會前確認 V3 報價與交期
- 安排製程技術審查
- 準備首批試產時程
調整存入 CRM寫入中已存入
- 觸發業務提出需求
- 檢索客戶往來紀錄
- 產出會前簡報
- 把關業務本人
營運與生產
機台負載異常時，系統比對機台訊號、刀具使用紀錄與品檢資料，提出換刀或複驗的建議，由生產主管核准後排進工單。
- 機台訊號
- 刀具管理
- 品檢資料
異常警示最近 20 個加工週期
主軸負載 · 基準 62%74% CNC-05 主軸負載連續 6 個加工週期高於基準。
資料比對3 個來源
- 機台訊號
- T08 使用紀錄
- 最近 5 件品檢
T08 刀具預估已使用 92%。若持續加工，下一張工單約順延 15 分鐘。
建議處置待生產主管核准
完成本件後更換 T08，並複驗最近 5 件。
調整處置核准並排程排程中已排程
- 觸發負載高於基準
- 檢索機台與刀具
- 產出處置建議
- 把關生產主管
技術架構
系統怎麼串、模型怎麼選、資料怎麼管
這三件事會在需求診斷時一起確認，上線後也可以依實際使用情況再調整。
依任務選用模型
可以串接 OpenAI、Claude 與 Gemini 的模型。簡單的分類交給較快、較便宜的模型，需要判斷的步驟再用能力較強的模型，兼顧速度與成本。
Anthropic Claude
Google Gemini
xAI Grok
OpenAI
Cursor
權限、審核與資料保護
透過 API 傳送的資料，依 OpenAI、Anthropic 的商用條款預設不用於模型訓練。系統依角色設定權限，關鍵步驟由負責人確認後才執行。
交付模式
前線工程團隊，深入現場並肩協同
工程師到現場看實際作業，和負責人一起決定哪些步驟交給 AI，再照團隊的習慣開發。
到現場開發
工程師到業務現場看大家實際怎麼操作，當面確認流程細節，減少需求在轉述過程中走樣。
照團隊的習慣設計
畫面與流程照第一線同仁的作業習慣設計，例如沿用原本的單據欄位與簽核順序，同仁不用重新學一套做法。
上線後的維護
上線前帶同仁實際操作一輪，上線後由我們監控系統狀態、處理問題，流程調整時也一起修改。
導入的四個步驟
每一步完成後，我們會和你確認結果再進到下一步；實際範圍與期程在需求診斷時訂好。
STEP 01
需求診斷
到現場了解作業細節，訂好要交付什麼、怎麼驗收。
STEP 02
系統串接
串接既有的軟體與資料庫，建置專用的操作後台與工作流程。
STEP 03
驗證上線
用實際的業務資料測試，確認結果正確、遇到異常會停下來等人處理，再正式上線。
STEP 04
持續維護
上線後持續監控與維護，流程改變或模型更新時一起調整。
如果企業內部的資料或流程目前很散亂，需要先整理好才能開始嗎？
不需要等全部整理好。需求診斷時，工程團隊會協助釐清資料現況，先挑一個關鍵流程切入，只整理這個流程會用到的資料，不必等全公司資料整頓完畢才啟動。
如果我們已經在使用 ChatGPT 等個人 AI 工具，還需要這個方案嗎？
要看你想解決什麼。個人工具適合問答和草擬文字，但讀不到公司內部系統的資料；如果想讓 AI 直接查訂單、寫回 CRM，或處理跨部門的例行作業，就要把它串接進既有系統，這是這個方案在做的事。
AI 在自動執行作業時，如果遇到異常或資料不符怎麼辦？
我們會先把規則寫進流程：例行作業照規則跑，遇到資料異常或需要判斷的情況，流程會先暫停，交給負責的人確認後再執行。哪些動作需要確認，會在上線前和負責的主管一起訂好。
企業的內部資料與商業機密，是否會被拿去訓練公開的 AI 模型？
不會用於訓練。我們透過 API 串接模型，而依 OpenAI、Anthropic 的商用條款，經 API 傳送的資料預設不會被拿去訓練模型；營運資料也在系統內隔離處理。資料會存在哪裡、保存多久，我們會在需求診斷時寫進交付文件。
專案交付後，流程調整或模型升級時怎麼維護？
我們會移交程式碼與相關設定，並提供後續的技術支援與維護。流程調整，或模型、API 升級時，前線工程團隊會一起擴充與調整。