AI 在企業導入的最大挑戰，往往不是技術問題，而是「落地不易」。

許多專案一開始信心滿滿，做到一半卻發現沒人用、無法複製、風險無法控管。投資了時間與資源，卻難以轉化為長期效益。更常見的狀況是：企業內部同時有好幾個業務流程想要導入 AI，卻不知道要先做哪一個。哪一個流程才是優先導入？哪一個應該放在後面？

本文提供的「七大評估面向」可提供你作為 判斷工具，而非硬性規範。

它能幫助管理者與專案負責人，將多個候選流程攤開來比較，挑出最值得優先落地的項目，降低導入風險，並逐步擴散成效。

讀完本文，希望能協助你：

• 快速判斷任務是否值得導入，並安排優先順序
• 設定不可妥協的底線，確保資訊可被撤回修正、紀錄可留存、風險有人把關建立質化 → 量化的檢視流程，讓效益更可追蹤
• 根據任務的目標 / 邊界 / 證據三要素，設計專屬的評估方法

為什麼要自訂指標？

• 因地制宜、對齊組織目標
  • 每家企業的流程與風險不同，自訂指標能與內部 KPI 與發展方向一致。
    
• 邊界與責任清楚
  • 哪些能自動化？哪些只能預警？哪些必須人工處理？是否有還原與紀錄留存？
    
• 決策透明、溝通順暢
  • 制定標準提供團隊共同語言，責任分工與預算協調更有效率。
    
• 從任務出發、不被工具綁架
  • 先判斷痛點適配度，再選擇工具，而非配合工具做事。
    
• 可持續擴大
  • 行為規範與邊界清楚後，數據才能量化成效，並在治理成熟後擴散應用。
    

AI 導入必備觀念

（一）導入推進面：上線之前

• 高層支持與策略一致：確認組織目標一致，獲取明確授權與資源。
• 目標具體化：先列 1–3 個任務目標（如知識檢索、減少重複工），聚焦流程與體驗是否改善。
• 小步快跑：從高頻、低風險場景切入，兩週或月度回顧，逐步穩定再擴散。
  

（二）治理與風控面：上線與運作時

• 還原機制：需有下架、撤銷與修正流程。
• 紀錄留存：必須保留來源、版本、審核人、關鍵決策紀錄
•  不可妥協的底線（Non-negotiables）：
  1. 金流／法遵／資安權限 → 一律人工主導
  2. 無法紀錄留存或來源不明 → 禁止上線
  3. 最終把關者僅留一位 → 權限與責任歸屬清晰

七大評估面向

你可以將這七大面向，套用在多個候選流程上，用以觀察：

• 哪些流程具備 高替代性、低風險、易於擴散 → 適合列入 Tier 1，先行導入。
  
• 哪些流程涉及 高敏感度、高不可逆風險 → 適合列入後續 Tier 2 或 Tier 3，再逐步推進。

為方便記憶，我們將七大面向分為三大群組：

一、 效率類：提升產能與可擴散性

1｜減少人力與重工
定義：把重複且規則清楚的可拆步驟交給 AI。
舉例：合約版型檢查、固定資訊補充自動化執行，條文取捨仍由法務判斷。

2｜支援量能成長
定義：自動化後產能提升，讓速度轉換成肉眼可見的價值。
舉例：報表夜間自動彙整，白天決策會議直接使用。

3｜成果可複製與擴散
定義：做法能模板化／元件化，換部門或市場只需小改即可重用。
舉例：品牌版型與 CTA 模組清單、常用 Prompt 等，轉換語言後可直接複製到海外分部。

二、品質類：守住標準與一致性

4｜降低錯誤、守住品質控管
定義：幫助組織降低出錯率，讓執行流程品質獲得保障。
舉例：素材上線經過 AI 先檢查尺寸與禁用詞；品牌語氣則由編輯人力把關。

5｜提升內外部體驗
定義：導入後提升客戶的使用體驗，內部流程在執行上也更流暢。
舉例：內部技術問題由 AI 先提供解法，複雜案件再轉交工程師；對外客服以 AI 草稿加速回覆，主管微調語氣後送出。

三、風控類：預防不可還原的錯誤發生

6｜強化追溯與稽核
定義：流程執行的歷史痕跡可被追溯，確保失誤步驟被復原。
舉例：預審自動產出「差異清單＋依據截圖＋審核人」，並且集中歸檔易於稽核。

7｜降低可能損失
定義：錯誤可被還原（能撤銷／能修改）；不可還原的環節則交由人工最後核准。
舉例：廣告素材若出錯可即時下架修正；金融金額異動必須人工核准。

透過這七大面向觀察欲導入 AI 的業務流程是否能發揮效益，確保下個步驟被阻礙／執行成果的品質不受影響，讓你能快速判斷導入優先順序（Tier 1／2／3），更能一次管理風險治理的邊界。

如何判斷導入的優先順序？

在多個候選流程中，可以這樣排序：

Tier 1（先導入）：具備高替代性、易於擴散、錯誤可控的流程。→ 例如：行銷素材初稿、履歷摘要、報表整理。

Tier 2（次階段導入）：雖然效率提升明顯，但涉及敏感互動或需更多治理。→ 例如：客服回覆、內部知識檢索。

Tier 3（延後導入）：高風險或不可逆流程，必須人工主導。→ 例如：金流審核、合約條文取捨。

設計自己的評估方法

接下來讓我們直接按步驟實際操作一次，請思考以下三個項目，找出與任務對應的目標、邊界及證據，有助導入 AI 的評估：

1. 目標

• 用一句話定義這個任務要改善的成果（效率／風險／體驗）。

2. 邊界

• 哪些能完全自動化？哪些只能以 AI 預警？哪些一定要人工處理？是否可還原？
• 指派一位把關風險的負責人。

3. 證據

• 設定檢視的頻率，把能佐證的檔案與紀錄固定化。
• 如何證明這項任務完成？紀錄是否能隨時能回看？

（此圖開放自由下載，作為發想評估指標的模板）

範例一 ｜行銷素材設計 

• 目標：提升效率、守住品牌一致。
• 邊界：受規範品類與對外承諾不得自動發布；最終核准者應為行銷總監；所有輸出須紀錄留存，出錯可即時還原下架。
• 證據與頻率：規格／禁用詞檢核報告、版本記錄、還原紀錄；每 2 週回看。

範例二：人資履歷初篩

• 目標：加速篩選流程，提升招募效率。
• 邊界：AI 僅能比對欄位、生成摘要，最終錄取判斷由 HR 主導。
• 證據：保留 AI 篩選報告與人資審核紀錄，每月回顧一次。

---

FAQ

Q：一定要七個面向全都用嗎？
A：不必。先挑 2–3 個最關鍵的面向，套用在一個任務上後，再擴大探究面向。

Q：沒有數據要怎麼開始評估？
A：可以先做質化評估，按照我們提供的「評估指標發想」模板寫下「目標／邊界／證據」三項答案；定期回看紀錄留存與還原紀錄，待任務與 AI 自動化相互配合穩定後，再逐步量化評估。

Q：如何避免 AI 直接放行造成風險？
A：把底線寫清楚（不可還原、無紀錄留存、資料合法性不明），設人工最後核准與緊急下架機制。

結語：企業專屬的評估指標讓 AI 落地更穩健

七大評估面向不是企業導入 AI 的唯一答案，而是幫助你 在多個流程中判斷優先順序 的工具。當組織能用這套思維挑出 Quick Win 任務並成功落地，後續擴散就會更有信心、更有依據：

• 讓 AI 專注在擅長的任務
• 讓人員守住關鍵判斷與責任落點
• 讓流程不斷優化，逐漸邁向規模化

當 AI 與人能協同合作，AI 從工具進階成為團隊可靠的工作夥伴。

---

探索更多⋯⋯

．企業培訓真實回饋 ▶︎ 新聞媒體工作者如何與生成式 AI 協作？從內訓實例看應用場景與思維挑戰

．企業智能轉型案例 ▶︎ AI 人才轉型怎麼做？企業打造持續進化團隊的 4 大實戰策略（含台灣大哥大案例）

．AI 自動化趨勢洞察 ▶︎ 2025 GEO 實戰守則：讓 ChatGPT、Gemini 主動引用你的內容

．AI 自動化學習資源 ▶︎ Make 自動化工具教學：介面操作、功能亮點與 Zapier、n8n 比較一次看懂