AI 應用實務
WorkLink 深耕商務數據資產，協助企業應用資料於 AI 分析，實現數據驅動之高效決策及營運轉型。
AI 應用概要
於 AI 應用浪潮下，企業資料將成為高價值數位資產，透過將數據資料與 AI 分析模型深度結合，能為營運決策帶來革命性突破。
業務銷售分析
經由銷售合約資料分析鑑別業務績效、銷售預測及市場商機。
財務會計分析
經由採購驗收資料分析鑑別非必要開支、議價優化及強化內控。
生產製造分析
經由設備檢測資料分析鑑別故障風險、潛在原因及週期趨勢。
外勤作業分析
經由外勤服務資料分析鑑別工作服務績效及作業改善建議。
勤務工時分析
經由打卡出勤資料分析鑑別人員超時加班及出勤異常傾向。
法規風險分析
經由公文簽呈資料分析鑑別內容適法性及潛在法務風險。
AI 應用程序
WorkLink 雲端系統可結合企業 AI 分析模型應用，執行隨選文件分析（On-Demand Document Analysis）。
1
資料收集
（WorkLink）
收集彙整企業日常作業數據及流程表單資料。
2
資料匯出
（WorkLink）
依需求設定條件匯出數據資料檔案。
3
資料確認
（檔案檢視軟體）
資料過濾、清洗、去識別化、刪除冗餘內容及格式轉換。
4
智慧分析
（AI 工具）
上傳資料檔案至 AI 工具進行分析，產出商業洞察及預測。
WorkLink 雲端系統具備便捷資料收集彙整機制，匯出提供企業數據檔案至 AI 大型語言模型（LLM）執行推理運算，具備以下優點：
導入建置容易
無需繁瑣系統串接或架設資料庫流程，節省高額建置及維護費用。
操作簡易便捷
符合通用操作實務，僅需將資料檔案上傳至 AI 工具即可展開分析。
保持方案彈性
採用資料可攜式方案原則，企業可自由選擇或使用現有 AI 工具。
資料內容優化
檔案易於去識別化等優化措施，提升保密性並降低 AI Token 消耗成本。
強化精準分析
以企業實際數據為參考基礎，大幅降低 AI 幻覺（Hallucination）發生率。
靈活利用成果
便利於將資料轉化為報告、摘要、圖表或簡報，極大化數據價值。
AI 提示詞
AI 提示詞要素
定義 AI 身份與專長
明確欲達成的目標
提供商業情境與受眾
規範語氣與禁忌事項
指定輸出排版結構
指定分析資料來源
AI 提示詞範本：
你是〔角色〕，請協助〔具體任務，動詞開頭〕。
背景：〔目標受眾、任務背景〕。
限制：〔語氣要求、禁止事項〕。
格式：〔表格／條列／段落，字數或欄位限制〕。
參考：〔指定可靠資料來源，如資料檔案文件〕。
背景：〔目標受眾、任務背景〕。
限制：〔語氣要求、禁止事項〕。
格式：〔表格／條列／段落，字數或欄位限制〕。
參考：〔指定可靠資料來源，如資料檔案文件〕。
AI 應用實例
實例一：業務銷售分析
AI 提示詞
你是資深科技產品銷售專家，請協助分析銷售訂購單資料，建立銷售預測並發掘潛在商機。背景：管理階層針對年度銷售訂購單進行分析，目標受眾為業務主管，分析結果將作為銷售目標設定及資源調配決策依據。
限制：1. 語氣要求：專業、客觀、導向數據決策。 2. 禁止事項：切勿根據推測填補缺失數據，若參考資料缺漏請明確標註。
格式：文字分項描述：1. 建立銷售預測 2. 發掘潛在商機。
參考：依據「銷售訂購單資料檔案」進行分析。
一、建立銷售預測
- 未來年度預期營收估計：NT$ 51,500,000。
- 歷史季節性推估：預估 Q1 受農曆春節工作天數減少影響，營收佔全年比重約 20%；Q4 為銷售高峰，營收佔全年比重約 35%。
- 新舊客戶貢獻占比：既有客戶續約及加購佔預測營收之 68%，新客戶開發訂單估計佔 32%。
- 產品銷售動能：「硬體設備」產品於過去年度訂購量呈現 15% 增長，將成為帶動營收成長主要核心動力。
二、發掘潛在商機
- 未開發潛力市場：服務業客戶訂單總金額雖僅佔整體 15%，但平均成交週期只需 22 天，顯著低於製造業客戶（55 天）。顯示服務業具備決策較快、競爭較低傾向，若增加該產業業務資源，有望快速複製成功模式。
- 產品交叉銷售商機：購買「硬體設備」產品客戶中，僅 45% 加購「維護合約」。建議針對其餘 55% 客戶進行再行銷（Remarketing），推首年優惠合約以挹注高毛利收入。
數據缺漏：計 86 筆銷售訂單資料未填寫「商機來源」，建議將此欄位設定為必填，以強化後續分析結果。
實例二：外勤作業分析
AI 提示詞
你是資深工業機械產業分析師，請協助分析設備維護外勤服務資料，鑑別工作績效及提出改善建議。背景：管理階層針對季度外勤服務紀錄進行分析，目標受眾為營運主管，分析結果將作為工作績效評估及改善決策依據。
限制：1. 語氣要求：專業、客觀、導向數據決策。 2. 禁止事項：切勿根據推測填補缺失數據，若參考資料缺漏請明確標註。
格式：文字分項描述：1. 鑑別工作績效 2. 提出改善建議。
參考：依據「外勤服務紀錄資料檔案」進行分析。
一、鑑別工作績效
採用「三級分級評核法」（卓越：修復率 ≥ 90% / 時長 -20% / 滿意度 ≥ 4.5 | 合格：修復率 70-89% / 滿意度 3.5 - 4.4 | 落後：修復率 ≤ 69% / 時長 +20% / 滿意度 ≤ 3.4）
- 卓越 (Tier 1) ：20%：集中於資深工程師，能準確判斷故障並攜帶正確備品，效率極高。
- 合格 (Tier 2) ：65%：能於標準時間內完成例行性保養及一般故障排除。
- 落後 (Tier 3) ：15%：重複派工率偏高且耗時超標，主要原因為複雜診斷能力欠佳及備品不足。
數據缺漏：8% 紀錄缺少「故障原因分類」。
二、提出改善建議
- 建構診斷知識庫及備品預測：彙整高頻案例建立標準指引，導入「備品預先建議」機制，降低二次派工率。
- 落實分級派工機制：高複雜度故障優先派發給「卓越」工程師並給予獎勵，一般維護由「合格」工程師處理，優化人力配置。
- 補全資料收集欄位：設定「故障分類選單」為必填欄位，消除未來分析死角。
實例三：勤務工時分析
AI 提示詞
你是資深服務業人力資源專家，請協助分析人員打卡出勤資料，鑑別人員超時加班及出勤時間異常。背景：管理階層針對前月人員打卡出勤資料進行分析，目標受眾為人事主管，分析結果將作為工時規劃及人力調配決策依據。
限制：1. 語氣要求：專業、客觀、導向數據決策。 2. 禁止事項：切勿根據推測填補缺失數據，若參考資料缺漏請明確標註。
格式：文字分項描述：1. 鑑別超時加班 2. 鑑別出勤異常。
參考：依據「打卡出勤紀錄資料檔案」進行分析。
一、鑑別超時加班
- 各別部門超時：A、C 門市平均加班時數高於全公司 35%，集中於週末尖峰時段，建議研擬該時段人員調配因應方案。
- 個人連續超時：特定人員（工號 0167、0214、0373）連續 5 日每日加班 2.5 小時以上，需個案關懷並調整工作量，以免違反法規。
二、鑑別出勤異常
- 遲到早退趨勢：早班（07:00）微幅遲到（5-15 分鐘）佔總遲到數 62%，且集中於特定人員，建議針對性予以輔導改善。
- 異常間隔工時：發現 18 筆前日下班（23:00）與次日上班（07:00）間隔未滿 11 小時之紀錄，需落實休息時間規定以符合法規。
數據缺漏：前月 12 日 E 門市刷卡資料全日空白，待確認是否為門市公休或集體補休。