01OPPORTUNITY DIAGNOSIS
想導入 AI，卻還不確定第一個場景該選哪裡
- 現在
- 各部門提出許多想法，但痛點、資料條件、風險與商業價值沒有共同判斷基準。
- 改變
- 盤點高頻工作、知識來源、責任角色與可衡量成果，形成試點優先順序。
- 確認
- 場景價值、資料可行性、內部負責人
START SMALL. PROVE VALUE. BUILD TO OPERATE.
先驗證一個值得解決的問題，再擴張企業 AI 能力。
BIC 從真實工作場景出發，陪企業完成診斷、驗證、整合與營運，讓 AI 從 Demo 走向可治理、可衡量的日常能力。
CURRENT OPERATION痛點 · 流程 · 資料 · 責任先理解工作如何發生
OPERATIONAL CAPABILITY可驗證 · 可整合 · 可營運再建立能持續工作的能力
From a real problem
to an operational capability.
THREE IMPLEMENTATION PRINCIPLES
從真實工作開始用企業指標驗證治理與使用同步建立
WHAT A PRACTICAL START LOOKS LIKE
導入之前，先把六個關鍵問題說清楚。
企業不需要一開始就有完整資料或大型藍圖。先確認問題、內容、使用者、責任與衡量方式，便能降低試錯成本並建立後續決策依據。02KNOWLEDGE READINESS
資料很多，但還不知道哪些內容真的可以使用
- 現在
- 文件分散、版本不明、權限複雜，直接接入 AI 可能放大錯誤與資訊風險。
- 改變
- 釐清必要資料、內容責任、版本、權限與缺口，只處理第一個場景需要的範圍。
- 確認
- 可用資料比例、責任完整度、風險項目
03PILOT VALIDATION
試點要證明工作真的有所改變
- 現在
- 許多 POC 停留在示範問答，沒有連接真實任務，也無法支持後續投資決策。
- 改變
- 以實際使用者、資料與流程測試品質、節省時間、採用情況與風險控制。
- 確認
- 任務時間、答案品質、使用者採用
04WORKFLOW INTEGRATION
驗證有效後，讓能力進入既有系統與工作流程
- 現在
- 單獨的測試介面難以持續使用，員工仍需在多個工具之間複製與重新確認。
- 改變
- 串接必要系統、角色、通知與審核節點，讓 AI 出現在工作實際發生的位置。
- 確認
- 流程使用率、往返步驟、人工交接量
05ADOPTION & GOVERNANCE
工具上線時，同步建立責任與使用規則
- 現在
- 缺少內容負責人、使用邊界與回報方式，久而久之品質下降，團隊也失去信任。
- 改變
- 建立知識責任、核准權限、品質檢查、教育訓練與異常處理機制。
- 確認
- 核准週期、修正速度、持續使用率
06SCALE & OPERATIONS
從一個成功場景，逐步擴張到更多部門與 Agent
- 現在
- 每個部門各自採購與重做整合，造成資料重複、治理不一致與維護成本上升。
- 改變
- 保留共用底座與評測方式，再依價值逐步擴張資料、流程、角色與使用場景。
- 確認
- 共用率、維護成本、擴張週期
DELIVERY METHOD
四個階段，從場景判斷走到持續營運。
每個階段都有明確的決策點，企業可用取得的證據判斷下一步是否值得投入。- 01診斷
定義真實工作問題、使用者、知識來源、風險與可以被觀察的成果。
- 02驗證
以小範圍真實資料建立試點，測試品質、效率、採用與治理方式。
- 03整合
接入必要系統、權限與審核流程，讓能力正式進入日常工作。
- 04營運
持續更新知識、評測品質、追蹤成效，並決定下一個擴張場景。
IMPLEMENTATION PRINCIPLES
逐步建立企業能掌握、能驗證、能長期營運的能力。
保留並連接既有系統
先連接場景必要的資料與流程，避免為了 AI 重做整套企業架構。
用真實工作驗證
以真實使用者、工作資料與衡量基準，讓結果支持投資決策。
同步建立營運機制
知識更新、品質評測、使用回饋與改善節奏，都在導入過程中建立。
SHARED OWNERSHIP
成功導入需要業務、知識、技術與方法共同負責。
AI 導入需要跨部門協作。四種角色在試點初期共同參與，兼顧價值、品質、安全與持續使用。業務負責人
定義問題、使用者、工作成果、試點範圍與部門採用責任。
知識負責人
提供領域判斷、確認來源、核准內容並持續處理知識缺口。
IT 與資安
確認系統連接、權限、部署、資料邊界、紀錄與維護方式。
BIC 導入團隊
協助場景設計、知識工程、Agent 工作流、評測與持續營運。
ONE FOUNDATION, ENTERPRISE INTELLIGENCE
從一個場景開始，逐步連接企業智慧應用的三條路徑。
導入可以從知識保存、市場內容或商務回應的單一問題開始；經過驗證後，再沿用 Knowledge Infrastructure 延伸至 Corporate、Communication 與 Commercial Intelligence。
了解 Knowledge InfrastructureFREQUENTLY ASKED QUESTIONS
開始第一個企業 AI 場景前，通常會先問這些問題。
01第一階段需要導入多少資料？
只需要完成試點場景所需的資料。先確認哪些來源真正影響任務，再逐步增加範圍，不要求企業一開始整理或搬移所有文件。
02POC 應該如何判斷成功？
在開始前共同定義基準，例如目前需要多少時間、涉及多少人、錯誤如何發生，以及使用者是否願意持續使用；技術準確率只是其中一項。
03企業內部需要哪些人參與？
至少需要一位業務負責人、一位熟悉內容的知識負責人，以及能協助權限或系統問題的 IT 角色。實際投入依場景範圍調整。
04試點完成後一定要全面擴張嗎？
不需要。完成後先檢視價值、品質、採用與維護成本，再決定繼續優化、擴張到相鄰流程，或停止投入。
START WITH THE RIGHT PROBLEM
帶著一個真實問題來，把模糊的期待變成可驗證的改變。
我們會一起釐清目前做法、使用者、知識來源、風險與衡量方式，形成可供內部討論的第一階段導入方向。
預約一個改變的機會