AI 聊天機械人與助手

我建立對話式 AI——在你的團隊已經使用的渠道上運行的聊天機械人與助手，接入你的內部與專有系統，基於你經過治理的知識作答，並始終由人工掌控。我以在生產環境中真正上線為目標，而不是停留在簡報。

價值不在於網頁上一個通用的機械人，而在於一個我為你接入到業務實際依賴系統的助手——CRM、數據庫、文件庫、內部知識——在你設定的權限範圍內，可在移動訊息渠道（例如 Telegram 或 WhatsApp）或你自己的網頁應用上訪問，並在關鍵環節保留人工審核。

交付證明

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我建立並營運 KindyWords，一個在 Telegram 上運行的 AI 移動聊天機械人。一張手寫作品的照片傳進來，它會以語音訊息和批註過的頁面回覆，並始終在人工設定的邊界內運行。它是一款面向消費者的產品，而不是企業系統——但它證明我能交付真正上線運行的多模態聊天機械人，而不只是演示。

KindyWords 證明的是交付能力——一個真實、上線、運行在訊息渠道上的機械人。而企業級的系統整合——你的系統、你的權限、你經過治理的知識——是我為每一個客戶單獨建立的部分。

一個有治理的助手，在哪裏最能創造價值

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諮詢、估值與專業服務

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這個問題，你的機構其實早就回答過。兩年前有人寫過結論，現在沒人找得到，於是從頭再做一遍——而本可以支撐它的那份舊報告，從來沒有被引用。我把助手接入你的團隊本來就依賴的材料：過往報告、方法口徑，以及背後的工作底稿，每個回答都帶出處，並且由人掌控。

• 過往項目檢索 ——“類似的項目我們做過嗎？當時的結論是什麼？”——基於你自己已審核的材料作答，並附出處。
• 方法與籤核 ——“這一類資產我們用的是哪套方法？當時是誰籤的字？”
• 進度在誰那裏 ——“哪些項目在等我複核？草稿在誰手上？”
• 按已批准的措辭起草 ——直接取用已批准的範圍與免責段落，而不是從上一個項目裏複製。

現場與一線團隊

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另一種場景，也是大多數聊天機械人夠不到的：你的數據在本地，而你的人卻不在辦公桌前。 現場、倉庫和一線員工在實際工作的地方無法訪問 ERP。我會在他們已經使用的訊息應用上建立一個納入治理的助手，來居中取回答案——預設只讀，按每個人的權限範圍限定，每次查詢都有記錄，數據始終留在你的系統裏。

示意圖，而非實時聊天——對一次交互的概念呈現，全程納入治理。助手按每個人的權限讀取並記錄每次查詢，任何寫回都由人工批准，此處不編造任何數據——它只從你自己的系統與知識中取回並標註出處，而這些始終留在你的系統裏。

以下是我會讓它做的事：

• 現場實時查詢 ERP ——“3 號倉庫 X 零件的現有庫存？”·“客戶信用狀態和未結髮票？”·“採購訂單狀態和預計到貨時間？”——就在他們隨身攜帶的訊息應用上完成，無需電腦，無需 VPN。
• 隨時隨地審批 ——採購訂單、請假或報銷以訊息形式送達；在手機上批准或拒絕，並寫回你的工作流程。
• 多模態現場採集 ——員工發送一張照片或一段語音（“已向 2 號貨位交付 40 件，一個托盤受損”）；它可以被結構化、記錄，並把異常標記出來供複核。這樣的照片輸入和語音回覆，已經在我的 KindyWords 機械人中運行。
• 一線 SOP 與政策解答 ——“損壞商品超過 30 天的退貨政策是什麼？”——基於你經過治理的知識作答，附來源，並經人工審核。
• 主動提醒 ——補貨點觸發、逾期應收、審批積壓過久，推送給負責的人。

每一項都以預設只讀的方式建立，在你設定的權限範圍內運行，帶審計記錄，任何寫回操作都有人工參與。諸如 SAP、Microsoft Dynamics、NetSuite 或你自有數據庫這類本地系統，通過我為你的環境建立、並納入治理的連接器接入——數據留在原處。

產品名稱僅為兼容性與描述目的引用，不代表與 SAP、Microsoft、Oracle 或任何第三方存在合作、認可或認證關係。

我是 Microsoft 認證數據工程師、MarkLogic 認證管理員與開發者，這些連接器由我親自建立——查看資質。

從一個工作流程開始

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為一個工作流程做價值檢查 或 預約溝通，聊聊在哪裏放一個納入治理的助手最能創造價值。

常見問題

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