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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
經由公文簽呈資料分析鑑別內容適法性及潛在法務風險。
WorkLink 雲端系統能提供 AI 可用資料(AI-Ready Data)數據基礎,使企業能結合各式 AI 分析模型,執行隨選文件分析(On-Demand Document Analysis)。
收集彙整企業日常作業數據及流程表單資料。
依設定條件匯出資料檔案,作為智慧分析數據基礎。
資料過濾、清洗、去識別化、刪除冗餘內容及格式轉換。
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:
AI 提示詞要素
AI 提示詞範本:
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)
A:企業可經由雲端化資訊系統收集營運數據,經彙整轉化為 AI 可用資料(AI Ready Data),以提升數據品質及來源透明度,賦能 AI 模型進行高效精準分析,極大化商業價值。
A:AI 可用資料(AI Ready Data)是具備一致識別、明確來源、標準化結構及合規追溯之可信任數據,透過系統化彙整,搭配數據整備(Data Curation),資料能被 AI 模型高效調用進行分析,成為推動企業智慧應用堅實基礎。
A:資料整備(Data Curation)是將分散、雜亂之原始資料,進行系統化整理、清洗、標記、安全治理及持續維護,其核心目的在於消除資料雜訊並賦予結構,將數據轉化為高品質、可追溯之企業資料資產,作為 AI 系統與商業決策之可靠依據。
A:當 AI 應用於企業決策及預測分析時,對數據品質、來源透明度與可驗證性要求將大幅提高,數據偏誤於商業情境中極易被放大為系統性風險。企業 AI 分析應用不能僅仰賴模型本身,可信任之實際商業數據更是其穩健運作核心。
A:企業進行 AI 決策分析時應搭配營運實際資料主要原因如下:
・ 符合實際場景: 通用 AI 模型僅具備公開業界常識,無法掌握企業獨特之產品、流程及限制。唯有提供企業實際資料數據,AI 才能提供符合現實狀況之精準決策建議。
・ 避免偏差幻覺: AI 模型容易於缺少真實數據佐證情形下產生 AI 幻覺(AI Hallucination),或根據假設提供空泛缺乏實際價值推論。透過提供實際營運數據,能為 AI 分析提供事實依據,降低分析誤差風險。
・ 反映動態變化: AI 模型訓練參考所調用公開資料通常為過時歷史統計數據,企業進行 AI 決策分析應使用即時資料,以確切反映現況,確保 AI 分析及預測具備時效性及執行可行性。