Insights / AI Applications
企業AI應用
AI 在企業裡怎麼用、怎麼導入、怎麼衡量成效：從決策者的角度談 AI 落地。
誰來負責公司的 AI：導入後的角色與分工
AI 導入之後最大的風險，不是工具不好，而是大家都在用、卻沒有人負責。
把作業流程寫清楚，AI 才幫得上忙
AI 學不會沒有被寫下來的經驗；把流程寫清楚，是導入 AI 最被低估的準備工作。
讓 AI 先讀合約：重點摘要與風險提醒的實際用法
AI 讓你更快找到合約裡該注意的地方，但簽不簽、怎麼改，仍然是人的判斷。
AI 試行成功之後：擴大導入時最容易卡住的地方
試行證明了 AI 可以用，擴大要證明的是：它在每個部門、每個人手上都用得好。
每天上百封信件：讓 AI 先分類、摘要、擬回覆
讓 AI 先把信件整理好，人只需要做判斷，而不是在信海裡找重點。
採購比價與供應商資料整理：AI 能省下的那些時間
AI 幫採購把報價整理到同一個基準，判斷誰最合適，仍然是採購的專業。
AI 用在招募與人資：從篩履歷到新人訓練的分寸
AI 可以幫人資整理資料，但關於人的決定，應該由人來做、由人負責。
用 AI 看報表、找趨勢：問對問題比工具重要
AI 讓答案來得更快，但問題問得好不好，仍然決定答案有沒有用。用 AI 看報表、找趨勢。
用 AI 產出行銷內容：效率與品牌風險怎麼平衡
讓 AI 負責寫得快，讓人負責寫得對、寫得像自己。用 AI 產出行銷內容，效率與品牌風險怎麼平衡。
業務的 AI 助手：從報價草稿到客戶紀錄整理
AI 幫業務處理文書，業務把時間還給客戶。從報價草稿到客戶紀錄整理。
客服要不要交給 AI：適合接手的問題，與一定要留給人的時刻
好的 AI 客服，不是什麼都能回答，而是知道什麼時候該把客人交給人。
AI 預算怎麼抓：從小規模試行到正式上線的成本結構
AI 的帳不能只算建置那一次。拆開四種成本，先試行再擴大，預算才有依據。
AI 工具買了卻沒人用：導入卡關，往往在人不在技術
工具決定能做什麼，人決定實際做了什麼。AI 導入卡關，往往在人不在技術。
AI 要自己做，還是買現成的：三個判斷角度
通用的事用現成工具，獨有的事才值得量身打造。三個角度，幫你在比價前先想清楚方向。
員工已經在用 AI 了：與其禁止，不如先訂一份使用守則
AI 早就進了公司，只是沒經過你。與其禁止，不如講清楚什麼能用、什麼不能貼。
AI 上線之後，你怎麼知道它真的幫到生意
AI 上線只是開始，不是結案。三個樸素的問題，幫你判斷它到底有沒有幫到生意。
導入 AI 之前，老闆該先問自己的五個問題
AI 專案會不會成，多半在動工前就決定了。五個老闆該先問自己的問題，幫你在花錢之前想清楚。