先釐清可自動化範圍
先做小範圍驗證
香港 B2B 案例
企業痛點 vs AI 解決方案
清晰對比，讓你一眼看到 AI 如何直接解決現實問題
傳統企業痛點
人手成本高昂，招聘困難
人才流失嚴重，薪酬成本不斷上升。
重複性工作耗時
客服回覆、資料輸入消耗 60% 以上工時。
數據分散，決策憑感覺
資料散落 Excel 或多個系統，無法整合分析。
客戶回應慢，錯失商機
未能即時回覆查詢，導致成交流失。
合規與安全風險
缺乏自動審查與權限控制，易引發錯誤。
ADWire AI 解決方案
AI 應用開發
按業務場景開發客服輔助、文件處理、資料查詢及草稿生成等應用。
企業流程自動化
處理單據、審批與跨系統同步，並設人工覆核、失敗重試及錯誤通知。
企業知識庫 (RAG)
整合內部文件及 CRM／ERP 資料，讓同事以自然語言查詢並附引用來源。
AI Agent 及系統整合
以 API 連接現有系統，按權限執行查詢、分類及通知等工作。
部署選項
按需求評估企業內部網絡、受控雲端或混合部署，並設定存取權限、日誌及資料保留期。
支援多種 AI 模型
根據業務場景選擇最合適的 AI 模型
ChatGPT
Claude
開源模型
Gemini Pro
企業採用 AI 的真實阻力
企業買 AI 的真正障礙，通常不是「用哪個模型」
我們在方案階段最常聽到的問題，不是技術問題，而是決策問題：不知道從哪裡開始、資料一團亂、怕 AI 答錯、怕踩到合規、算不出回報。以下五項是我們實際處理的方式，也是你在評估任何一間 AI 供應商時應該逐項問清楚的。
| 企業的真實阻力 | 我們在方案階段怎樣處理 |
|---|---|
| 不知道哪個流程值得先做 | 先做流程盤點：按「重複頻率、人手投入、出錯成本、資料是否已有電子紀錄」四項排序，選一至兩個範圍先試。不會一開始就建議全公司導入。 |
| 資料散亂、未準備好 | 先確認資料在哪裡、格式如何、誰有權更新。若資料本身未整理好，我們會如實說明，並建議先處理資料來源，而不是硬做一個建基於混亂資料的系統。 |
| 怕 AI 答錯、產生不存在的內容 | 把「模型判斷」與「規則式處理」分開列明；需要對外發出的內容（回覆、報價、涉及金額的動作）保留人工確認步驟；系統記錄每次執行及輸出供日後追查。 |
| 合規與私隱：資料會去哪裡 | 逐項列明資料來源、是否需要傳送至第三方模型 API、哪些資料留在企業控制的環境、資料保留期與刪除方式。第三方依賴的部分會明確標示，不會含糊帶過。 |
| 算不出回報，預算批不到 | 用可解釋的算式做初步估算（見本頁下方的投資估算工具），並說明假設與限制。我們不會預先保證回本期，而是把假設攤開讓你自己判斷。 |
四個交付類型與實際交付物
採購時最需要問清楚的，是「你交付甚麼」，而不是「你用甚麼技術」
| 交付類型 | 適用情況 | 具體交付物 |
|---|---|---|
| AI 應用開發 | 有明確的使用場景，但市面上沒有現成工具合用 | 操作介面、後端服務、提示詞與規則設定、測試記錄、部署與交接文件 |
| AI Agent | 需要跨步驟執行任務，例如查詢、分類、通知、草稿生成 | 可執行的任務清單、權限範圍、人工覆核點、失敗重試與異常通知設定、執行日誌 |
| RAG 知識庫 | 內部文件多，同事查找耗時，或需要引用來源才敢用 | 知識庫結構、文件匯入流程、更新機制、引用來源顯示、存取權限設定 |
| API 與系統整合 | 已有 CRM／ERP 等系統，需要把 AI 能力接進去 | 整合規格文件、API 對接與測試、錯誤處理方式、後續維護與擴充安排 |
如果你的項目不屬於以上任何一類，或者資料狀況未足以開始，我們會在諮詢階段直接說明，並建議較合適的起步方式。相關的流程自動化範圍，可參考企業流程自動化及 RPA；需要訂造內部系統，則見系統開發。
核心 AI 服務模組
專為 B2B 業務場景設計的智能化模組
AI 智能客服系統
理解廣東話口語，準確回答產品查詢、報價及售後問題，並自動轉介 Sales 跟進。
AI 文書與內容生成
自動生成 SEO 文章、社交媒體帖文、EDM，提升內容產出效率。
企業專屬知識庫 (RAG)
將內部文檔與資料轉化為 AI 知識庫，員工可即時查詢。
AI 銷售賦能 (Lead Scoring)
自動評分 Lead，提供即時話術建議及下一步行動指引。
AI 數據預測與分析
整合 CRM/ERP 數據，預測庫存需求、客戶流失風險及銷售趨勢。
私有化 LLM 部署
模型與資料在企業控制的環境內運行。適用於對資料流向有嚴格要求的機構，需配合相應伺服器資源及技術支援能力。
ADWire 技術優勢
你不只是買一個工具，而是建立可持續的 AI 能力
多模型策略
按場景選用合適的大型語言模型，包括商用 API 及開源模型，並評估成本、資料處理方式及準確度。
資料治理與 RAG
建立高品質知識庫，確保 AI 回答準確、可追溯。
企業級安全
權限控制與審計日誌；部署方式按資料敏感度及業務需要評估。
效能優化
針對回應速度與成本進行模型壓縮與調優。
本地支援
以香港市場為主，提供廣東話及中文書面語的溝通、培訓及維護安排。
AI 成效追蹤
提供 KPI Dashboard 追蹤 ROI、工時節省與銷售成效。
應用案例範圍示例
以下為工作範圍示例。具體成效數字會在取得客戶同意後於案例頁公開， 未經核實的數字不會在此展示。
AI 客服輔助 + RAG 知識庫
將內部政策及產品文件整理為可檢索的知識庫，客服查詢時先由系統提出建議答案及引用來源，再由同事確認後回覆。
文件處理及流程自動化
由運單及對帳文件擷取所需欄位，自動寫入指定系統；未能辨識或有疑問的個案會標示出來，交由同事核對。
查詢分類及跟進提示
按查詢內容分類並提示優先次序，協助同事決定跟進先後；系統只作提示，實際回覆仍由同事負責。
系統架構、部署及治理
企業採用 AI 時，最需要問清楚的不是「用哪個模型」，而是「資料從哪裡來、誰可以存取、 出錯時怎樣處理」。以下為我們在方案階段會逐項確認的內容。
系統邊界及資料流
- 1資料來源：內部文件、知識庫、CRM／ERP 資料或客戶查詢，逐一確立來源及更新方式。
- 2處理方式：規則式處理與 AI 處理分開列明，說明哪些步驟由模型判斷。
- 3外部服務：如需使用第三方模型 API，會列明該供應商、傳送哪些資料及其資料政策注意事項。
- 4人工覆核：需要人手確認的步驟會標示出來，例如對外回覆、報價或涉及金額的動作。
- 5監控及日誌：記錄每次執行及輸出，方便日後追查及改善。
部署選項（按需求評估）
企業內部網絡部署
資料留在企業控制的環境內。適用於對資料流向有嚴格要求的機構，但需要相應的伺服器資源及技術支援能力。
受控雲端部署
以雲端服務配合權限、加密及日誌設定。導入較快、維護成本較低，資料處理方式取決於所選雲端及模型供應商的條款。
混合模式
敏感資料留在內部，其餘交由外部模型處理。實際劃分方式按資料敏感程度及業務需要決定。
不同客戶適合不同選項，我們不會假設所有項目都可以（或需要）私有化部署。 任何部署方式都不構成「零外洩」的保證 —— 資安取決於架構、權限設定、日常操作及第三方依賴。
資料保留及刪除
確認各類資料的保留期、刪除方式，以及誰有權要求刪除。
錯誤及例外處理
設定失敗重試、異常通知及人工接手條件，避免系統靜靜地停下來。
服務範圍及交接
列明維護範圍、回應時間，以及原始碼、知識庫及帳戶的歸屬安排。
投資估算工具（示意）
以下為簡化估算，用來協助比較不同假設下的量級，並非成效保證。 實際結果取決於流程複雜度、資料質素、自動化比例及員工使用情況。
ROI 參數輸入
只計算會被此流程影響的工時成本，不是整間公司的薪酬總額。
指該流程中可以交由系統執行的部分。實務上很少達到 100%，因為通常需要保留人工覆核。
一次性開發費用。未包含第三方平台訂閱及 AI 模型 API 用量費用。
預估回報
以上為簡化估算，假設可自動化比例立即生效，且未計入導入期間的過渡成本、培訓時間、 第三方訂閱及模型 API 用量費用。此工具只作初步參考，並非成效或回本保證。 另外，估算假設「節省的工時等於同等價值的產能」，但實務上被釋放的工時通常只有一部分 會轉化為實際產出，因此這裡的數字應視為上限而非預期值。關於生產力轉化係數的討論， 可參考我們在AI 自動化回報分析一文引用的方法論。
AI 落地四部曲
每一步都有明確交付物，結果以當初議定的指標衡量
諮詢與診斷
識別高價值場景與 KPI，建立 AI 路線圖。
方案設計
選擇最佳模型與架構，設計自動化流程。
開發與整合
開發 AI 模組並與 ERP/CRM 系統對接。
培訓與優化
培訓團隊並持續優化模型表現與 ROI。
客戶見證與社會證明
來自真實客戶的成果分享
“AI 客服讓我們放假時間也能即時回應客戶，令到轉換率提升非常明顯。”
“ADWire 先和我們逐項確認資料來源與權限，再按敏感度決定部署方式；機密資料留在我們控制的環境內，出錯時的處理流程也寫得清楚。”
“流程自動化後，每月節省了大量工時，團隊終於可以專注在開發新市場。”
相關服務與深入閱讀
AI 項目很少單獨存在 —— 以下內容協助你在規劃階段看清全貌
Jev 是什麼？決策型 AI 模型的原理與企業應用
判斷、分流、評分這一類「小型判斷」佔 AI 項目成本的比例很高 —— 這一篇說明決策型模型（System One）與傳統 LLM 的分工，以及甚麼工序值得改用這類模型。
AI Agency 服務（定位與選擇指南）
本頁講「技術上怎樣做」；若你還在評估應該找哪一類供應商、或者不確定要 AI 開發抑或數碼營銷，先看這一頁的分工與判斷標準。
企業流程自動化及 RPA
當流程本身已有明確規則，未必需要用 AI 判斷 —— 這一頁說明規則式自動化、RPA 與 AI Agent 的分工。
系統開發與整合
AI 能力要接進現有系統，往往先要處理資料結構、權限與 API。這一頁說明訂造系統與現成方案的取捨。
AI Agent 香港企業應用指南
AI Agent 與一般 Chatbot 的分別、可以處理哪些任務、權限與人工覆核怎樣設計。
AI 自動化回報分析
怎樣計算 AI 與自動化項目的回報、哪些假設最容易被高估，以及量度方式怎樣設定。
AI 客服系統導入指南
客服場景的實際做法、廣東話與書面語的處理、轉介真人跟進的時機與界線。
AI 如何降低營運人力成本
哪些工序最適合先做、釋放出來的工時可以怎樣重新分配，以及常見的誤算。
AI 解決方案：由定義到落地
AI 方案要落地，先要分清它是什麼、能解決哪一類問題、以及怎樣量度成效。以下是我們在企業 AI 項目中會一併處理的環節，協助你判斷應從哪裡入手，以及如何避免買了工具卻用不起來。
AI Agent 是什麼
先分清「AI 專案」的類型
導入路線與 ROI 評估
政府資助可降低試錯成本
常見問題
你關心的問題，我們都為你解答
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講清楚你的需求，我們會安排合適的同事回覆可行的做法、範圍及報價方式。無論是軟件開發、AI 應用、流程自動化還是搜尋增長，都歡迎先談清楚再決定。
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