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老闆的 AI 判斷課
這件事,能不能交給 AI?
李元魁(阿魁)|AI 自動化顧問
2026.10.16 台南
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01
AI 聽得懂人話了
從每天都在用的搜尋開始,
看 AI 怎麼讀懂你要什麼。
  1. 01AI 聽得懂人話了
  2. 02AI 已經強到哪了
  3. 03直接看:AI 做一份對帳表
  4. 04回到你的公司
  5. 05這件事,能不能交給 AI?
  6. 06四種日常工作,拆給你看
  7. 07翻車現場
  8. 08把判斷寫成規則
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第一章|AI 聽得懂人話了

以前,你得先把話翻成關鍵字

你心裡想的
我這週末想帶狗去台南喝咖啡,
天氣好的話想坐戶外,
最好附近有停車場。
翻成關鍵字
你實際打進搜尋框的
台南 咖啡廳 寵物 停車
沒打進去的條件:週末、天氣、戶外座位
台南寵物友善咖啡廳懶人包
台南停車場位置查詢
台南咖啡廳推薦清單
一整頁連結,剩下自己點開、比較、整理。
以前,是你必須學會跟機器說話。
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第一章|AI 聽得懂人話了

現在,機器學會聽懂人話

你說我這週末1想帶狗2去台南3喝咖啡4,天氣好的話想坐戶外5,最好附近有停車場6。
AI 推測你真正要的:
1這週末
週六日有開的店
2帶狗
寵物能進店
3台南
範圍鎖在台南
4喝咖啡
找咖啡廳,不是餐廳
5天氣好坐戶外
有戶外座位,還要看天氣
6附近有停車場
你會開車去
你說的是需求,不是關鍵字。
換成公司的語言:交期、規格、數量、客戶、限制、交付方式
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第一章|AI 聽得懂人話了

同樣是找資料,做工的人換了

以前關鍵字搜尋
你想關鍵字
→
機器找出一堆連結
→
你一個個點開
→
你讀完、比較
→
你整理成答案
4步

你親手做的

現在AI 搜尋
你說出需求
→
AI理解意圖
→
AI搜遍來源
→
AI整理成答案
→
你看來源核對
2步

你親手做的

整理資料的苦工交給 AI,核對來源還是你的事。
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第一章|AI 聽得懂人話了

AI 搜尋:不只給連結,直接整理好答案

Perplexity(示意畫面)
最近東南亞紡織業的採購趨勢
搜尋了 6 個來源 1產業新聞 2貿易統計 3研究報告 4公協會 5政府公告 6財經媒體
東南亞〇〇布料的採購量,比去年〇〇。1
品牌端對〇〇認證的要求,正在〇〇。25
〇〇國的成衣訂單,正轉往〇〇。3
〇〇關稅政策,可能影響〇〇報價。6
相關問題
歐盟對〇〇紡織品的新規定何時生效?
申請〇〇認證要準備哪些文件?

整合多方來源

一次給你整理好的摘要

關鍵說法附來源

點數字能看出處,重要的還是要點開核對

推薦延伸問題

幫你想下一個該問的

適合用在市場調查、競品情報、原物料動態、關稅政策、即時新聞
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第一章|AI 聽得懂人話了

小心,它也會一本正經地瞎說

AI 在做的事:猜接下來最可能接什麼
水龍頭外銷歐盟,要符合的規定是〇〇法規
每個候選答案的相對可能性
〇〇法規最可能
△△指令次可能
□□標準較少

沒查資料,就憑印象接話

它不會核對規定還在不在、
適不適用。

答不出來時,也可能硬編一個

訓練和評分比較獎勵猜答案,
少獎勵說「不知道」。這叫 AI 幻覺。

重要的事一定要驗證。這也是 AI 搜尋附上來源的原因。
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第一章|AI 聽得懂人話了

理解意圖只是起點:AI 的三個階段

你AI
階段 1

被動式 AI

你問,它答。
你停,它停。

例:這句英文怎麼翻?
誰在推進
階段 2

協助式 AI

你給資料和任務,它幫你整理、
分析、產出。每一步還是你主導。

例:丟一張報價單,請它整理成表。
誰在推進
今天的主角
階段 3

AI 代理人(Agent)

你給目標和權限,它自己查資料、串工具、判斷下一步,再回報給你驗收。

例:每週自己盯訂單進度,有異常才通知你。
誰在推進
你現在用 AI,大多停在第幾階段?
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AI 從答題機器,
變成數位員工。
但員工要有人帶、有人驗收。
它現在到底有多強?下一章,我們看它進步的速度。
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02
AI 已經強到哪了
「等它成熟再說」站不站得住?
先看它進步的速度。
  1. 01AI 聽得懂人話了
  2. 02AI 已經強到哪了
  3. 03直接看:AI 做一份對帳表
  4. 04回到你的公司
  5. 05這件事,能不能交給 AI?
  6. 06四種日常工作,拆給你看
  7. 07翻車現場
  8. 08把判斷寫成規則
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第二章|AI 已經強到哪了

變化不是突然發生,是你突然感覺到

回想2020 年 2 月

  • 股市一片向好
  • 孩子正常上學
  • 照常上餐廳、規劃旅行
  • 有人說要囤衛生紙,被當成怪人
約三週

然後三週後

  • 辦公室關閉
  • 孩子在家上課
  • 生活整個重排
Matt Shumer《大事正在發生》(2026-02-09):我們正處在「這看起來太誇張了」的階段,而這件事比疫情大得多。
AI 現在,就像 2020 年 2 月:變化一直在累積。
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第二章|AI 已經強到哪了

任務長度:兩年從 4 分鐘到 16 小時以上

時間AI 能獨立完成的任務長度(人類專家要做多久)
2024 年 3 月約 4 分鐘
2024 年 10 月約 20 分鐘
2025 年 2 月約 1 小時
2025 年 4 月約 2 小時
2025 年 11 月約 5 小時
2026 年 2 月約 12 小時
2026 年 4 月16 小時以上
量的是任務有多難,不是 AI 連續工作多久;成功率五成;題目以軟體類為主。資料:METR 任務長度報告(2026-05-08 更新);翻倍速度:METR Time Horizon 1.1。
最近兩三年,能做的任務長度大約每 4 個月長一倍。
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第二章|AI 已經強到哪了

曲線加速的原因:AI 開始參與造自己

2026 年 2 月 5 日|OpenAI 發布 GPT-5.3-Codex
「我們第一個在自身創建過程中發揮關鍵作用的模型。」
1除錯自己的訓練
2管理自己的部署
3診斷測試與評估結果
是「協助」,不是全自動:還是有人在帶。
這一代 AI幫忙造下一代
幫忙造
下一代 AI更強,再幫忙造下一代
幫忙造
再下一代 AI更強
不是我們在追 AI,是 AI 在追它自己。
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第二章|AI 已經強到哪了

Anthropic:八成以上的程式碼是 AI 寫的

AI 在 Anthropic 開發流程裡的角色
2021–2023人寫程式、寫文件
2023–2025聊天機器人:幫忙寫短程式片段
2025–2026程式代理:能寫、改整個檔案
今天自己跑程式,還能把幾小時的工作派給其他 AI
合併進程式庫的程式碼,Claude 寫的占比
2025 年 2 月以前個位數
2026 年 5 月超過 80%
8 倍

工程師平均每季交出的程式量,相比 2021 到 2025 年程式行數只是粗略指標,公司自己說可能高估

AI 會做事的範圍愈來愈大;選哪個題目、信哪個結果,目前仍在人手上。
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第二章|AI 已經強到哪了

評估 AI 之前,先問:你用的是哪一版

你試過的免費版

通常落後付費版一年以上(Matt Shumer 的說法)
約 1 小時一年前的水準:能做的任務長度
約 12 倍一年的落差

付費最新版

現在實際在用的等級
約 12 小時同一把尺:能做的任務長度
拿翻蓋手機評估智慧型手機,結論一定是片面的。
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第二章|AI 已經強到哪了

做工具的門檻,正在消失

健身教練

自己做了 LINE 預約系統,接上 Google 行事曆

以前:請工程師,約 5 到 10 萬
現在:跟 AI 說需求,自己做出來
九歲小朋友(家長陪同)

用 AI 寫出 Apple Watch 記帳程式

以前:請工程師,約 5 到 10 萬
現在:跟 AI 說需求,自己做出來
投資人

做新聞監控,每天自動傳到自己的通訊軟體

以前:請工程師,約 5 到 10 萬
現在:跟 AI 說需求,自己做出來
你們的版本: 〇〇交期提醒 〇〇詢價分類 〇〇出貨單整理
消失的是「不知道怎麼做」;要做什麼、合不合用,還是你的專業。
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第二章|AI 已經強到哪了

你的工作,有多少是透過螢幕完成的?

螢幕裡的事:AI 已經碰得到
  • 報價單、出貨單、對帳表
  • 客戶來信、詢價、訂單回覆
  • 規格書、報關文件、認證文件
  • 客訴紀錄、品質報告整理
  • 查資料、做簡報、寫提案
仍然要人在現場的事
  • 驗布、驗貨、品管現場
  • 機台調整、試模、試染
  • 跟客戶面對面談判
  • 帶師傅、現場排工
Matt Shumer(大意):工作發生在螢幕上,AI 正接手相當大的一部分。
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第二章|AI 已經強到哪了

回到你的公司:你上次認真試 AI,是什麼時候?

問大家你們公司上一次說「AI 不太行」的人,是什麼時候試的?業務、跟單、採購、會計,誰試過?
2024 年初試的→那時的 AI,只能做約 4 分鐘的任務
2025 年初試的→那時的 AI,能做約 1 小時的任務
2026 年初試的→那時的 AI,能做約 12 小時的任務
還沒試過→這整條曲線,對你都還是新的
上次試的結論,只適用於上次的 AI。
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問題不再是AI 會不會做,
而是你會不會交代。
AI 像個聰明的實習生,但不懂你公司的流程和習慣。
交代清楚是你的事,出了錯,負責的也是你。
下一章:直接看,AI 做一份對帳表。
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03
直接看:
AI 做一份對帳表
一家毛巾品牌,在三個網路通路賣貨,月底對帳。
同一份工作交給 AI,分五關看它怎麼做。
  1. 01AI 聽得懂人話了
  2. 02AI 已經強到哪了
  3. 03直接看:AI 做一份對帳表
  4. 04回到你的公司
  5. 05這件事,能不能交給 AI?
  6. 06四種日常工作,拆給你看
  7. 07翻車現場
  8. 08把判斷寫成規則
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

今天的題目:月底跟三個通路對帳

本公司:毛巾品牌浴巾、毛巾、方巾、禮盒
上架賣
甲商城乙購物自家官網
月底撥款
網店出貨日報九月營收試算三通路撥款明細,三種格式
第 1 關

看懂資料

產出:資料說明卡

第 2 關

說清楚要什麼

產出:退貨清單

第 3 關

抓出算錯

產出:除錯報告

第 4 關

三種格式合成一張

產出:撥款標準表

第 5 關

寫成公式

產出:查表公式

每一關都問同一題:數字對得上嗎?
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

第 1 關:AI 先分清楚哪些是看到的、哪些是猜的

你交代幫我寫一張「資料來源說明卡」
ABCDEFGHIJ
1訂單編號下單日通路通路負責人
⋮⋮⋮⋮⋮
11OD-0912-029/10甲商城林佩君
12OD-0915-019/13乙購物張家豪代碼意思
13OD-0916-019/14自家官網吳俊宏A1正常出貨
14OD-0919-019/17乙購物張家豪A2退貨退款
15OD-0922-019/20甲商城林佩君A3退貨申請中
16OD-0923-019/21自家官網吳俊宏A4換貨重寄
I12:J16代碼用在別頁,對照藏這裡
訂單記錄客服紀錄訂單總表
AI 寫的說明卡

檔案裡看得到的

三個分頁都讀了;代碼對照在 I12:J16

每一項都標了依據

我推論誰在填陳文雄、李美玲(看「經手人」欄)
檔案沒有多久填「不知道。」
檔案沒有給誰用「檔案裡完全沒有寫。」
8 題
看不懂、需要回頭問人例:同一張單出現兩次、補償規則怎麼定
分清楚看到的和猜的,看不懂就列出來問人。
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

補償規則沒寫在檔案裡,在客服主管腦袋裡

客服紀錄:到貨晚了幾天,給了什麼補償

不補償
送 100 元
送 200 元
+電話致歉
?
?
12345678910
橫軸:到貨晚了幾天;每一格是客服紀錄的一筆(共 8 筆)
AI 列的第 3 題
資料上看起來是 1 到 2 天不補償,4 到 5 天送 100 元,8 到 10 天送 200 元加電話致歉,但沒有 3 天與 6 到 7 天的例子,也沒有明文規定
建議問誰:客服主管
AI 能把案例攤開,規則要你來講。
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

第 2 關:只丟一句話,它會替你做決定

你交代從出貨日報找出退貨的單,列出負責人跟下一步。
AI 回覆
退貨的單共 3 張,都是 A2(退貨退款)1……
OD-0908-01吳俊宏(自家官網)2退款給客人,瑕疵品退回工廠3
OD-0912-02林佩君(甲商城)退款給客人,確認貨已退回
OD-0919-01張家豪(乙購物)退款給客人,確認貨已退回
OD-0912-02 出現兩列……我當作同一張單的狀態更新,只算 1 張。4

它替你做了 4 個決定

  • 1「退貨」是什麼,它自己定了
  • 2負責人挑通路負責人,沒挑經手人
  • 3「下一步」是它推的,表上沒寫
  • 4同一張單出現兩次,只算 1 張
它沒有算錯,是替你做了決定。
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

同一題講清楚五件事,結果你驗得了

檔案出貨日報的三個分頁
篩選訂單記錄的狀態欄等於 A2 或 A3
輸出表格:訂單編號、通路、商品、數量、通路負責人、退貨原因、下一步
例外查無資料回「本月沒有退貨」;同單號出現兩次,兩筆都列並標註,不要自己決定
驗證列出總筆數,說明用哪一欄、哪個值篩選
AI 回覆
OD-0908-01自家官網退貨退款,瑕疵品退回工廠
OD-0912-029/12 出貨,A3甲商城退貨退款重複單號,請人工確認
OD-0912-029/19 出貨,A2甲商城退貨退款重複單號,請人工確認
OD-0919-01乙購物退貨退款
總筆數:4 筆,不重複的單號是 3 個。篩選用狀態欄(G 欄),值等於 A2 或 A3。「我沒有決定哪一筆算數」
差別不在 AI 變聰明,在你驗得了。
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

第 3 關:總數怪怪的,它抓出 4 個算錯的地方

你交代總數看起來怪怪的。請幫我檢查公式,找出哪裡算錯、要怎麼改。

E4查錯欄

禮盒取到第 3 欄的整箱價 7,800,買 2 件被算成 2 箱,這一列多算 14,240 元。

F3:F13折扣沒鎖住

往下複製時折扣格跟著下移。只有 F2 有打 95 折,其餘 11 列折扣變 0。

I4少加一列

甲商城只加到第 4 列,漏掉 F5(浴巾 4 件)。

I5條件寫死

條件寫死成「甲商城」,乙購物的小計其實是甲商城的金額。

它還交代:「禮盒我判斷用單件價 680。」整箱還是單件,要你確認。
原本的總計
40,880
改對之後
11,989
和標準答案一致
抓錯它很快,它的判斷對不對,還是你確認。
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第 4 關:三個通路格式都不一樣,合成一張再對

甲商城
訂單編號:OD-0902-01
商品:浴巾
數量 2 單價 450 金額 900
乙購物
OD-0910-01 115/09/10
方巾 [空白] 1,080元
自家官網
9/3 撥款
OD-0903-01 禮盒 1 680 680
合成一張
通路訂單編號數量金額結果
甲商城OD-0902-012900對得上
甲商城OD-0917-022900對不上
乙購物OD-0910-01(缺資料)1,080對得上
……共 15 列
對不上的 3 筆:OD-0917-02、OD-0921-03、OD-0926-01
本公司出貨紀錄查無此訂單編號
撥款合計14,740
對得上 12,620對不上 2,120
對不上的、缺的,攤開給你看,不自己補。
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

第 5 關:寫成公式,下個月換數字也算得對

寫死
2 × 450 × 0.88下個月售價或手續費一調,就要一格一格改
查表
數量×售價:用商品查×(1 −手續費率:用通路查)
售價表
浴巾450
毛巾180
方巾90
禮盒680
手續費表
甲商城12%
乙購物15%
自家官網3%
第 1 列:甲商城、浴巾、2 件 → 2 × 450 × 0.88 = 792
AI 回覆

「檔案裡的公式還沒有算好的暫存值。」

「下面的數字是我用 Python 照規則另外算的,不是從檔案讀出來的。」

講者讀出它存的檔,照公式重算 12 列

合計 11,400.2

和標準答案一致

這關扣的是通路手續費,所以和第 3 關不同
它老實說檔案裡還沒算過。最後一道關,還是開檔驗算的人。
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

五關走完:數字對得上,才收

關卡AI 做了什麼你要做的
第 1 關 看懂資料寫說明卡,分清看到的和猜的回答那 8 題,把補償規則講出來
第 2 關 說清楚照五件事做,例外標出來寫清楚五件事,決定重複單號算哪筆
第 3 關 抓出算錯找出 4 個錯,算出 11,989拿自己的答案對
第 4 關 合成一張合成一張,攤開對不上的去追那 3 筆、問清缺的數量
第 5 關 寫成公式設計查表公式,老實說檔案沒算過開檔驗算
AI 做的越來越多,你驗的那一欄不會消失。
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

AI 自己跑的這一圈,就是你熟悉的 PDCA

你在圈外定標準
P計畫
D執行
C檢查
A修正
AI 在圈內
自己跑
P
計畫:拆解任務、規劃步驟例:第 2 關用訂單編號串起三個分頁,每一欄去對的分頁抓
D
執行:調用工具例:第 4 關自己寫程式,把三種格式整理成一張表,另存新檔
C
檢查:驗證成功了沒例:第 4 關核對自家官網的合計 5,050,並重算確認公式沒有錯誤
A
修正:沒過就改,改不了就講明例:第 3 關軟體重算逾時,改成手算,並在開頭講明
你在圈外:定標準、給權限、最後驗收
你在圈外定標準,AI 在圈內自己跑。
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第三章|直接看:AI 做一份對帳表

換成你的公司:月底哪一張表最常對不上?

我們公司的〇〇〇〇表,每個月要花〇〇小時對,最常卡在〇〇〇〇。
第 1 關潛規則寫下來了嗎?代碼對照、補償規則,新人找得到嗎?
第 2 關交代得出五件事嗎?檔案、篩選、輸出、例外、驗證
第 3 到 5 關有自己的答案可以對嗎?沒有標準答案,就不知道 AI 對不對
三題都答得出來的,請舉手。
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AI 跑得再快,
標準還是你定的。
數字對得上,才收。
那你們公司,哪些事可以先交給它?下一章,回到你的公司。
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04
回到你的公司
先不談 AI。
先看你自己的公司,哪些事值得交給它。
  1. 01AI 聽得懂人話了
  2. 02AI 已經強到哪了
  3. 03直接看:AI 做一份對帳表
  4. 04回到你的公司
  5. 05這件事,能不能交給 AI?
  6. 06四種日常工作,拆給你看
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第四章|回到你的公司

先看你的公司:這三種事,一定有

1

每天有人重做的事

月底,行政把三家客戶的出貨單,一張張重打進對帳表。

誰在做:行政
2

一漏就要救火的事

漏發一張出貨通知,客戶來電催貨,整批改走空運。

誰在做:業務
3

只有資深員工記得的事

這批布要先預縮再裁,只有資深跟單員知道。他請假,整批裁壞。

誰在做:只有 1 個人
你是不是也想過:以為只有我們家這樣?
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第四章|回到你的公司

舉手:你公司裡,每天重複做的是哪一件?

心裡想一下,是你們家的就舉手。
A

整理詢價信

從一堆信裡挑出規格和數量

B

跟催客戶

追交期、追款項、追回覆

C

整理報表

出貨、庫存、應收,每週重做

D

回答一樣的問題

同樣的規格問題,一天回十次

候選自動化

1〇〇
2〇〇

舉手最多的前兩件,放進籃子。第五章拿它們來判斷。

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第四章|回到你的公司

報名表上,你們自己寫下的那一件事

報名表|第 2 題|必填
請描述一件每天或每週都在重複做、您覺得應該可以自動化的事。
〇〇業每個月底,要把〇〇對到〇〇。
〇〇業客戶問同樣的〇〇,一天要回〇〇次。
〇〇業〇〇單每次都要重打一遍。
〇〇業每週要整理〇〇報表,交給〇〇。
這不是我編的,是你們自己的事。接下來的判斷,拿它們來練。
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第四章|回到你的公司

內容只有一份,卻要做四遍工

×4

一份內容

例:本季報價與出貨摘要

老闆.pptx「給我能投影的簡報。」
客戶.docx「請給正式 Word,要目錄、頁碼、抬頭。」
財務.xlsx「給我能算的 Excel,不要圖片。」
法務.pdf「轉成不可改的 PDF 寄我。」
內容沒變,卻做了 4 遍工。每多轉一手,就多一次手滑改錯數字的風險。
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第四章|回到你的公司

串表的功夫,AI 做得到;看出什麼,還是人的事

表一:訂單
客戶訂單金額
甲120,000
乙85,000
丙240,000
表二:收款
客戶已收
甲120,000
乙40,000
丙0
→
串成一張報表
客戶訂單金額已收未收
甲120,000120,0000
乙85,00040,00045,000
丙240,0000240,000
串接:AI 取代得了
看出什麼?最大的一筆,一毛沒收。出貨要不要先停?
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第四章|回到你的公司

工具已經有了,習慣還沒養成

高層

AI 與新工具的重度採用者,動能十足。

搭橋
種子小組

基層

仍多習慣人工作業,工具還沒長進日常。

把系統建起來第一步
→
你們公司:工具買了,基層天天在用嗎?
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第四章|回到你的公司

先找又痛又常做的那一格

痛感 高痛感 低

值得評估

痛但不常發生,看投入報酬

每年換證、驗廠文件

優先自動化

又痛又常做,就是自動化的甜蜜點

月底加工費對帳

先放著

不痛也不常,暫不處理

換辦公室的飲水機

可考慮

常做但不太痛,量大才划算

每天回一樣的詢價
頻率 低頻率 高
你家剛剛舉手的那件事,落在哪一格?
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每天重複、一漏就救火的事,
就是你的第一批候選。
但候選,不等於可以交出去。
這件事,能不能交給 AI?下一章,我們給你一個判斷的辦法。
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05
這件事,能不能交給 AI?
三個問題,一張圖,
把每件事放到對的位置。
  1. 01AI 聽得懂人話了
  2. 02AI 已經強到哪了
  3. 03直接看:AI 做一份對帳表
  4. 04回到你的公司
  5. 05這件事,能不能交給 AI?
  6. 06四種日常工作,拆給你看
  7. 07翻車現場
  8. 08把判斷寫成規則
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

事情分三類,AI 的角色各不相同

A 類

規則寫得死的事

輸入整齊,照規則做就對。

例:咖啡豆電商每個月的訂單報表
腳本腳本腳本
不用 AI,腳本跑
B 類

每天都有、說法千百種的事

客戶怎麼講都有,處理方式你講得清楚。

例:售後報修訊息,自動建成工單
AIAIAI
AI 讀懂,照規則做
C 類

我不敢全交的事

錯一次代價大,要留人在最後一關。

例:供應商請款,AI 對好單據,人按付款
AIAI人
AI 先做,人把關
第一步不是問 AI 行不行,是問:這件事是哪一類?
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

22 個節點的自動化,裡面沒有 AI

讀取訂單表→ 篩掉試喝包品項→ 比對訂單與收入報表→ 合併同訂單商品明細→ 按訂單日期排序→ 寫入訂單報告
訂單表一列一樣商品
訂單編號日期商品
#10529/3耶加雪菲
#10529/3試喝包
#10479/1曼特寧
#10479/1濾掛包
#10499/2哥倫比亞
#10499/2試喝包
#10559/4肯亞
收入報表
訂單編號入帳金額
#1047646
#1049405
#1052432
#1055468
→
訂單報告按日期排好
日期訂單編號商品明細入帳金額
9/1#1047曼特寧、濾掛包646
9/2#1049哥倫比亞405
9/3#1052耶加雪菲432
9/4#1055肯亞468
整條流程共 22 個節點
0

個 AI 節點

規則寫得出來的事,不需要 AI,用 AI 反而更貴、更不穩。
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

規則寫得出來交給腳本,要看懂意思才找 AI

腳本做:答案永遠一樣

排序、篩選欄位
合併多個檔案、算結存
格式轉換,例如 CSV 轉 Excel

AI 做:同一件事有十種寫法

判斷驗貨備註是哪一種不良
從客戶訊息抓出真正要問的事
把自由文字的描述歸類

財務數字:
錯一位就沒有意義

辨識圖片可能認錯一位數字
直接讀 PDF 文字原文照抄,不靠猜
別叫 AI 做算術,也別叫腳本做判斷。
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

三個問題,決定這件事交不交

1

夠不夠頻繁

每天、每週都在發生,才值得花力氣交出去。

沒過關偶爾做一次,請 AI 當幫手就好,不必做成流程。
2

規則講不講得清楚

看到什麼情況,該怎麼處理,你說得出來。

沒過關先把規則寫出來,沒有規則,就沒有東西可以交。
3

出錯誰攔得住

萬一錯了,最後一關有人看得到、擋得住。

沒過關這件事先不交,由人自己決定。
自動化的前提,是先有清楚的 SOP,不是先買工具。
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

三個案例各跑一遍:有的過關,有的要先補

案例
1 夠不夠頻繁
2 規則講不講得清楚
3 出錯誰攔得住
結論
每月整理加工費對帳單每月都做,算法固定,差異會列清單
過
過
過
交給 AI,人看異常清單
決定哪個客戶可延長付款期限偶爾才有,看交情與當下狀況
卡
卡
卡
不交,人自己決定
每週回覆同一類詢價信天天有,但報價習慣在老闆腦袋裡
過
卡
過
先把規則寫出來,再交
卡在哪一題,就先補哪一題。
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

客服訊息分三燈:綠自己回,黃通知業務,紅交給人

客戶傳來的訊息燈號接下來怎麼處理
水龍頭出水變小,濾網要怎麼拆來洗?
綠燈
AI 用範本填空,自己回覆只填空,不自由發揮整段,語氣由範本決定
保固還剩多久?可以免費換新的嗎?
黃燈
固定話術回覆,同時通知業務要查資料才答得準,由業務確認
漏水泡壞了倉庫的貨,你們要賠多少?
紅燈
AI 到此為止,直接交給人不由 AI 回覆,也不生成任何一句話
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

紅燈不是叫 AI 小心,是根本沒接線給它

客戶訊息進來
→
AI 判斷
是哪一種燈
綠燈→ AI 用範本填空→ 回覆客戶
黃燈→ 固定話術,不經過 AI→ 回覆並通知業務
紅燈→ 沒有接線,AI 碰不到→ 直接交給人
驗收燈號判得對不對,用確定的字串比對,不找 AI 當裁判。
該擋的事,用結構擋,不靠提醒 AI 小心。
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

AI 可以判斷原因,誰付錢要人決定

壞了什麼師傅和 AI 都能幫忙判斷

零件自然老化
管線堵塞
外力或使用方式造成損壞
安裝不當
超過使用年限
耗材用完

誰付錢要看這些,由人決定

保固條款
經銷合約
出貨與安裝紀錄
雙方的約定
交給負責業務
能判斷的、和必須人決定的,先切一條線。
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

模糊的任務,先拆成能各自驗收的小問題

拿 5 月出貨單,比對 5 月對帳單出貨和收款常跨月,月對月對不起來
問題一

有沒有出了貨,卻從來沒收過款的?

過資料夠,現在能做
問題二

有沒有收了款,卻找不到出貨紀錄的?

過資料夠,現在能做
問題三

出貨金額 × 折扣比率,等於實收金額嗎?

卡缺折扣規則
資料夠的先做,缺規則的先補規則。
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

全自動不一定更好:客戶自己選了半自動

原本的構想全自動
服務心得→ AI 寫兩個版本→ 自動發到社群
客戶定案半自動
服務心得→ AI 寫成草稿文件→ 人工審核→ 人工發布
客戶在對話裡這樣說
「我們還是要人工檢查過內容。」
「自動發等文章穩定再說。」
對外發出去的東西,發布鍵留在人手上。
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

授權分三級:先只讀,再建議,最後才寫入

第 1 級

只讀

找出資料來源、核對規則,列出「待確認異常清單」。只看,不動。

第 2 級

建議

報告寫出「應該新增一列」,由人自己動手補。

第 3 級

寫入

自動寫回公司財務正本,寫錯很難回溯。

解鎖條件跑滿兩期零誤判,且負責人明確同意
一開始就不先做自動入帳、付款、簽核、任何終態判定
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

授權要說清楚範圍,重要的用系統鎖住

馬雲:『幫我買個肯德基。』
秘書的做法(網路上流傳的都市傳說)
整間店,買下來了
好的授權,說三件事
1能做什麼
2不能做什麼
3做到哪要先回來問
例:回覆客戶交期能做不能做要先回來問
用說的寫在交代裡
查交期、回覆日期
答應賠償、更改價格
客戶要求提前出貨
用系統鎖住像公司卡設額度
只開查交期的權限
提到賠償、改價,自動擋下
自動暫停,等你按同意
用說的,AI 有時會漏;用系統鎖住,它想做也做不到。
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第五章|這件事,能不能交給 AI?

一張圖記住:三道關,三盞燈

一件
事
1

夠不夠頻繁

沒過請 AI 當幫手就好
2

規則講不講得清楚

沒過先把規則寫出來
3

出錯誰攔得住

答案有三種,
對應三盞燈

綠燈:AI 自己做

出錯影響小,有規則自動攔

黃燈:AI 做,人把關

出錯靠人在最後一關攔

紅燈:人自己決定

出錯攔不住,或代價無法挽回

規則寫死、輸入整齊的事,用腳本就夠,不必走這張圖。
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你按下去的是什麼,
比指令怎麼打更重要。
交給 AI 之前,先看清楚它能做什麼、做到哪。
接下來四種日常工作,我們用這張圖,一個一個判斷。
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06
四種日常工作,拆給你看
整理資料、報表與對帳、系統串接、文件審核。
每一種,都用同樣三個問題來看。
  1. 01AI 聽得懂人話了
  2. 02AI 已經強到哪了
  3. 03直接看:AI 做一份對帳表
  4. 04回到你的公司
  5. 05這件事,能不能交給 AI?
  6. 06四種日常工作,拆給你看
  7. 07翻車現場
  8. 08把判斷寫成規則
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第六章|四種日常工作,拆給你看

公司裡的日常,收成四種工作

1/4

整理資料

把亂的東西,變成整齊的。

例詢價訊息、品名清單、手寫訂貨單
現在講這一種
2/4

報表與對帳

把兩邊的數字,對在一起。

例加工費、佣金、出貨單
3/4

系統串接

讓資料自己在系統之間走。

例LINE 售後報修、訂單
4/4

文件審核

讀文件,抓出不對勁的地方。

例供應商資格、報關文件
每一種,都用同樣三個問題來看:
夠不夠頻繁一年一次,還是天天都有?
規則講不講得清楚你說得出「怎樣才算對」嗎?
出錯誰攔得住錯了,誰看得到、擋得下?
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第六章|整理資料

亂七八糟的詢價,整理成一張需求卡

客人傳來的,混在一起
語音上次那款龍頭,要多一點,下週能到嗎?
照片〔現場照片 3 張〕
文字送到彰化,順便問一下單價。

AI 整理成:需求卡

地區彰化
品項〇〇龍頭(同上次款式)
數量〇〇 個(比上次多)
希望交期下週
照片已存入「案件 〇〇〇」資料夾
以前一個人整理一次,約 20 到 30 分鐘
現在按一個鈕,老闆收到「報價資料已完成」
夠不夠頻繁夠。每天 20 到 30 人來問
規則講不講得清楚講得清。要記哪些欄位是固定的
出錯誰攔得住攔得住。老闆報價前會先看
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第六章|整理資料

整理客訴紀錄,先交代 AI:只記錄,不准腦補

客人實際說的
原話
「水龍頭把手上個月才換過,現在又鬆了,週五前要處理。」
腦補版摘要客人沒說過
錯誤示範
安裝不良,客戶很不滿,建議整批退換貨。
忠實版摘要只留說過的
正確
把手上個月換過,現在又鬆了,週五前要處理。
給 AI 的規則「只記錄客戶實際說過的內容,不要推斷、不要腦補。」
夠不夠頻繁夠。客訴和詢問天天都有
規則講不講得清楚講得清。一句話就能寫死
出錯誰攔得住要有人定期對原話抽查
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第六章|整理資料

四個倉庫各登各的,326 列洗成 40 個料號

各倉庫登錄的料號
FA-1021
fa-1021大小寫不一
FA-1021 尾巴多一個空格
FA-1021重複登錄
TX-3308
tx-3308大小寫不一
… 共 326 列
只要講三條規則
規則 1去掉前後空白
規則 2統一大小寫
規則 3去掉重複
326列
40個
夠不夠頻繁夠。每次合併各倉清單都要
規則講不講得清楚講得清。三句話就說完
出錯誰攔得住攔得住。40 筆人眼掃得完
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第六章|整理資料

手寫訂貨單照片:看不清的,標出來給人

業務拍照傳回公司例:一天 30 張
訂 貨 單
龍頭 A 款30 個
混合閥 B 款5〇 個
軟管 1.5 米100 條
先判斷:這張是訂貨單
欄位AI 讀到的信心
品項龍頭 A 款高信心
數量30 個高信心
品項混合閥 B 款高信心
數量50 或 5〇?待人工確認
交期(沒寫)待人工確認
夠不夠頻繁夠。例如一天 30 張
規則講不講得清楚看得清就收,看不清就標
出錯誰攔得住靠「待人工確認」這個標記
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第六章|整理資料

客戶同名,AI 也分不出是不是同一家

出貨單|台中

客戶
大華水電行統編:(空白)

大華水電行-1
對帳單|高雄

客戶
大華水電行統編:(空白)

大華水電行-2
報價單|台中

客戶
大華水電行統編:(空白)

大華水電行-1

同一家嗎?AI 判不出來

可能是分店,也可能剛好同名。
單據上只有店名,答案不在資料裡。

設計成人工校對一步

人看地址和往來紀錄,確認後編識別碼,後面的合併才交給機器。

夠不夠頻繁夠。每次合併主檔都會遇到
規則講不講得清楚講不清。要看地址、往來才能判斷
出錯誰攔得住只能靠人。這一步要留給人
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第六章|整理資料

五個案例用同三題看:人要站在哪裡

藍底的格子:這裡要有人在場
案例
夠不夠頻繁
規則講不講得清楚
出錯誰攔得住
詢價整理
每天 20 到 30 人
欄位固定,講得清
老闆報價前會看
客訴紀錄
天天都有
「只記原話」一句講完
定期對原話抽查
料號清單
每次合併都要
三條規則講完
40 筆人眼掃得完
手寫訂貨單
例:一天 30 張
看得清收,看不清標
看「待人工確認」
同名客戶
每次合併主檔
講不清,要看資料
只能靠人
整理資料出事,多半不是 AI 不會做,而是它把缺的補上、看不清的硬猜。
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第六章|整理資料

整理資料這一類,判斷重點是:缺的要停下來問人

交給 AI:規則講得清楚的整理

出錯攔得住,天天做都不累
  • 1
    欄位照格式填詢價整理成需求卡
  • 2
    去重、去空白、統一寫法三百多列料號洗成四十個
  • 3
    只記原話,不准腦補客訴紀錄整理

停下來給人:資料本身有缺

在流程裡留一個「請人確認」的出口
  • 1
    看不清、沒寫的欄位手寫訂貨單的待人工確認
  • 2
    名字相同、分不出是誰同名客戶的人工校對
  • 3
    AI 自己補上的內容要在指令裡先禁止
整理好的資料,下一步常常是拿去對數字。下一類:報表與對帳。
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第六章|四種日常工作 2/4:報表與對帳

一份報表背後,其實有三種手在做事

資料從哪來
出貨單、請款單
ERP 匯出的報表
收據、發票
腳本

規則講得清楚的,交給程式

剔除樣品、合併明細、加總驗算

AI

格式亂、看不懂的,讓 AI 先讀

讀手寫收據、挑出可疑與異常

人

原因與拍板,留給人

為什麼沒出現?這筆認不認?

每個案例都用三題檢查:夠不夠頻繁、規則講不講得清楚、出錯誰攔得住。
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第六章|報表與對帳

月報表第一關:剔掉不算的,再合併成一列

ERP 匯出的出貨明細:一個品項一列
訂單品項數量狀態
S-0412水龍頭本體× 12已出貨
S-0412角閥× 24已出貨
S-0412不鏽鋼軟管× 24已出貨
S-0412花灑組× 12已出貨
S-0412止水墊片× 100已出貨
S-0413花灑樣品組× 2樣品
S-0414角閥× 50作廢
S-0415水龍頭本體× 30已出貨
S-0415止水墊片× 200已出貨
規則一:先剔除

品項是樣品,或狀態是作廢,一律不進結算。

規則二:再合併

同一張訂單的明細合成一列,才能對入帳。

對帳用:一單一列
S-04125 個品項已出貨
S-04152 個品項已出貨
整套 22 個處理步驟,沒有用到 AI。
夠不夠頻繁
每月月底都要做
規則講不講得清楚
講得清楚:樣品、作廢、合併
出錯誰攔得住
合計要對得上入帳
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第六章|報表與對帳

六小時的對帳,約一成真的需要人判斷

一次完整的月對帳,主管親自計時
6小時07分58秒
做法:一筆一筆判斷,這筆生意是哪個通路談成的,該付多少佣金。
要人判斷的只有 98 筆,約 8.5%。
這是設計階段分析歷史資料的結論,
不是導入後的實測。
這個月要付的佣金,共 1,147 筆,一格是一筆
1,049筆 上個月判斷過,照抄
98筆 第一次出現,要人判斷
夠不夠頻繁
每月一次,每次六小時
規則講不講得清楚
九成講得清楚,一成要人
出錯誰攔得住
新案先進待認領清單
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第六章|報表與對帳

程式 40 秒找出兩種落差,原因要人去問

上一頁那份月對帳:拿兩份資料對編號,程式 40 秒對完
客戶寄來的清單3,991 筆
這個月付出的佣金1,147 筆
比對結果
C-1021
C-1021
對得上
C-1022
(沒有)
② 清單有,沒付過
C-1023
C-1023
對得上
(沒有)
E-0063
① 付了,清單沒有
C-1025
C-1025
對得上
C-1026
(沒有)
② 清單有,沒付過
①9筆 付了佣金,清單上沒有
原因查下去,是兩件事:
6 筆:客戶清單沒給齊
3 筆:真的要查
②2,846筆 清單上有,從沒付過佣金
從民國 110 年到現在,任何一個月都沒付過
為什麼?答案不在資料裡,要問客戶。
夠不夠頻繁
每個月都收到新清單
規則講不講得清楚
找落差講得清楚,原因講不出
出錯誰攔得住
人工翻頁攔不住,要程式比對
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第六章|報表與對帳

同一欄,兩成放的不是比率

用了好幾年的對帳單:九個格子
編號佣金比率
A-0101
30%
A-0102
30%
A-0103
1500
A-0104
25%
A-0105
待議
A-0106
30%
A-0107
2500
A-0108
30%
A-0109
30%
2,142列 真的是比率
536列 放的是金額(1500、2500……)
89列 放的是文字

隔壁的實領欄,同一個分頁混了四種算法

=H
540 列
=F*H
84 列
=D*H
13 列
=D/F*H
7 列
夠不夠頻繁
每個月都在用的表
規則講不講得清楚
先把每種寫法問清楚
出錯誰攔得住
算之前,先驗每欄放什麼
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第六章|報表與對帳

報表是給人看的,所以要先分成三層

原始層

稽核、回溯

原樣保留,要追溯時回來查

6 月 通路佣金結算表
北區
通路甲
12,000
通路乙
8,500
通路丙
3,200
小計 23,700
備註:丙另計,詳見去年合約
印出來很好讀,但不是機器要的格式

清洗層

AI 與程式

一列一筆、欄名固定、資料完整

月份
區域
通路
金額
備註
6 月
北區
通路甲
12,000
6 月
北區
通路乙
8,500
6 月
北區
通路丙
3,200
另計,見去年合約
藍底是洗過的格子:
合併格拆開、月份變一欄、備註搬進該列、小計列拿掉

結果層

人

公式、對帳結果、報表

北區小計
23,700
=SUM(D2:D4)
把清洗層金額那一欄加起來,不手打
規矩一

一欄只放一種資料

規矩二

一列就是一筆

規矩三

一格只放一個值

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第六章|報表與對帳

十張收據藏四個陷阱:AI 標出來,人拍板

01 交通
285
02 文具
156
03 餐費
750
號碼重複
04 停車
90
05 軟體
1,099
06 郵資
96
07 禮盒
899
該歸交際費?
08 手寫
350
字跡很淡
09 餐費
840
缺統編
10 餐費
750
號碼重複
AI:標出可疑的重複、缺統編、字跡淡、科目存疑
→
人:最後拍板退回、剔除,或決定歸哪個科目
夠不夠頻繁
每月報帳都會碰到
規則講不講得清楚
重複、缺統編講得清楚
出錯誰攔得住
AI 標可疑,人拍板
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第六章|報表與對帳

加總交給程式,對不上就停發

機器:找出落差

逐筆比對,驗算加總,把落差指出來

人:判定原因

為什麼有落差?要不要發出去?

加總與算稅:腳本,AI 不心算
這個月:四類加起來要等於總差額
漏記50
+
重複40
+
金額不符20
+
跨月10
=
總差額120
對得上
送出
另一個月:少算了一類
漏記50
+
重複40
+
金額不符20
+
跨月?
≠
總差額120
標紅
停止發送
夠不夠頻繁
每月結帳都要做
規則講不講得清楚
分項加起來要等於總數
出錯誰攔得住
對不上,自動停發
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第六章|報表與對帳

報表與對帳這一類,判斷重點是先分工,再驗算

腳本

規則講得清楚的,交給程式

剔除樣品、合併明細、加總驗算,對不上就停

AI

格式亂的,讓 AI 先讀、先標

讀收據、挑異常,只標可疑,不下結論

人

原因與拍板,留給人

為什麼沒出現?這筆認不認?要不要發出去?

回到你的公司:月底對帳,最花時間的是哪一步?剔除、合併,還是找原因?
下一類
資料自己在系統之間走的時候,誰來盯?系統串接。
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第六章|四種日常工作 3/4:系統串接

客戶在群組裡報修,系統自動幫你開工單

經銷商與客戶的 LINE 群組

679個群組,每天約650則訊息
一個月對話抽樣,報價時的試算
〇〇商行:貨款已匯,請確認
業務:下週一公休,先公告一下
客戶:浴室水龍頭又滴水,照片如附
客戶:謝謝,收到了
→
AI 小幫手24 小時盯著,每 10 分鐘掃一輪判斷:這是不是報修?每天約 25 件是報修
→
報修工單|已自動建立
問題水龍頭滴水
客戶〇〇商行
照片已附上
通知維修人員
人不用再一個群組一個群組翻,只要處理工單。
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第六章|系統串接

客戶說「龍頭壞了」,AI 先追問,簡單的當場解決

客戶的 LINE 對話

我浴室的龍頭壞了
可以拍一張照片,說明是哪裡的問題嗎?
〔照片:龍頭底座在滴水〕
AI 看照片與描述,判斷:簡單,還是要師傅?
簡單問題

直接教客戶自己處理

例:馬桶水箱的浮球調整
到這裡就結束,不用派人
需要師傅

建立工單,通知客服跟進

照片與描述已整理好
這才需要人出手
24 小時都有回應,而且有一部分問題,根本不需要人出手。
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第六章|系統串接

三個判斷題:報修自動開單,可以交給 AI 嗎?

1夠不夠頻繁?
每天約 650 則訊息、約 25 件報修(試算),天天發生。
夠頻繁
2規則講不講得清楚?
「什麼算報修」大致講得清,但灰色地帶要人先訂:閒聊裡說「好像怪怪的」算不算?
邊界要人訂
3出錯誰攔得住?
開錯單,客服一看就關。但重複開單、該開沒開,沒有人會知道。
要設檢查
可以交,但每天要有一則「今天處理了幾筆」,沒收到就通知。
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第六章|系統串接

串接 LINE 前先算帳:發 1 則,可能等於 200 則

LINE 群組:200 人

LINE 官方帳號主動發 1 則
一個點代表 1 則額度:1 則 = 200 則
做法一:LINE 主動推播
1 則 × 200 人 = 200 則

每發一次,額度就燒掉一大塊。

做法二:回覆加每日摘要
有人問才回,每天摘要一次

改用 LINE 的回覆功能,不吃主動發送的額度。

串接前先算:每一次動作,要花多少。
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第六章|系統串接

系統只收得到客戶說的話,資料天生缺一半

LINE 官方帳號的對話(經銷商詢價)

這批龍頭的交期是哪一天?
預計 10 月 20 日出貨。
好,數量照原本的。
收到,已更新訂單。
系統存得到系統存不到
為什麼存不到?

資料快遞員只替「客戶傳進 LINE 的訊息」跑腿。員工從客服後台發出去的,後台沒有提供接口。

AI 看到的對話:只有一半

它可能以為「客戶問了交期,沒人回」。

資料拿不全,AI 再聰明,也只能在殘缺的資料上判斷。
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第六章|系統串接

要資料先問三句話:系統自己給不給?

1系統自己給不給?
先看畫面訂單系統裡,有沒有「匯出」的按鈕?
有,就直接匯出,不用抓。
→
2給得剛不剛好?
再看內容欄位夠不夠?只有自己登記的單,還是連經銷商下的單都有?
剛好,就用它。
→
3不給,才動手抓。
最後才這樣做請 AI 操作網頁,把畫面上的資料抓回來。
到這一步,才請 AI 動手。
先問系統,再動手。能直接拿的,就不要硬抓。
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第六章|系統串接

AI 幫你抓網站資料,登入那一關由人來過

AI
走到登入畫面,停下來

自己開網站,一步一步操作,到了登入就等人。

→
人
自己登入,輸入驗證碼

帳號密碼不交給工具保管。

→
AI
接手已登入的分頁

十五個步驟自己完成,並逐步自我檢查。

整段過程封裝成工具,下次可以重複執行。
登入這一關,留給人。
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第六章|系統串接

9.5 小時是試算,不是實測

9.5
小時/天
試算

約 200 個群組有動靜,每個點開看 1 分鐘

3.3小時

約 25 件報修,每件來回溝通 15 分鐘

6.2小時
合計 9.5 小時,約 1 到 1.5 名全職人力
導入後實測,省了多少?
沒有數字

要量過才算數。

看到省時數字,先問:是試算,還是量出來的?
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第六章|系統串接

系統串接的判斷重點:資料拿得全,出錯看得見

判斷題 1夠不夠頻繁?
天天發生、人工要一個一個處理的,才值得串。
判斷題 2規則講不講得清楚?
先講清楚:資料從哪來、拿不拿得全、每次動作花多少。
判斷題 3出錯誰攔得住?
串接出錯常常不會叫:登入留給人,每天固定對一次數。
下一種日常工作:文件審核。AI 讀文件,人來做判斷。
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第六章|四種日常工作 4/4:文件審核

AI 讀多份文件,一件 4 頁只要 8.5 秒

供應商送來的三份文件,同一家公司的資料要一致

營業登記

公司全名〇〇五金行
戶名〇〇五金行

報價單

公司全名〇〇五金行
戶名〇〇五金行

匯款資料

公司全名〇〇五金行
戶名〇〇五金對不上
AI
27 / 27
欄位全部讀對(試做階段,樣本很少)
改造前
65.5 秒
改造後
8.5 秒
同一套流程,一件 4 頁的文件,單次實測。不是人工審件的時間,也不是平均。
夠不夠頻繁

每月 200 到 300 件

規則講不講得清楚

欄位對不對得上,講得清楚

出錯誰攔得住

報告出來,人複核

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第六章|文件審核

系統叫輔助,不叫自動審核

輸入多份文件
→
AI讀欄位、互相比對
→
輸出報告:缺件清單與疑點
→
人複核,做最後決定
AI 不做最後決定,人做。
稽核表系統自動留底
承辦人補填「〇〇」欄,原本空白〇月〇日 〇點〇〇分
承辦人紅燈改為「退回補件」〇月〇日 〇點〇〇分
夠不夠頻繁

每天 10 到 20 件,月底爆量

規則講不講得清楚

查得出的才查,其餘交給人

出錯誰攔得住

人最後決定,稽核表留底

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第六章|文件審核

文件上空白的欄,要回空白,不能湊

供應商合約

保證金:個月
條款:最高不得超過二個月
原本要求「務必抓到」AI 填「2 個月」從條款上限湊的
改成「只抽填入的值」AI 回「空白」明確錯誤
30 → 2含另一項修正
相符
相符
?無可比對
空白不等於通過:沒有東西可以比,就不亮綠燈。
夠不夠頻繁

每份合約都有空白欄

規則講不講得清楚

空白就是空白,一句話講清楚

出錯誰攔得住

空白欄交給人補,AI 不補

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第六章|文件審核

紅燈不一定是文件錯,也可能是 AI 看錯

AI 把帳號讀成金額

原件上這一欄
匯款帳號
AI 讀成
保證金
紅燈:保證金異常

簽章欄跨兩頁,AI 只看一頁

章採購方
第 1 頁
章供應商
AI 只看這頁
→
缺章:採購方
紅燈只是提醒,要回原件對。
夠不夠頻繁

每天 10 到 20 件,天天遇到

規則講不講得清楚

紅燈只是提醒,不是判決

出錯誰攔得住

人按「查看來源」,對原件

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第六章|文件審核

同一套標準有兩個版本,21 格有 19 格不一樣

審供應商文件前,AI 要先有一張標準。客戶給了兩份:
Excel 試算表
資本額至少
營業額至少
採購上限
龍頭
1,000
3,000
520
閥件
800
2,400
410
軟管
500
1,500
260
花灑
600
1,800
479
配件
300
900
150
包材
200
600
100
代工
1,200
3,600
600
審核須知紅色=跟左邊不一樣
資本額至少
營業額至少
採購上限
龍頭
1,050
3,150
545
閥件
800
2,500
430
軟管
520
1,580
270
花灑
630
1,900
331
配件
300
950
160
包材
210
630
105
代工
1,260
3,780
630
單位:萬元
19 / 21格不一樣
框起來的那一格:花灑的採購上限

一份寫 479 萬,一份寫 331 萬,
差 148 萬

AI 不能替你決定哪份算數。系統先採須知那份,客戶確認前,這批門檻不上線。
夠不夠頻繁

每次審都要比門檻

規則講不講得清楚

兩份來源不一致,規則還沒定

出錯誰攔得住

確認前不上線,先問客戶

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第六章|文件審核

系統做好了,同一題問三個人,答案對不起來

系統開發
已完成,卡在規則
文件有這個問題,會不會退件?
同事 A
同事 B
同事 C
合約少了保固條款
不會退
不會退
會退
資格證明的日期差幾天
不會退
不會退
會退
附約期間跟主約對不上
不確定
不確定
不確定
他們怎麼答的

多半是「經驗上沒退過」,
不是「規定上不用」。

9條規則,先改成
只提醒,不擋件
規則不在文件裡,在每個人的經驗裡。經驗不一樣,系統不知道該聽誰的。
夠不夠頻繁

每月 200 到 300 件

規則講不講得清楚

三個人答案對不起來

出錯誰攔得住

先只提醒,由人看過再判

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第六章|文件審核

文件審核這一類:AI 先讀,人最後判

1夠不夠頻繁
夠
  • 每月 200 到 300 件
  • 月中月底爆量,人會累、會漏
2規則講不講得清楚
要先講清楚
  • 講得清楚的,系統查
  • 標準打架、定義沒定的,先交給人
3出錯誰攔得住
人
  • 紅燈要回原件對
  • 報告有人複核,覆寫留稽核表
文件審核不是自動審核,是 AI 先讀、人最後判。
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第六章|文件審核

回到你的公司:哪一種文件,最耗人?

供應商資格文件
報關文件
客戶訂單規格確認
品檢報告核對
夠不夠頻繁一個月有份
規則講不講得清楚標準寫得下來嗎?
出錯誰攔得住讀錯了,誰會發現?
三題都答得出來,那就是下一個可以請 AI 先讀的文件。
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無聲丟值,
比丟錯值更危險。
漏掉的、讀不出的、看錯的,都要讓人看得見。
出錯有兩種:會叫的,和不會叫的。下一章,翻車現場。
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07
翻車現場
AI 系統最危險的,不是報錯,
是看起來一切正常,其實錯了。
  1. 01AI 聽得懂人話了
  2. 02AI 已經強到哪了
  3. 03直接看:AI 做一份對帳表
  4. 04回到你的公司
  5. 05這件事,能不能交給 AI?
  6. 06四種日常工作,拆給你看
  7. 07翻車現場
  8. 08把判斷寫成規則
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第七章|翻車現場

出錯有兩種:會叫的,和不會叫的

傳統軟體出錯:會叫
Error訂單匯出失敗
紅燈亮,畫面跳出錯誤訊息。
人馬上知道,馬上處理。
AI 系統出錯:不一定會叫
200 OK已完成
「200 OK」是電腦回報「我辦好了」。
本月出貨彙總〇〇〇 筆本月應收〇〇〇 元
內容是錯的,但沒有任何一盞燈告訴你。
人不知道,照著錯的數字往下做。
審 AI 系統,第一題問:它出錯的時候,會不會讓我知道?
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第七章|翻車現場

額度用完 34 小時,沒有任何一盞燈亮

額度歸零後,系統每 10 分鐘照跑一次,每次都失敗
額度歸零34 小時,零告警

告警鈴

響了 0 次
唯一在看的巡檢,一天只跑兩次,
34 小時後才把問題報出來。
掉出視線,永遠撈不到
系統只肯回頭看這一天
249則

成了孤兒
來自 61 個經銷商群組
含 2 則點名客服的報修

傷害不是停擺本身,是停得夠久,資料就永遠撈不回來。
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第七章|翻車現場

兩位客戶同名,系統開了兩個資料夾

〇〇五金行
王經理
客戶 A
=
〇〇衛浴
王經理
客戶 B
→
報價自動化只認名字
→
王經理報價資料夾
王經理報價資料夾
當時的臨時規則

同名時,取最近有往來的那一位。

員工自己的做法

名字後面加上縣市,才分得清。

同名同姓是哪一位?系統不知道,要人先定規則。
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第七章|翻車現場

分數看起來正常,引用的話卻是別人說的

AI 打分數的結果

優良普通待加強
評級分佈:看起來完全正常
報告裡的一行成交引導:優良
「好,我今天就想決定,
請問交期最快什麼時候?」
報告以為:這是業務說的
實際上:這是 AI 扮演的買家說的
先不要看它給幾分,先看它引用的那句話。
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第七章|翻車現場

三種不會自己叫的翻車,各放一個檢查點

1該叫沒叫
  • 額度用完,34 小時沒人知道
怎麼發現的

巡檢一天只跑兩次,
34 小時後才報出來

人在這裡檢查

該有的動靜沒出現,
就叫人

2分不清,硬做下去
  • 同名客戶,開出兩個資料夾
怎麼發現的

員工自己看到
資料夾變兩個

人在這裡檢查

分不清的,
停下來給人判斷

3自己說沒問題
  • 分數正常,引用卻是別人的話
  • AI 自己驗自己,越試越糟
怎麼發現的

逐句核對引用,才現形

人在這裡檢查

由人驗收,
或由獨立的第二位檢查

不是不相信 AI,而是讓它出錯的時候,有人會知道。
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第七章|翻車現場

回到你的公司:它悄悄壞了,你多久才會知道?

我公司的〇〇,如果今天悄悄出錯,
我最快要等到才會知道。
〇〇可以是:報表、訂單系統、AI 客服、報關文件
發現得早發現得晚
系統當天通知我
月底對帳才發現
客戶來電才知道,
或根本不知道
答案是「客戶來電」或「不知道」的,那裡就是你要先加檢查的地方。
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把失敗寫進規則,
讓系統替你記住。
每一次翻車,都該留下一個檢查點。
檢查點怎麼寫成規則?下一章,我們把判斷寫成規則。
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08
把判斷寫成規則
AI 在圈內自己跑,
圈外的標準,要你來寫。
  1. 01AI 聽得懂人話了
  2. 02AI 已經強到哪了
  3. 03直接看:AI 做一份對帳表
  4. 04回到你的公司
  5. 05這件事,能不能交給 AI?
  6. 06四種日常工作,拆給你看
  7. 07翻車現場
  8. 08把判斷寫成規則
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第八章|把判斷寫成規則

你在圈外定標準,AI 在圈內自己跑

P計畫
D執行
C檢查
A修正
AI 在圈內
自己跑

圈外:你定標準

  • 什麼算做對?
  • 什麼不准碰?
  • 什麼要停下來給我看?
標準寫不出來,檢查那一步就是空的。圈外的標準,怎麼寫?
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第八章|把判斷寫成規則

老闆說不出標準,自動化就做不了

報價單
條件AI 填的
北部〇〇公里內不加價
中南部加價〇〇元
客戶傳來的圖面,老闆覺得「這張看起來比較亂」加多少?
老闆沒辦法把標準列出來,自動化就做不了。
每一步都有條件
收詢價→查地區→套加價→出報價

AI 跑得完

流程寫著「看狀況決定」
收詢價→看狀況決定

AI 也不知道怎麼跑

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第八章|把判斷寫成規則

目標要像食譜,不要像減肥標語

口號你說
「做出美味的紅燒肉」
端出來的是:糖醋排骨
食譜你改說
不加醬油
甜度來自冰糖
三層肉要先過水去腥
端出來的,起碼是紅燒肉
「美味」是減肥標語,「不加醬油」是食譜。
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第八章|把判斷寫成規則

「感覺還不錯」不是標準,過/不過才是

出貨資料整理得怎麼樣?打幾分

12345
業務3 分,還算及格
品管3 分,有點糟
不是標準

出貨單核對:每一條,有或沒有

每一筆都有訂單編號過
出貨數量和訂單一致過
客戶名稱沒有空白不過
驗收 AI 的交付物,用過不過清單,不要用「看起來可以」。
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第八章|把判斷寫成規則

規則散在各人手上,先收齊交給 AI

業務我習慣這樣算
會計我另有一套做法
倉管舊的規則我還在用

規則檔

不必一次寫齊,在對話裡逐步累積。

AI 依規則對帳

人只改它錯的地方
4,000餘筆

人工比對(估計)

→
一、二百筆

需要人覆核(期望)

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第八章|把判斷寫成規則

問題收成二選一,當天就有答案

訂單走到哪一步,才算「處理完」?
這個我們討論一下
之後沒有下文:規則停擺 三週
第 1 週第 2 週第 3 週
A出貨之後都算
B只有收款之後才算
同一天,拿到答案
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第八章|把判斷寫成規則

授權之前,先寫不准做什麼

你說 整理這份出貨資料
AI 熱心過頭:順手寫了一段程式
又回頭問你三個問題

授權單:整理出貨資料

  • 不准寫程式,只整理資料
  • 只准讀指定的兩份檔案
  • 只准結果放進指定資料夾
  • 不准改到原始檔,不准上網亂查
  • 不准一直反問,直接做完
5我們給客戶的規格書,也先寫 5 條「不做」,為了避免驗收爭議。
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第八章|把判斷寫成規則

AI 回客戶,三件事絕不能說

金額

「換一顆閥芯五百元就好」
安全的說法「費用由業務確認後報價」

時間

「這兩天就補寄給您」
安全的說法「已登記,會盡快安排聯繫」

責任

「這批瑕疵算我們的」
安全的說法「責任歸屬由專人確認」
「這類情況通常由經銷商負擔」
通順、合理、比對全過
知識庫裡:找不到依據
每一個主張,都要找得到來源。找不到,就不能說。
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第八章|把判斷寫成規則

缺的東西,標出來,不要補

AI 偷懶的做法空白的客戶格,自動抄上一列
→
規則寫成缺值標「未填」,不要瞎補
AI 偷懶的做法會議上沒人提到的待辦,當作已完成
→
規則寫成標成「未提及,待追問」
AI 偷懶的做法待辦沒有負責人,照樣輸出
→
規則寫成缺負責人,一個都不能輸出
猜錯,比空著更麻煩。缺的,標出來給人補。
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第八章|把判斷寫成規則

對外發出去的,一律先給人看

客戶來信
→
AI讀信、擬草稿
人先看過,點頭
→
→
客戶收到回信
回信草稿(AI 擬的)
您好,關於您反映的出貨問題,我們已登記,會盡快安排聯繫。
人送出

按下去的,永遠是人

回信永遠只出草稿。凡是會發出去的,先給人看。
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第八章|把判斷寫成規則

說不出它何時觸發,就是還沒驗過

AI回報
出貨單金額重複計算的問題,修好了。
已修復未驗證
你它在什麼情況下會觸發?
我們專案紀錄裡的一條規則宣稱一個修復時,要能說出「它在什麼情況下會觸發」;說不出來就是還沒驗過。
說得出觸發條件:才算驗過
說不出來:交出去的可能是死碼
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第八章|把判斷寫成規則

規則寫得好不好,換個人照做看看

做規則的人寫好工作手冊
→
沒參與製作的同事只憑手冊,重做一次
→
兩邊的結果〇〇筆 對 〇〇筆
結果一致,才算過
不一致:手冊寫得不夠清楚,回頭補
不是手冊好不好看,是換一個人,能不能做出一樣的結果。
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第八章|把判斷寫成規則

回去,只圈一件事

月底加工費對帳
整理供應商報價
出貨單核對
客訴回覆草稿
訂單進度追蹤
庫存盤點表
報關文件檢查
會議待辦追蹤
流程最清楚你寫得出標準
出錯攔得住有人檢查,錯了能退回
回去,我就圈那一件事。
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把你腦袋裡的判斷,
一條一條交到它手上。
這些 AI 不會自動有,是你寫進去,它才有。
能把講不清楚的判斷攤開,本來就是帶人的本事。
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