用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
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AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了！
播放影片: https://learning.xms.tw/media/6357
當資料沒有好好維護維護，「過時、不完整、重複、不一致、 ...」幾乎就是必然的結果，
為什麼呢？有一個關鍵原因是因為「找不到」資料 ~
- 寫了又找不到，當然就沒動機，經驗就「進不去」
- 找不到，就無法持續改善，資料當然就「過時、不完整」
- 因為找不到，只好再寫一次，自然就會有「重複、不一致」的問題
還好 AI 帶來技術突破，
xms+ AI 更解決核心的經驗紀錄與搜尋問題，透過強大的「理解」能力 ~
能找到核心意義相同的內容，突破傳統「關鍵詞」搜尋的限制
這些問題的解法就變得很簡單 ~
什麼都先問 AI 就對了！
因為透過 AI 的回答，第一線員工就能輕易發現問題，並在問答介面上隨手回報「不滿意 + 問題描述」，管理單位就能在後台的報表中發現重複、過時和不完整的資料，再依照回報進行維護。
例如：
- 重複資料
查詢「線上課程，可以改成面授課程嗎？」時 (圖1)，AI 判斷有多個相同的 FAQ，找到重複的資料，就可以移除 or 合併。 - 過時、不完整
從 AI 回應問題「重設密碼遇到問題，要問誰？」 (圖1)，
發現可以「通訊辦理」，這是過去的做法，現在已經不提供了，隨手修正就好。一次進步一點點，就能將義務養成無痛的習慣，進入 PDCA 持續改善的循環，增加覆蓋率和正確率。
這種透過需求「問」這種用需求來驅動的維護資料方式，
看起來好像不夠完整 ...，應該要系統性的對所有資料進行維護才對呀。但很現實的，沒有一間公司做得到這樣的標準，或只是流於形式而已。
守住 80-20 法則，透過需求驅動，我們就可以把有限的資源放在最重要的事情上面，那些重要且常見的資料就可以透過「問」的需求持續被維護，而 80% 不常用的資料花許多力氣維護的 CP 值也很低，倒不如等有需要的時候再維護就好。
聯考 80 分就可以上台大醫學系，如果我們卻一直專注在那 100 分的事情，無異於緣木求魚，也不切實際。
圖1:「過時、不完整」的資料
圖2：重複資料
評語
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- 位置
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- 資料夾名稱
- AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
- 上傳者
- 蘇德宙
- 單位
- 台灣數位員工
- 建立
- 2026-06-27 09:52:56
- 最近修訂
- 2026-06-29 20:36:18
- 長度
- 07:22