笠源科技(Waterson)是水五金製造商,想用 AI 解兩個真實痛點:「鉸鏈產品與客戶需求的配對」與「業務信件量大到讀不完」。但客戶對 AI 成效存疑,方案又必須通過政府(數位發展部)補助案審查——等於同時面對「客戶要被說服、審查委員要被說服」的雙重壓力。我們以可運行的 PoC 對決競爭者的簡報;我負責售前、專案推進與前端開發。
業務收到的客戶需求是一段自然語言(「我要承重 XX、開展角度 XX、拉籃側裝的鉸鏈」)。系統的做法:AI 先把需求文字轉成規格化的商品規格描述,後端再以這組規格進資料庫查詢符合的產品;業務勾選要推薦的產品後,AI 直接產出回覆客戶的 email 草稿——從讀需求到回信一條龍。
flowchart LR
subgraph W1["業務"]
A["貼上客戶需求文字"]
E["勾選要推薦的產品"]
G["確認後回覆客戶"]
end
subgraph W2["AI × 系統"]
B["AI 把需求轉成
規格化商品描述"]
C["後端以規格
查詢產品資料庫"]
D["列出符合的產品"]
F["AI 產出
回覆 email 草稿"]
end
A --> B --> C --> D --> E --> F --> G
sequenceDiagram autonumber actor S as 業務人員 participant FE as 前端介面(我開發) participant AI as AI 模型 participant BE as 後端服務 participant DB as 產品資料庫 S->>FE: 貼上客戶需求文字 FE->>BE: 送出需求 BE->>AI: 需求文字 → 規格化商品規格描述 AI-->>BE: 規格化參數 BE->>DB: 依規格查詢符合產品 DB-->>BE: 符合產品清單 BE-->>FE: 呈現產品與規格對照 S->>FE: 勾選欲推薦的產品 FE->>BE: 送出勾選清單 BE->>AI: 依勾選產品產出回覆 email AI-->>BE: email 草稿 BE-->>FE: 呈現草稿 FE-->>S: 業務確認後寄出
業務團隊每天面對大量往來信件,重要的問價、催單、客訴常被淹沒。同一專案中交付了 AI Email 助理,三大功能各有實際操作影片:
flowchart LR A["信箱裡
上百封往來信件"] --> B["AI 助理
讀取信件"] B --> C["內容總結"] B --> D["關鍵字析出"] B --> E["未回覆清單
依重要度排序"] C --> F["業務先處理
最要緊的事"] D --> F E --> F
sequenceDiagram autonumber actor U as 業務使用者 participant FE as 前端介面(我開發) participant BE as 後端(EC2/SQS) participant AI as Azure OpenAI U->>FE: 選擇功能(總結/關鍵字/未回覆) FE->>BE: 任務請求 BE->>BE: 取得對應信件資料 BE->>AI: 分析請求(摘要/關鍵字析出/重要度評分) AI-->>BE: 分析結果 BE-->>FE: 排序清單或摘要報告 FE-->>U: 呈現結果,點擊可回到原信件 Note over U,AI: 讀信變成讀結論——
重要的事不再被信海淹沒
