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企業 AI 導入評估與規劃
不是每一個問題都該交給 AI。先確認這個問題值不值得解，再決定該怎麼解。
先回答兩個問題
面對一項 AI 需求，我會先分兩層看。第一層是：這個問題值不值得解？企業想改善的經營成果是什麼，目前限制成果的是流程、資料、制度，還是其他原因。
第二層才是：應該怎麼解？可能是先整理流程與資料，可能是傳統自動化，也可能這確實是一個適合 AI 的場景。
常見的 AI 應用場景
- 文件與資料整理：報價單、訂單、發票、合約的內容擷取與比對
- 財務與經營分析：現金流情境模擬、差異分析與報告初稿
- 內部知識查詢：把散落在文件與信件裡的規則，整理成可以查詢的知識庫
- 流程中的判斷輔助：例外單據的初步分類與提醒，最後由人確認
我怎麼進行
- 盤點需求：列出想用 AI 改善的事，每一項對到它影響的經營成果。
- 檢查前提：流程是否穩定、資料是否乾淨、定義是否一致；前提還沒到位的，先處理前提。
- 選擇做法：在流程改善、RPA 自動化與生成式 AI 之間，選最合適、成本最合理的做法。
- 設計人機分工：哪些工作交給 AI 加速，哪些涉及專業口徑、風險與責任，要由人判斷（Human in the Loop）。
- 小範圍試行：先挑一個場景做出可以操作的原型，確認效益再擴大。
你會拿到什麼
- AI 導入需求清單與優先順序
- 每個場景的前提檢查：流程、資料與權責
- 建議做法與 Human in the Loop 設計
- 試行範圍、評估指標，以及擴大導入的條件
一個實際的例子
在 IMA Taipei Chapter 分享「AI 時代的財務價值再進化」時，我用一個財務前瞻情境模擬示範這樣的設計：AI 負責整理資料與反覆推演，財務主管確認分析口徑，財務長選擇方案並承擔決策。看當天的重點 →
常見問題
中小企業導入 AI，要先準備什麼？
先準備一件具體想改善的事，以及跟它有關的流程與資料。AI 能做到多少，往往取決於前面的流程與資料整理得多清楚。
AI 和 RPA 自動化差在哪？
RPA 適合規則固定、步驟重複的工作，例如固定格式的資料搬移；生成式 AI 適合需要理解文字、整理內容或產生初稿的工作。很多場景兩者會一起使用。
導入 AI 之後，人要做什麼？
我設計的方式是讓 AI 負責整理與推演，人負責判斷與承擔。目的是讓專業同仁把時間用在口徑判斷、風險權衡與跨部門溝通這些更需要經驗的地方。
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