SERVICE · AI COPILOT

AI Copilot 導入

一個員工真的會用的 AI 工作助手——連上你的內部知識、工具與權限，每個答案都附來源、可稽核，直接長在 Slack、瀏覽器與你既有的系統裡。

DEFINITION · AI COPILOT 是什麼

AI Copilot 是什麼？

企業 AI Copilot 是一個接上公司內部知識的 AI 工作助手：它以 RAG（檢索增強生成）架構在你既有的文件、ERP/CRM 與資料庫之上回答問題，完整繼承你原有的權限模型，使用者只看得到本就有權限的內容；每個答案都附可點擊的來源、可稽核回溯，並直接長在員工既有的工作流（Slack、瀏覽器外掛、內部系統）裡，而不是另開一個新工具。它與通用聊天機器人的根本差別在於：接地於你的私有知識、遵守你的權限、且答案可被驗證。

接地於私有知識

答案來自你的真實文件與系統，而非模型的記憶或公開網路；以 RAG 檢索讓回應可被你的內部資料佐證。

繼承既有權限

檢索時套用使用者本人的存取權限，他只會看到原本就有權限看到的內容，不會因為問了 Copilot 而跨部門洩漏。

附來源、可稽核

每個回答帶可點擊的來源連結與引用段落，後台保留完整提問與引用紀錄，供法遵與內部稽核回溯。

長在既有工作流

嵌入 Slack、瀏覽器與內部系統，出現在員工本來就在工作的地方，不需要他多開新分頁、學新介面。

COMPARISON · AI COPILOT vs 通用聊天機器人

企業 AI Copilot 跟一般聊天機器人差在哪？

通用聊天機器人擅長公開知識的對話，但它不知道你公司內部的事，也不懂誰有權限看什麼。企業 Copilot 解決的正是這兩件事：把答案接地在你的私有知識與權限上，並讓每個回應可被驗證、可被治理。差別不在模型誰更聰明，而在它有沒有接上你的真實系統。

通用聊天機器人 / ChatGPT 通用版

企業 AI Copilot（Tenten 交付）

知識來源／接地

依賴模型記憶與公開網路，不知道你公司內部的文件與資料

以 RAG 接上你的知識庫、ERP/CRM 與資料庫，答案接地於私有知識

權限控管

沒有權限概念，要嘛全看得到、要嘛什麼都看不到

完整繼承既有權限模型，使用者只看得到本就有權限的內容

來源可追溯／稽核

答案沒有出處，無法核對、難以追責，幻覺風險高

每個答案附可點擊來源與引用，保留提問與引用紀錄供稽核

出現的位置（工作流）

獨立的聊天視窗，員工得另開分頁、切換情境

嵌入 Slack、瀏覽器與內部系統，長在員工既有的工作流裡

工具與行動串接

只能對話，無法查訂單、撈報表或發起審批

可安全呼叫工具執行動作：查狀態、建工單、發起審批

資料治理／部署

資料送往公有服務，可能被記錄或用於訓練

部署於你的 VPC 或指定雲，資料不外流、不進模型訓練

持續評估／品質

品質固定、無法針對你的場景優化，也無從量化

建立評測集與人工標註，量化命中率與幻覺率並逐週迭代

讓 Copilot 從 Demo 走進日常工作

大多數企業上線 AI 助手，都卡在同一個地方。Demo 很驚艷，上線後沒人用。答案會幻覺，大家就不再信任它；怕外洩，沒人敢餵它內部資料；它又躺在另一個沒人會點開的分頁裡。系統就這樣積灰，什麼也沒回收。問題從來不是模型不夠聰明，而是它沒有接上你的知識、不遵守你的權限，也不出現在大家本來就在工作的地方。

我們把 Copilot 當成一個工程問題來解，而不是採購清單上的一項。我們的前線部署工程師（FDE）進駐你的現場，和你的 IT、法務與業務團隊並肩，把助手接上內部知識庫、ERP/CRM、文件系統與既有權限模型。每個答案都帶一個可點的來源連結，背後是 RAG 架構，看到不對勁，你能一路追回那份文件的那一段。你的資料留在你的 VPC 或指定雲（Azure、AWS），永遠不會被拿去訓練。

上線只是起跑線。我們架起一條持續評估的迴路——真實提問、人工標註、自動評分——把命中率與幻覺率量化出來，再每週調校，讓品質在上線後往上爬，而不是慢慢退化。第一版可用的助手大約 5 到 6 週交付，你先在一個高價值場景把成果做出來，再橫向複製到其他場景。

核心能力

接上內部知識與權限

以 RAG 架構連接 Confluence、SharePoint、Google Drive、Notion、ERP/CRM 與資料庫，並完整繼承你既有的權限模型——使用者只會看到他本來就有權限看到的內容，不會跨部門洩漏。

每個答案都可追溯、可稽核

回答附上可點擊的來源連結與引用段落，員工能一鍵核對原文；後台保留完整的提問與引用紀錄，方便法遵與內部稽核回溯，把幻覺風險降到可控範圍。

長在你既有的工作流裡

直接嵌入 Slack、瀏覽器外掛與內部系統，員工不需要再開一個新分頁、學一套新介面——Copilot 出現在他本來就在工作的地方。

可串接工具與行動

不只回答問題，還能查訂單狀態、撈報表、建工單、發起審批——透過安全的工具呼叫與權限控管，把「找資訊」延伸到「完成事情」。

持續評估與品質迴路

建立評測資料集、人工標註與自動化評分，量化命中率與幻覺率，每週依真實使用數據迭代 prompt、檢索與護欄，讓品質上線後持續提升。

企業級資料治理

部署於你的 VPC 或指定雲，資料不外流、不進模型訓練；支援 SSO、稽核日誌、PII 遮罩與 SOC 2 / GDPR 合規要求，符合法務與資安的把關標準。

應用場景

客服與支援團隊知識助手

客服人員在 Slack 或工單系統裡直接問「這個退貨情境的政策是什麼」，Copilot 從產品手冊、SOP 與歷史工單檢索，附來源給出標準答覆，縮短新人上手時間並降低升級率。

業務與售前知識調度

業務在拜訪前快速問到產品規格、競品比較、定價與過往成交案例，Copilot 整合 CRM 與內部 Wiki，讓售前不再到處敲人要資料、減少跨部門等待。

製造現場與工程查詢

現場工程師查詢 MES 異常代碼、設備保養手冊與品質標準，Copilot 接上文件系統與設備資料，讓老師傅的經驗可被檢索、可被傳承。

法遵與風控查詢

在金融或受監管產業，合規人員查詢 KYC/AML 政策、內部規範與最新函令，Copilot 提供帶來源的答覆並保留稽核紀錄，讓每個判斷都有依據可回溯。

HR 與內部 IT 自助服務

員工自助查詢請假規定、報銷流程、福利與 IT 常見問題，Copilot 從 HR 政策與 IT 知識庫回覆，把重複性內部詢問從人工窗口卸載出來。

供應鏈與物流狀態查詢

營運人員透過 Copilot 串接 TMS/WMS 查詢出貨狀態、庫存與訂單異常，把分散在多個系統的資訊整合成一句話就能問到的答案。

交付節奏

WEEK 1

場景對焦與資料盤點

FDE 駐點與你的團隊一起選定第一個高 ROI 場景，盤點知識來源、權限模型與安全邊界，定義成功指標與評測方式。

WEEK 2–3

接上知識與建立 RAG

完成資料連接、權限繼承與 RAG 檢索建置，導入來源引用與護欄，產出第一版可在內部測試的助手。

WEEK 4–5

嵌入工作流與內測

把 Copilot 嵌入 Slack、瀏覽器或內部系統，邀請種子使用者實測，依評測資料修正檢索、prompt 與幻覺護欄。

WEEK 5–6

上線與持續評估

正式對目標團隊開放，建立持續評估迴路與每週迭代節奏，量化採用率與 ROI，規劃下一個場景的橫向擴張。

5–6 weeks

首版上線時間

100%

答案附來源、可稽核

VPC

資料留在你的環境內

常見問題

你們怎麼處理 AI 幻覺的問題？

我們用 RAG 架構讓回答基於你的真實文件，而不是模型憑空生成，每個答案都附可點擊的來源讓員工一鍵核對。同時建立護欄，在檢索不到可靠依據時讓 Copilot 明確回答「找不到」而非硬掰。上線後我們以評測資料集持續量化幻覺率並逐週收斂。

我們的內部資料會外流或被拿去訓練模型嗎？

不會。Copilot 部署在你的 VPC 或指定雲（Azure / AWS）內，資料不離開你的環境、也不會進入任何模型訓練。我們支援 SSO、稽核日誌與 PII 遮罩，並能配合 SOC 2 / GDPR 等合規要求，讓資安與法務團隊能完整把關。

員工會不會跟過去的工具一樣，最後沒人用？

這是我們最在意的問題，也是設計核心。我們把 Copilot 嵌進員工本來就在用的 Slack、瀏覽器與內部系統，不要求他們多開一個新工具或學新介面。再加上來源可追溯帶來的信任感與持續評估帶來的品質提升，採用率才能真正撐起來。

權限會怎麼控管？高階主管的資料一般員工會看到嗎？

Copilot 完整繼承你既有的權限模型，檢索時會套用使用者本身的存取權限，他只會看到原本就有權限看到的內容。跨部門或機敏資料不會因為問了 Copilot 就洩漏出去，每次檢索與引用也都有紀錄可稽核。

多久能看到 ROI？要怎麼證明它真的有效？

我們約 5–6 週交付第一版可用助手，刻意先聚焦一個高價值場景，讓你在單一場景拿到可量化的實證——例如客服回覆時間、新人上手週期或內部詢問量的下降。我們從第一週就和你一起定義成功指標，靠持續評估的數據說話，而不是憑感覺。

FDE 駐點交付和一般顧問導入有什麼不同？

FDE 是真的工程師進駐你的團隊一起寫程式、接系統、調品質，而不是交一份簡報就走。我們和你的 IT、法務、業務並肩處理資料接入與權限這些最難的部分，把 Copilot 接到能上線的程度，並留下可持續迭代的評估機制。

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