FDE 導入規劃書
AI 覆蓋層方案 — 不換系統，不增加學習成本
0 核心論點
問題
年營收破億但不到 10 人的公司，瓶頸不是產能，是老闆。
流程藏在人腦裡，工具是拼裝車，老闆每天花 70% 時間在處理本來該自動化的事。
解法
不換系統，而是在既有 ERP/SaaS 上蓋一層 AI。
員工繼續用習慣的畫面，AI 在背後處理重複性工作，老闆每天多 2 小時。
一句話定位：你不改變他們的工具，你改變工具做事的效率。
1 架構：AI 覆蓋層
員工看到的畫面（不變）
既有 ERP / Line / Email / Excel — 操作習慣零改變
↓ 唯獨讀取，不改既有資料結構 ↑
AI 覆蓋層（Agent）
┌ 資料橋接（CSV / API / MCP）┐
┤ 流程自動化（觸發→執行→通知）├
└ 決策輔助（異常偵測＋建議）┘
↓ 唯讀 / Append 操作 ↑
客戶既有 ERP（完全保留）
一個欄位都不動。員工繼續用他們習慣的系統。
三層橋接（依開放程度遞增）
| 層級 | 方式 | 延遲 | 侵入性 | 適用場景 |
|---|
| 層 1 |
匯出/匯入
ERP 產出報表（CSV/Excel）→ Agent 定時讀取 |
30min~4hr |
零 |
ERP 無 API 但有報表功能（傳產/貿易型） |
| 層 2 |
唯讀 API / DB 帳號
ERP API 或資料庫唯讀帳號 → Agent 即時查詢 |
即時 |
極低 |
ERP 有 API/Webhook 或 SQL 唯讀權限 |
| 層 3 |
MCP Server 封裝
將 ERP 操作封裝成可控的 tool（可讀可寫但受限） |
即時 |
低（可逐步開放） |
需要雙向互動但想控制變更範圍 |
實作建議：從層 1 開始，第一天就能通。層 2 拿到信任後再開。
90% 的自動化場景不需要即時寫入。
2 FDE 五步工作法
FDE 的核心工作流程，從進入客戶現場到完成交付，每一步都有明確的產出與檢查點。
Step 1 · 診斷真實業務
客戶不會給你需求文檔，只會給你抱怨。
把「審批太慢」「客服回覆不一致」「庫存經常對不上」翻譯成可部署的 AI 場景。
Step 2 · 估算 ROI
不是所有流程都值得改造。
用六條件篩選：高頻、重複、有數據、有規則、風險可控、結果可衡量。
Step 3 · 接入真實系統
企業不是白紙——舊系統、髒資料、複雜權限是常態。
處理 API、權限、SSO、Log、審計、回滾、安全邊界。這是 FDE 真正的技術護城河。
Step 4 · 設計人機協作
高風險任務不能全交給 AI。
AI 做初稿/分類/標註/摘要/推薦，人做審批/決策/例外處理。護欄先設計好。
Step 5 · 推動組織採用（最難）
系統做好了，沒人用等於沒做。
員工怕被取代、主管怕失權、IT 怕出包、法務怕違規、財務要看 ROI。
FDE 夾在所有人之間——這不是工程崗位，是溝通協調崗位，但同時你得會寫程式。
Step 1 深層：診斷真實業務
| 動作 | 具體做法 | 產出 |
|---|
| 聆聽抱怨 |
訪談 3-5 個角色（老闆、業務、IT、法務、一線員工），記錄原文 |
痛點清單（逐字稿摘錄） |
| 描繪 AS-IS 流程 |
跟著跑一遍流程：誰做、做什麼、用什麼系統、花多久、卡在哪 |
AS-IS 流程圖 |
| 量化浪費 |
每步耗時 × 頻率 × 涉及人數 = 浪費總量（hr/月） |
浪費矩陣 |
| 翻譯成 AI 場景 |
「審批太慢」→「文件自動分類＋風險標註＋初審建議」 |
場景機會清單 |
診斷心法：不要問「你們需要什麼」，要問「你每天花最多時間做什麼」。
需求藏在抱怨裡，不在需求文檔裡。
Step 2 深層：估算 ROI
六條件篩選矩陣
每個候選場景用這六項打分（1-5），總分最高的優先做。
| 條件 | 判斷問題 | 權重 |
|---|
| 高頻 | 這件事每天/每週發生多少次？ | ×2 |
| 重複 | 每次處理方式差不多？還是千變萬化？ | ×1.5 |
| 有數據 | 過去案例/記錄有數位痕跡可餵 AI？ | ×2 |
| 有規則 | 做得好不好有客觀標準？ | ×1.5 |
| 風險可控 | 搞砸了頂多重來，不用坐牢？ | ×1 |
| 可衡量 | 優化後速度/品質/成本能量化？ | ×2 |
ROI 計算公式
( 節省時間 × 人力成本 ) − 導入成本 − 年維護成本 ＝ 年淨效益
實例：客服自動化 ROI
| 項目 | 數值 | 備註 |
|---|
| 每天客服問題數 | 40 則 | 實際統計 |
| 可自動化比例 | 60% | 前 10 大常見問題約佔 60% |
| 每則回覆時間 | 5 分鐘 | |
| 每日節省工時 | 2 小時（40×60%×5min） | |
| 每月節省工時 | 40 小時 | 約一個人力 |
| 導入成本 | NT$ 30,000~50,000 | 一次性 |
| 年維護成本 | NT$ 12,000~24,000 | |
| 年淨效益 | NT$ 300,000~500,000 | 以時薪 $200 計 |
Step 3 深層：接入真實系統
| 動作 | 具體做法 | 產出 |
|---|
| 系統盤點 |
列出所有相關系統：ERP/CRM/OA/DB/API/Excel/紙本流程 |
系統拓撲圖 |
| 數據摸底 |
哪些系統有 API？哪些要爬？哪些手打？數據品質如何？ |
數據可接性報告 |
| 權限矩陣 |
誰可以讀什麼、寫什麼、審什麼？最少權限原則 |
權限對照表 |
| 審計與合規 |
Log 留哪些、存多久、誰能查、符合哪條法規 |
合規檢查清單 |
| 串接實作 |
建 ETL / API Gateway / MCP Server / 中間件 |
整合架構圖＋部署腳本 |
| 回滾方案 |
出事了怎麼還原？手動操作流程寫好 |
Runbook（1 頁） |
Step 4 深層：設計人機協作
| 動作 | 具體做法 | 產出 |
|---|
| 任務拆解 |
把 AS-IS 流程拆成原子任務，標記哪些適合 AI、哪些必須人 |
任務分配矩陣 |
| 設計 AI 工作流 |
AI 做初稿/分類/標註/摘要/生成 → 人做審批/決策/例外處理 |
Agent Workflow 圖 |
| 設計 TO-BE 流程 |
從頭梳理新流程，畫清楚人機切換點 |
TO-BE 流程圖 |
| 建立護欄 |
AI 輸出閾值、人工介入門檻、異常檢測機制 |
護欄配置表 |
| 設計回饋迴路 |
人修正 AI → AI 學習 → 下一次更好 |
Feedback Loop 設計 |
協作原則：幫人做事，不是取代人。AI 讓員工從重複勞動升級到判斷與決策。
設計護欄時要問：「當 AI 錯了，人要怎麼輕鬆修正？」
Step 5 深層：推動組織採用
| 動作 | 目標對象 | 策略 | 產出 |
|---|
| 老闆背書 |
決策者 |
先給老闆看 ROI 預測，讓他開第一槍 |
Executive Summary |
| 建立 Champion |
最配合的員工 |
挑一個意願高的當 pilot，快速給出成績單 |
Pilot 成績單 |
| 消除恐懼 |
全員 |
不是要取代你，是把重複的事交給 AI，你做人該做的事 |
Q&A 文件＋Workshop |
| 培訓種子 |
IT / 內部 Champion |
教團隊怎麼維運、調整、迭代 |
培訓手冊＋工作坊 |
| 橫向擴散 |
更多部門 |
把 pilot 結果複製到第 2、3 個場景 |
擴散路線圖 |
| 交接撤出 |
客戶團隊 |
交付系統＋文檔＋種子人才，設定維護期 |
交付清單 |
採用心法：不要一次推全部。找一個 Champion → 做出成績 → 讓成績說話。
組織抗拒不是你的敵人，是你的信號——代表你碰到真正需要改變的東西了。
3 提案大綱
以下為遞交給業主的提案書章節結構，可直接用作簡報或書面文件骨架。
| 章節 | 內容 | 說明 |
|---|
| 一、現狀診斷 |
初診單分析結果摘要 |
用業主自己的話回饋給他們 —「你說的問題是這些」 |
| 二、效益預測 |
具體數字：節省時間、降低錯誤、縮短回覆 |
按初診數據推算：每週省多少小時、每月省多少錢 |
| 三、導入方法 |
AI 覆蓋層架構 ＋ 三層橋接說明 |
重點放在「不動你現有系統」的安心感 |
| 四、導入路徑 |
Phase 0-3 甘特圖 ＋ 每階段里程碑 |
2 週快贏 → 3-6 週核心管線 → 規模化與交接 |
| 五、Phase 0 快贏清單 |
簽約後第一週就能做的 2-3 件事 |
降低進入門檻，建立初期信任 |
| 六、基礎建設 |
需要業主配合的環境準備 |
權限開通、匯出設定、窗口指定 |
| 七、報價 |
試點 / 包套 / 月費 三個選項 |
讓業主自己選節奏 |
4 目標客戶畫像
| 維度 | 門檻 | 判斷方式 |
|---|
| 年營收 | > NT$1 億 | 直接問 |
| 員工人數 | < 10 人 | 直接問 |
| 人均產值 | > NT$1,000 萬 | 營收 ÷ 員工數 |
| 瓶頸類型 | 至少中一種 | A: 老闆卡流程 / B: 工具各自為政 / C: 流程在人腦 |
| 老闆心態 | 知道該自動化但沒時間 | 訪談時測試：「如果每天多 2hr 你會做什麼」 |
| 月 IT 支出 | 至少已有 2-3 萬在 SaaS | 有工具表示會買單 |
5 銷售工具包
初診單
第一次拜訪就帶著走
- 你每天花最多時間做的三件事？
- 這三件事裡，哪一件你最想交給別人？
- 現在用哪些工具/系統？（ERP / CRM / 會計 / POS / Excel）
- 哪些資料需要人工對帳或整理？
- 今年有沒有發生過「人走了流程斷了」？
- 如果每天多 2 小時，你會拿來做什麼？
- 你為什麼想找我聊？（觸發點是什麼）
- 預算概念？(每月 / 一次投入 / 先做小的)
話術 — 常見異議處理
| 「我們系統都有了」 |
「系統都有，但有串起來嗎？每天要開幾個系統才看得到昨天賺多少？我不是來賣你新系統——我是把你既有的工具串起來，加上 AI 處理重複的事。」 |
| 「會不會影響我現在系統？」 |
「完全不會動到。我不改你 ERP 任何東西，員工繼續用他們習慣的畫面。AI 在背後幫他們做事，他們甚至不會發現 AI 存在。」 |
| 「要花多少錢？」 |
「看你的選擇。最輕的方案是挑一個最痛的流程，幾萬塊內搞定，兩週看到效果。有效再繼續。」 |
| 「我們試過導入但失敗了」 |
「之前的導入是要你換系統對吧？我的做法完全相反——不動你的系統，只在旁邊加一條資料管線。導入失敗 = 把管線關掉，一切回到原狀。沒有沈沒成本。」 |
定價框架
| 模式 | 價格 | 適合 |
|---|
| 試點 | NT$ 30,000~50,000 | 選一個流程，2 週內見效。建立信任後再擴大 |
| 專案包套 | NT$ 250,000~500,000 | Phase 1-3 全包，業主喜歡一次搞定 |
| 月費維運 | NT$ 30,000~80,000/月 | 持續迭代 + 維護，最低 3 個月 |
銷售策略：永遠從試點開始。2 週內做出成績，客戶會自己要求擴大。
不要一次推全方案——FDE 的核心是信任累積，不是一次性交易。
6 導入路徑
Phase 0：初診（1 次拜訪）
帶著初診單去喝一次咖啡，填完 8 個問題就完成診斷。
訪談對象
老闆 90min + 核心員工 2-3 人各 45min
產出
客戶體檢報告 1 頁：瓶頸類型 + 痛點排名 + ROI 估算
Phase 1：快贏（2 週）
目標：不改 ERP、兩週內讓業主有感。每週有明確交付物，按天追蹤。
第一週：資料橋接 + 一條自動化
-
D1 — ERP 資料調查
找出可匯出的資料與格式
盤點 ERP 能產出哪些報表（訂單、庫存、客戶清單）、匯出格式（CSV/Excel/PDF）、排程方式（手動/定時）。列出優先順序。
-
D2 — 自動匯入 Pipeline
ERP 報表自動讀取 → 結構化儲存
建置定時排程：ERP 產出 CSV → Agent 自動抓取 → 解析 → 寫入可查詢的資料庫（SQLite/Turso）。之後所有自動化都從這裡讀資料。
-
D3 — 第一條自動化上線
每日異常偵測通知
Agent 比對昨日 vs 前日訂單量，波動 >30% 自動推播通知老闆（Line/Telegram）。含：增減幅度、可能原因提示、異常明細連結。
-
D4 — AI 客服 Overlay
常見問題不用進 ERP 查
串接客戶主要溝通渠道（Line/FB/Email），Agent 自動判讀意圖，查詢 ERP 資料後回覆。範例：貨到哪了、什麼時候出貨、發票統編查詢。
-
D5 — W1 成果回顧
業主檢視 + 調整方向
彙報本週實際節省時間 vs 預估，確認下週優先順序。目標是業主已經感受到「有東西在幫他做事了」。
第二週：知識庫 + 庫存預警
-
D6-7 — 決策知識庫
把老闆的判斷邏輯變成可重複使用的規則
錄 2-3 次老闆做典型決策的過程（退貨審核、價格調整、供應商選擇），用 LLM 提煉成決策樹。之後 Agent 可先給建議，老闆只需確認或修正。
-
D8-9 — 庫存預警
安全庫存不足自動通知
讀取 ERP 庫存資料，比對歷史銷售速度（移動平均），當預估可售天數低於閾值時自動預警。支援分批預警：黃燈（< 7 天）、紅燈（< 3 天）。
-
D10 — 每週營運摘要
一頁看完本週狀況
Agent 自動產出：訂單數（vs 上週）、異常筆數、庫存預警項目、客戶提問 TOP 5。週一早上 8 點送到老闆手機。
-
D11-12 — 緩衝 + Phase 1 結案
驗收 + 決定是否進入 Phase 2
業主確認具體效益數據，簽署 Phase 1 驗收單。討論 Phase 2 優先管線。
Phase 2：核心管線（3-6 週）
管線 A：客服
Line/FB/Email → Agent 判定意圖 → 查知識庫/訂單狀態 → 自動回覆（常見問題）→ 複雜轉人工
管線 B：營運儀表板
各系統資料匯入 → 日營收 / 毛利率 / 逾期應收 / 庫存週轉 → 異常偵測 → 每天 8am 推送到老闆
管線 C：流程 SOP Agent
錄員工操作 ERP → Vision Agent 分析 → 產出標準操作流程 → 新人照著作
管線 D：財務對帳
金流（ECPay/Paypal/銀行）vs ERP 訂單 → 自動勾稽 → 異常標記 → 結算摘要
Phase 3：規模化與撤出（7-10 週）
| 項目 | 內容 | 時間 |
|---|
| 橫向複製 | 把 Phase 2 驗證的模式複製到更多流程 | W7-8 |
| SOP 文件化 | 每條自動化流程寫成操作手冊 | W8-9 |
| 種子培訓 | 教 1-2 人操作/維護/微調 Agent | W9 |
| 遞減維護 | 每天 → 每週 → 每月 → 維護合約 | W9-10 |
撤出指標：客戶團隊可獨立維運、關鍵指標穩定達標 2 週 → 轉維護模式。
7 系統基礎建設
業主需要配合的環境準備事項，簽約後一次清單開給他。
業主端準備事項
| 項目 | 說明 | 優先級 | 預計時程 |
|---|
| ERP 匯出權限 |
確認 ERP 能否定時產出報表（CSV/Excel），或開啟資料庫唯讀帳號 |
P0 |
D1 前完成 |
| 溝通渠道串接 |
提供 Line Official Account / FB Page / Email 的管理權限或 API 金鑰 |
P0 |
D1 前完成 |
| 業主聯繫窗口 |
指定 1 位對口（老闆或核心員工），必要時協助確認流程邏輯 |
P1 |
D1 |
| 通知渠道 |
決定異常通知送到哪裡（Line / Telegram / Slack / Email） |
P1 |
D2 前 |
| 決策流程錄製 |
W2 知識庫用：錄 2-3 次老闆做決策的過程（螢幕錄影即可） |
P2 |
W2 前 |
| 金流資料權限 |
ECPay/PayPal/銀行帳務明細的檢視權限（Phase 2 對帳管線用） |
P2 |
Phase 2 啟動前 |
我方部署架構
| 元件 | 用途 | 部署方式 |
|---|
| Agent（排程） |
定時任務：讀取 ERP 資料、執行比對、推送通知 |
cronjob 驅動，支援斷線續跑 |
| 資料暫存層 |
存放 ERP 匯入的結構化資料，供 Agent 即時查詢 |
SQLite / Turso（輕量，無需額外基礎設施） |
| MCP Server（選用） |
封裝 ERP 操作為可控 tool，提供 Agent 安全呼叫 |
與 Agent 同一環境或獨立 process |
| 通知通道 |
推播異常、日報、摘要給業主 |
Line Messaging API / Telegram Bot / Email |
| 知識庫 |
存放 SOP、決策規則、常見問答 |
本機檔案或輕量向量資料庫 |
部署原則：全部跑在客戶端或你的本地環境，不依賴第三方雲端服務（除了通知渠道本身）。
客戶資料不離開可控範圍。
8 技術橋接作法
| 情境 | 做法 | 你的工具 | 實作時間 |
|---|
| ERP 每天產出報表 | 定時讀取 CSV → 處理→ 通知 | cronjob + terminal (Python) | 半天 |
| ERP 有 唯讀 DB 帳號 | SQL 查詢 → 結果餵給 Agent | terminal + SQL | 半天 |
| ERP 有 REST API | 封裝成 MCP tool → Agent 呼叫 | MCP Server | 1-3 天 |
| ERP 無任何數位出口 | Playwright 自動化操作（僅讀取） | Playwright + vision_analyze | 3-5 天（最後手段） |
9 電商客服 AI 流程設計
針對電商場景的客服自動化完整設計。適用於 Line OA / FB Messenger / 網站聊天 / Email 四種渠道。
整體架構
客戶訊息進來的四種管道
Line OA | FB Messenger | 網站對話框 | Email
↓ 統一訊息佇列
AI Agent：訊息處理層
① 意圖分類 → ② 查詢資料（ERP/知識庫）→ ③ 生成回覆 → ④ 決定自動送出 or 轉人工
↓ 自動回覆 ≫ 轉人工
人工保留區
轉人工案件 + AI 輔助建議，員工只需確認/微調後送出
Step 1：意圖分類（AI 判斷客戶想幹嘛）
| 意圖類別 | 典型問題 | 處理方式 | 是否可自動 |
|---|
| 訂單查詢 |
「我訂的東西出貨了嗎」「到哪裡了」「什麼時候到」 |
查 ERP 訂單狀態＋物流追蹤 → 直接回覆 |
✅ 全自動 |
| 商品詢問 |
「這個有庫存嗎」「尺寸怎麼選」「有 XX 顏色嗎」 |
查知識庫/庫存 → 回覆 |
✅ 全自動 |
| 退貨/換貨 |
「我要退貨」「東西壞了」「寄錯了」 |
引導填寫退貨表單 → 自動開單 → 人工審核退款 |
⚡ 半自動 |
| 發票/統編 |
「可以幫我開發票嗎」「統編要改」 |
查訂單 → 確認可修改範圍 → 引導提供資料 |
⚡ 半自動 |
| 客訴 |
「你們東西很爛」「我要投訴」「叫你們主管來」 |
標準道歉模板＋轉人工（優先級最高） |
❌ 轉人工 |
| 敏感/複雜 |
非上述類別、訊息長度 > 300 字、負面情緒偵測 |
直接轉人工，AI 同步摘要給客服 |
❌ 轉人工 |
Step 2：知識庫設計
知識庫是客服自動化的核心 — AI 回覆的品質完全取決於知識庫內容。
| 知識庫類型 | 內容來源 | 更新頻率 |
|---|
| 常見問答（FAQ） |
歷史客服對話中 TOP 20 問題 + 官方回覆 |
每週（新增 TOP 問題） |
| 商品資料庫 |
ERP 商品主檔：名稱、規格、價格、庫存狀態 |
即時（讀 ERP） |
| 訂單查詢 |
ERP 訂單資料：狀態、物流單號、出貨時間 |
即時（讀 ERP） |
| 政策與規則 |
退貨政策、運費規則、保固條件、發票流程 |
有異動時更新 |
知識庫建立捷徑：匯出過去 3 個月的客服對話記錄 → 用 LLM 自動分群 → 提煉出 TOP 問題 + 官方回覆。
比人工整理快 10 倍，覆蓋率約 80%。之後每週微調補足即可。
Step 3：自動回覆邏輯
決策樹（每則訊息）
1. 意圖分類（訂單查詢 / 商品 / 退貨 / 發票 / 客訴 / 其他）
│
2. 信心值夠高？（> 0.8）→ 進入自動化分支
│ ↓ 信心不足 → 轉人工（附 AI 建議標籤）
│
3. 自動分支：
├─ 訂單查詢 → 查 ERP → 生成回覆（含訂單狀態＋物流連結）
├─ 商品詢問 → 查知識庫 → 生成回覆（含商品連結）
├─ 退貨申請 → 引導填表 → 自動開退貨單
├─ 發票問題 → 確認資訊 → 引導提供正確資料
│
4. 回覆後追蹤：
├─ 客戶若追問（同一話題）→ 再次 AI 處理（最多 2 輪）
└─ 客戶不滿意／負面情緒 → 立即轉人工
回覆品質把關
| 檢查項 | 規則 | 違規處理 |
|---|
| 語氣 | 不得使用「親愛的」「親」等過度親暱用語 | 重新生成 |
| 承諾 | 不得承諾具體時間（如「明天一定會到」） | 改為「預計」＋「以實際配送為準」 |
| 金額 | 退款金額須與 ERP 訂單金額一致 | 轉人工確認 |
| 敏感詞 | 不得出現「保證」「絕對」「免費」（除非政策允許） | 重新生成 |
Step 4：人工交接設計
| 轉人工條件 | AI 同步給客服的內容 |
|---|
| 客戶表達不滿／憤怒 | 客戶名稱、訂單編號、問題分類、已嘗試的回覆、建議處理方式 |
| 同一訊息 AI 重試 2 次仍無法解決 | 同上＋AI 判斷的卡住原因 |
| 意圖分類信心值 < 0.6 | 原始訊息、AI 猜測的意圖（含信心值）、建議優先審閱 |
| 涉及退款/賠償 > 設定金額 | 客戶要求、訂單資料、歷史互動摘要 |
交接設計原則：客服接手時不需重問客戶問題，所有已知資訊 AI 已經整理好。
客戶不該感覺到「換了一個人處理」。
Step 5：導入計畫（2 週上線）
| 階段 | 內容 | 時間 |
|---|
| 知識庫建置 |
匯出歷史客服對話 → LLM 分群 + 提煉 TOP 20 FAQ + 退貨/運費政策 |
D1-2 |
| 渠道串接 |
依客戶主要渠道串接（Line OA 優先）→ 訊息統一收斂到 Agent |
D3-4 |
| AI 分類訓練 |
用 100-200 筆歷史對話測試意圖分類準確率，調整 prompt |
D5-6 |
| 試營運（員工陪同） |
AI 回覆 + 員工審查後才送出。收集誤判案例修正 |
D7-10 |
| 正式上線 |
常見問題（預估 50-60%）全自動回覆。標記不可自動的範圍 |
D11-12 |
| 優化迴圈 |
每週檢討：誤判率、自動回覆率、轉人工原因 TOP 5、更新知識庫 |
持續 |
預期效益
| 指標 | 導入前 | 導入後（預估） |
|---|
| 客服問題自動回覆率 | 0% | 50-60% |
| 平均回覆時間 | 30min-4hr（非即時） | < 30 秒（自動）/ < 5min（人工） |
| 員工每天客服工時 | 3-4 小時 | 1-2 小時 |
| 客戶滿意度 | — | 30 秒內有回覆，滿意度預期上升 |
為什麼是客服優先：客服是電商最痛、最重複、最好量化的流程。
全自動回覆 50% 的常見問題 = 每天省 2 小時人力。
這是 Phase 1 快贏的最佳切入點。
10 交付清單、驗收與維運
交付清單
每階段結束時必須交付的具體產出，逐項核對。
| 階段 | 交付物 | 格式 | 簽收人 |
|---|
Phase 0
初診 |
初診單（已填寫） | 紙本或 PDF | 業主 |
| 客戶體檢報告 1 頁：瓶頸類型、痛點排名、ROI 預估 | PDF 或 HTML |
Phase 1
W1 |
ERP 資料調查表（可匯出欄位、格式、權限盤點） | Markdown | 業主 |
| 自動匯入 Pipeline（排程 + 資料庫） | 可執行的排程 |
| 異常偵測通知（每日營運指標波動 >30% 即推播） | 可運行的通知 |
| AI 客服 Overlay（第一條渠道串接完成） | 可運行的串接 |
Phase 1
W2 |
決策知識庫（至少 3 條決策規則） | 知識庫檔案 | 業主 |
| 庫存預警通知（含黃/紅燈閾值配置） | 可運行的通知 |
| 每週營運摘要報告（含指標趨勢與異常分析） | 自動生成報告 |
Phase 2
核心管線 |
客服自動化管線（意圖分類 + 知識庫查詢 + 自動回覆） | 正式上線 | 業主 |
| 營運儀表板（營收/成本/庫存/客服摘要） | HTML 或推播 |
| SOP Agent（至少 2 條流程文件化） | 文件 |
| 財務對帳管線（金流 vs 訂單自動勾稽） | 正式上線 |
Phase 3
規模化 |
系統架構圖（完整拓撲與資料流向） | 圖檔或文件 | 業主 |
| 操作手冊（每條自動化管線的維運方式） | Markdown |
| Runbook（異常處理流程、回滾步驟、緊急聯絡） | Markdown／1頁 |
| 培訓記錄（至少 1-2 人完成操作訓練） | 簽名記錄 |
| 維護合約（可選） | 合約文件 |
驗收標準
每個交付物必須滿足對應的驗收條件，業主簽字後才算完成。
| 交付物 | 驗收條件 | 驗收方式 |
|---|
| 自動匯入 Pipeline |
ERP 匯出檔案 → Pipeline 自動讀取 → 資料正確寫入資料庫，連續測試 3 次無誤 |
現場展示＋抽驗 3 筆資料比對 |
| 異常偵測通知 |
故意製造一筆異常數據（模擬訂單驟降），5 分鐘內收到正確的通知訊息 |
現場測試 |
| AI 客服 Overlay |
發送 10 筆測試訊息（含各意圖類別），正確分類率 > 80%，自動回覆率 > 50% |
現場測試＋抽查記錄 |
| 決策知識庫 |
輸入 3 個典型決策情境，Agent 給出的建議與業主實際判斷一致或合理 |
業主審閱 |
| 庫存預警 |
將某商品庫存手動調至閾值以下，10 分鐘內收到黃燈或紅燈通知 |
現場測試 |
| 客服自動化管線 |
連續運轉 48 小時，自動回覆率穩定 > 50%，誤判率 < 10%，無錯誤回覆送出 |
觀察期＋報表審閱 |
| 營運儀表板 |
每日營收與 ERP 對帳一致、異常標記與實際相符 |
連續對帳 5 天 |
| 操作手冊 |
未參與導入的員工照手冊操作可獨立完成日常維運 |
新人實測 |
| Runbook |
模擬一種異常情境（如 Pipeline 中斷），按 Runbook 步驟可在 30 分鐘內恢復 |
桌上演練 |
| 培訓 |
學員可獨立操作 Agent 後台、調整知識庫、查閱報表 |
實作測驗 |
驗收原則：能現場測的就不紙上談兵。驗收是雙向的——你確認系統正確，
業主確認有效。雙方簽署階段驗收單後才進入下一階段。
後續維運計畫
維運模式遞減
| 時期 | 頻率 | 內容 | 收費 |
|---|
| Phase 3 尾聲 |
每天 |
遠端檢查所有管線運作狀態、處理異常 |
含在專案內 |
| 交接後第 1-2 週 |
每週 2 次 |
檢閱自動化報表、確認知識庫是否需要更新、遠端排除問題 |
含在專案內 |
| 交接後第 3-4 週 |
每週 1 次 |
同上，頻率遞減 |
含在專案內 |
| 交接後第 2 個月起 |
每月 1 次 |
健康檢查＋知識庫更新＋小功能調整 |
月費維護 |
月費維護服務內容
| 項目 | 內容 | 次數/月 |
|---|
| 系統健康檢查 |
檢視所有 Pipeline 運作狀態、錯誤率、延遲 |
4 次（每週） |
| 知識庫更新 |
依最新客服對話新增 FAQ、調整回覆模板 |
2 次 |
| 異常排除 |
非營業時段發生的問題隔日修復，營業時段 4 小時內回應 |
不限（SLA 4hr） |
| 報表檢閱 |
每月產出一份自動化成效報告（自動回覆率、節省工時、誤判分析） |
1 次 |
| 小功能調整 |
回覆模板修改、知識庫條目增刪、意圖分類微調 |
3 次 |
緊急支援 SLA
| 等級 | 定義 | 回應時間 | 修復時間 |
|---|
| P0 |
客服管線中斷，客戶訊息無人處理 |
30 分鐘 |
2 小時 |
| P1 |
自動化 Pipeline 中斷，需人工補跑 |
2 小時 |
8 小時 |
| P2 |
知識庫錯誤、回覆品質下降 |
下一個工作日 |
2 個工作日 |
| P3 |
功能建議、優化需求 |
下一個維護窗口 |
排入下月 |
撤出條件
當客戶滿足以下所有條件時，可終止維護合約，完全自主運作：
- 客戶指定窗口已能獨立完成日常維運（知識庫更新、異常通報、報表檢閱）
- 連續一個月無 P0/P1 事件
- 客戶內部已建立自主的知識庫更新機制
- 客戶決定不再需要外部支援
撤出時交付最終版操作手冊、系統架構圖、Runbook、知識庫匯出檔。
維運設計原則：你的目標不是讓客戶永遠依賴你，而是讓客戶有能力自主運作後，
選擇繼續付費請你優化——因為你比他更懂怎麼把 AI 用好。信任是續約的關鍵，不是技術鎖定。