想用 AI 處理客戶查詢、整理銷售資料，或減少重複輸入，第一步通常是把工作說清楚。哪些步驟適合自動處理？遇到例外時由誰接手？先回答這些問題，才容易判斷方案是否適合你的團隊。建議先從一個範圍清楚的小流程開始驗證。
1. 選定一個可以觀察的業務目標
可以先從團隊每天都遇到的一件事開始，例如回覆常見產品問題、把查詢分類，或整理需要跟進的客戶。寫下目前由誰處理、每次大約花多少時間，以及最常出現甚麼錯誤。
驗收目標也應具體，例如「查詢能否交到正確同事手上」或「資料是否完整保存」。實際改善幅度需要透過測試量度，不宜在開始前假設 AI 一定節省多少時間。
2. 畫出現有流程，包括例外情況
把流程分成輸入、處理與輸出：客戶從網站還是 WhatsApp 進來？同事需要查閱甚麼資料？最後要回覆訊息、建立記錄，還是安排跟進？
同時列出容易卡住的情況，例如資料不完整、同一客戶重複查詢，或問題超出標準答案。這些情況會決定系統需要哪些提示、檢查及接手安排。
3. 整理一份可信、可更新的資料
AI 回答的品質，取決於可用資料是否準確。先整理產品介紹、服務範圍、常見問題，以及需要由同事確認的事項，並為每份資料指定更新負責人。
資料不足時，系統應清楚表示需要確認，並轉交團隊處理。測試可以先使用虛構或已去除個人識別資訊的例子，避免把不必要的客戶資料帶入試驗。
4. 訂明哪些工作必須由人確認
自動分類查詢與直接作出業務承諾，所需的控制程度不同。報價確認、退款、資料刪除等操作，可先保留人工批准，再按測試結果決定是否擴大自動化範圍。
也要分清楚哪些同事可以查看、編輯或批准資料。若同一平台管理不同品牌，應按品牌或公司限制資料存取，並記錄關鍵操作，方便追查。
5. 用一個完整的小流程驗收
先選一個渠道、一組常見問題及少量測試個案，從客戶輸入一路測到同事收到結果。除了正常情況，也測試錯誤輸入、重複提交、無權限存取與轉交真人。
記下回答是否正確、資料是否保存、團隊能否接手，再決定下一階段。這樣較容易找出真正需要改善的步驟，也能控制開發範圍。
先選一個最想改善的流程
準備現有流程、常見查詢及希望達到的結果，與 Evervision 討論適合先驗證的 Prototype。