AI導入及應用

AI 智能客服系統開發

整合 ChatGPT 或自訓練模型，打造具備自然語言理解能力的智能客服系統。可應用於官網、APP、LINE Bot 等多渠道，自動回覆常見問題、引導用戶操作，並在必要時轉接真人服務，大幅降低客服人力成本。

串接 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 等主流大型語言模型，結合企業既有系統與資料庫，實現 AI 輔助文案生成、摘要整理、資料萃取等功能。支援 RAG 檢索增強生成架構，讓 AI 回覆更貼近企業實際業務。

導入電腦視覺（Computer Vision）技術，實現商品辨識、人臉驗證、瑕疵檢測等自動化視覺分析功能。適用於電商商品分類、門禁管理、製造業品質把關等場景，以 AI 替代人工視覺審查作業。

透過機器學習模型分析企業內部資料，提供銷售預測、用戶流失預警、商品推薦等洞察。自動化資料處理管線，取代人工彙整報表，讓管理者即時掌握關鍵指標，做出更精準的業務決策。

將企業 SOP、產品手冊、FAQ 等內部文件建構成向量知識庫，配合 LLM 打造企業專屬 AI 助理。員工可直接用自然語言提問，快速查詢制度規範、操作流程，大幅提升內部知識流通效率。

結合 AI 與自動化工具，打造智慧化工作流程。例如：自動整理客戶信箱、AI 判斷工單優先級、自動生成週報摘要等。讓 AI 接手繁瑣重複作業，員工專注於高價值工作，提升整體組織效能。

FAQ

不需要從零建立 AI 研究團隊。導入前最重要的是盤點現有資料（是否有足夠的歷史資料供模型訓練或微調）、釐清痛點場景（哪個流程最需要自動化或智慧化），以及確保內部有人員能維護系統。山葵組可協助從需求盤點到系統上線的完整流程。

依應用場景而異。智能客服機器人從建置到上線通常需要 6–12 週；內容自動生成功能約 4–8 週；複雜的資料預測模型（如銷售預測、異常偵測）則需 3–6 個月的資料蒐集與訓練週期。我們會在需求訪談後提供具體時程規劃。

適合。並非所有 AI 應用都需要海量自有資料。基於 GPT-4o、Claude 等大型語言模型的應用（如文案生成、FAQ 機器人、資料摘要）可以透過 Prompt Engineering 和 RAG（檢索增強生成）快速落地，不需要自行訓練模型。

透過 API 串接的方式整合。AI 模組（如 OpenAI API、自建推論服務）以微服務形式部署，透過 RESTful API 或 Webhook 與 ERP、CRM、官網後台等既有系統溝通，不需要改動既有系統的核心架構。