AI adoption, built for real work

讓 AI 真正進入工作。

我們從業務痛點、資料與權限出發，把 AI 做成企業真正用得起來的客服、知識助手與數字員工。

直接問 Timux Agent 查看真實案例

先場景，後模型從 PoC 到 Production 人工可控、逐步放權

Timux AI 導入顧問

Ian 方法論 · 公開知識 · 不亂報成效

LIVE

Timux Agent

我是 Timux 官網的 AI 導入顧問 Agent。語氣參考 Ian 的方法，但我不是 Ian 本人。你可以直接告訴我：公司裡哪一段流程最重複、最耗時或最容易出錯？

點一個問題，直接測試 AI 回覆：

Selected experience
公開合作與實作經驗

From friction to capability

不是做一個 Demo，
是長出一項企業能力。

我們不從「要用哪個模型」開始，而是先把真實流程攤開，找出值得交給 AI 的第一個閉環。

AI solution architecture

資料、流程、Agent 與人，在同一張圖上工作。

AI 的價值不在聊天框，而在它如何理解資料、呼叫工具、留下紀錄，並知道何時交給人。

Knowledge文件 · FAQ · SOP

Agent理解 · 規劃 · 回答

SystemsCRM · ERP · Channel

Human審核 · 接管 · 驗證

找出第一個高價值場景

從高頻、重複、耗時、容易出錯的流程切入，先定義誰使用、處理什麼、怎樣算成功。

痛點工作坊資料盤點成功指標

做出可驗證的最小閉環

不是粗糙原型，而是能接收真資料、產出結果、讓人驗證並持續修正的 PoC。

Agent 原型知識庫真實測試

接入流程，逐步放權

先影子模式與只讀，再加入人工批准、工具調用與營運監控，讓能力可安全擴大。

API 整合權限治理迭代營運

Built in real operations

每個案例，都從
真實工作現場開始。

不只展示模型能做什麼，更要讓企業看見資料、人工接管、後台與持續訓練如何一起運作。

AI customer service

東南客運：AI 不只回答，也知道什麼時候該交給人。

同一個客服入口，先理解問題與路線意圖；能由核准知識回答的立即處理，需要即時官方資訊或人工判斷的則安全轉接。

理解旅客意圖辨識班次、站點、遺失物與客訴情境

核對知識與即時性靜態知識直接回答，動態資訊不猜測

人工接手有上下文保留對話與必要資訊，減少重複詢問

AI decision layer● LIVE

意圖辨識路線動態

知識邊界需官方即時資料

下一動作建議人工接手

AI-assisted operations

銘將保全：從 LINE 行動作業，到 AI 輔助的日誌稽核。

前線用熟悉的 LINE 完成打卡、申請與回報；後台把紀錄結構化，再用規則與 AI 找出需要人工確認的異常，而不是讓人逐筆翻資料。

前線資料即時結構化打卡、GPS、班別與工作日誌進入同一流程

AI 與規則雙重校對辨識缺漏、矛盾與異常位置，保留證據

例外才交給管理者把人工時間留給真正需要判斷的項目

AI exception review

GPS 與哨所位置校對

日誌缺漏與矛盾辨識

人工覆核後留下處置紀錄

Governed by design

AI 可以更主動，
但不能失去控制。

真正的企業 Agent 不只要會回答，還要知道資料邊界、動作權限、人工批准與每一次執行的紀錄。

Public / Private data boundary官網 Agent 只讀核准公開資料，不碰私人專案知識。

Human approval gates高風險動作必須由人批准，逐步從只讀走向執行。

Traceable activity輸入、引用、回覆與動作留下紀錄，方便追蹤與修正。

Agent Governance CenterAll systems operational

Policy coverage100%

Human reviewRequired

Public KBv07.30

讀取官網公開案例L0 · Read only已放行

產生導入需求摘要L1 · Review已完成

寫入 CRM 潛在客戶L2 · Approval待批准

要求輸出內部提示詞L3 · Restricted已阻擋

提供未驗證成效數字L3 · Restricted已阻擋

Start with one real workflow

先找出第一個
值得交給 AI 的流程。

不用先準備完整企劃。告訴 Timux Agent 你最耗時間的一段工作，我們會先幫你拆成可驗證的導入路徑。

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