RAG 知識庫
風險初篩：中客服 FAQ 知識助手
要解決的問題：客服要在多份產品與政策文件中找正確答案。
需要的資料：有效版本 FAQ、產品文件、政策、權限與更新日期。
人工關卡：無來源、退款爭議與高風險問題轉真人，不自行補答案。
第一組 KPI：引用正確率、首次找到答案時間、轉人工率
建議第一步：從單一產品與已審核文件開始，回答顯示來源與版本。
客服與客戶成功 AI 使用情境
客服 AI 應先從分類、搜尋與回覆草稿切入，並設計拒答、升級真人與敏感案件處理規則。
客服知識庫與 AI 回覆怎麼開始？
以下 5 個情境適合拿來盤點，不代表都應導入；先確認資料、人工責任與錯誤後果。
規則＋AI
風險初篩：中案件分類與路由
要解決的問題：進件需要依產品、急迫度與問題類型分派。
需要的資料：歷史案件、人工分類標籤、服務時限與分派規則。
人工關卡：緊急、安全、申訴與無法判斷案件立即轉人工。
第一組 KPI：分類一致率、錯派率、首次回應時間
建議第一步：先使用建議分類，累積人工修正後再決定是否自動路由。
RAG＋AI Copilot
風險初篩：高有來源的客服回覆草稿
要解決的問題：客服重複撰寫相似答覆，但不同版本政策容易混用。
需要的資料：核准知識庫、客戶情境欄位、語氣與禁止承諾清單。
人工關卡：客服確認身分、政策適用性與補償承諾後才送出。
第一組 KPI：平均處理時間、修正比例、錯誤引用數
建議第一步：第一版只建議段落與來源，不自動對外回覆。
流程自動化＋AI Copilot
風險初篩：中重複問題趨勢整理
要解決的問題：相同問題以不同說法出現，人工難以及時發現趨勢。
需要的資料：去識別案件文字、產品版本、日期與人工確認的主題標籤。
人工關卡：分析人員抽查群組，不把模型主題直接視為根因。
第一組 KPI：重複問題發現時間、標記修正率
建議第一步：每週批次整理，不建立即時自動決策。
AI Copilot
風險初篩：中跨班與升級案件摘要
要解決的問題：案件轉交時上下文零散，接手者需重新閱讀所有對話。
需要的資料：案件對話、處理紀錄、已完成動作與下一步欄位。
人工關卡：原承辦人確認摘要沒有遺漏承諾、時限與敏感資訊。
第一組 KPI：接手閱讀時間、遺漏欄位數
建議第一步：使用固定摘要欄位，保留原始對話連結供核對。