常見詢問整理
盤點高頻問題與可使用的內容來源，建立清楚的回答邊界。
What matters
AI 的價值不只是一段回答，而是能否接上資料、規則與下一個工作節點。
AI 客服與自動化不應從模型名稱開始，而要先確認使用者會問什麼、哪些內容可以可靠回答、什麼情況必須交給人工，以及結果要送到哪個後台流程。
Timeflow 可依情境規劃網站或 LINE 互動、FAQ、自動回覆、會員或預約節點與人工轉接。不同整合需要的資料、權限與風險不同，會在專案範圍中逐一確認。
Capabilities
把對話、判斷與後續處理放在同一張流程圖上。
AI / 規則分工
判斷哪些工作適合生成式 AI、固定規則或直接交由人工處理。
LINE 與網站情境
依使用者所在管道規劃互動方式，而不是把相同對話硬套到每個入口。
人工轉接
保留無法可靠處理、需要判斷或具風險問題的人工節點。
資料與後台串接
視專案權限與既有系統，評估會員、課程、預約或管理資料的連接方式。
錯誤與例外流程
設計無法回答、資料不足與外部服務失敗時的清楚回應。
Approach
用小而清楚的場景開始，逐步接進營運。
- 01
找出高頻工作
從重複詢問、查詢與人工轉貼資訊等場景找到優先項目。
- 02
界定資料與邊界
確認回答來源、可執行動作、權限與必須轉人工的情況。
- 03
建立可驗證流程
先完成核心對話與串接，再用實際情境測試例外狀況。
- 04
觀察後再擴充
依使用紀錄與人工回饋調整內容、節點與整合範圍。
Best fit
適合有明確重複工作、也願意整理流程邊界的團隊。
- 客服經常重複回答相同問題
- LINE 對話需要銜接會員、課程或預約資料
- 網站詢問需要分類並送往後續流程
- 希望把 AI 互動做成完整產品體驗
FAQ
合作前常見問題
先釐清適用情境與執行方式，再決定下一步。
AI 客服可以整合到既有網站或 LINE 嗎？
可以依既有平台、帳號權限、資料來源與期望流程評估。網站與 LINE 的互動方式不同，會分別確認 Webhook、前端體驗、人工轉接及資料串接需求。
導入 AI 後可以完全取代人工嗎？
不建議把目標設為完全取代。較適合先處理高頻、界線清楚的詢問，並為資料不足、敏感或需要判斷的情況保留人工服務。
AI 能回答哪些內容？
取決於可使用的資料、回答規則與風險邊界。專案會先確認可靠的內容來源與禁止回答範圍，再設計無法判斷時的處理方式。
可以先做小範圍驗證嗎？
可以。可先選擇一個高頻且可量測的流程建立 Prototype，再依實際測試結果決定是否擴充到更多問題、資料或管道。
START WITH THE REAL WORKFLOW