機械製造 B2B
報價與技術問答由 AI 先回覆一輪
- 做法
- 把型錄、規格表與歷史報價做成 RAG 知識庫，接上 Line 與官網表單；業務收到詢價時，AI 先整理需求、找出對應型號並草擬回覆，業務只做確認與調價。
- 成果
- 詢價回覆時間從小時縮到分鐘，業務花在查資料的時間明顯減少，新人也能依同一套資料回答。
COURSE · 48 HOURS
結業時公司多出一個真的能用的 AI 工具：整合自家資料與流程、可上線的應用 MVP。
48 小時企業 AI 實戰班是甫東科技的旗艦課程，12 個模組各 4 小時，從 AI 思維、Prompt、自動化到 RAG 知識庫與合規一次帶完。適合想把 AI 真正導入作業流程的中小企業團隊，結業時每組交付一個整合公司資料與流程、可上線的 AI 應用 MVP，程式碼與文件全歸公司所有。
THE PROBLEM
員工會用 ChatGPT 寫信、整理摘要，但報價、客服、文件查找還是靠人工。多數課程教的是工具操作，沒有教怎麼接進公司的資料與流程。
報價、客服、知識庫、內容、報表都想用 AI，卻沒有方法判斷哪一個先做、值不值得做，會議開了幾次仍停在討論階段。
公司沒有專職開發人員，找廠商做 AI 系統費用高、需求講不清、做完也不會維護，資料和 Prompt 都握在別人手上。
客戶資料、報價單、內部文件能不能丟給 AI，沒有人說得清楚。主管擔心個資法與著作權問題，員工只好私下偷用。
OUTCOMES
用同一套評估方法，從自家作業流程找出 5 個可導入場景，依價值與難度排出先後順序。
建立 10 個對應真實工作的 Prompt 模板，含版本管理，讓同事照用就能得到穩定品質的結果。
掌握 System Instruction 與 Function Calling，不寫大量程式也能做出會呼叫工具的助理。
把表單、郵件、試算表、Line 與 AI 節點接起來，做出 3 條含錯誤處理與監控的自動化流程。
把 FAQ、SOP、法規、報價文件切割與向量化，部署到向量資料庫，讓 AI 依公司文件回答而不是亂猜。
依個資法、著作權與員工政策寫出使用規範，並把 MVP 部署上線、設定監控，交付可維運的手冊。
WHO IS THIS FOR
FOR
想在半年內看到 AI 對營收或人力的實際貢獻，需要親自參與場景選擇與驗收，才能讓導入不會停在試用階段。
FOR
負責把 AI 接進 ERP、CRM、官網或 Line 的人。課程從 API、向量資料庫到部署監控都動手做，結業後能自己維護與擴充。
FOR
每天處理內容、詢價、客訴與報表的第一線同仁。他們最清楚痛點在哪，也是 Prompt 模板與自動化流程的主要使用者。
SYLLABUS · 48 HOURS
每個模組都以「講解 → 動手 → 產出」推進，結束時留下可以帶回公司的東西。
講 AI 為何是新的工作方式，帶看 90 個台灣中小企業在地化情境 · 動手盤點自家作業流程，依價值與難度評分 · 產出公司 5 個可導入場景清單與優先順序。
講三大模型的強弱、價格、隱私與 API 接入差異 · 動手拿同一個公司任務，讓三家模型 A/B 比較輸出 · 產出一份適合自家用途的模型選型表。
講 Prompt 五大結構、Few-shot、CoT、ReAct 與版本管理 · 動手把日常工作改寫成可重複使用的指令 · 產出 10 個公司專屬 Prompt 模板。
講介面、模型差異、System Instruction 與 Function Calling · 動手設定助理角色並接上外部工具 · 產出可對話的 AI 助理 Prototype。
講商業圖像的合法邊界與 Prompt 控制技巧 · 動手依品牌規範批次生成產品與社群圖像 · 產出 30 張可直接使用的品牌素材。
講語音對話應用的延遲與品質取捨 · 動手把語音模型接上 Line 或網頁介面 · 產出一個聽得懂、會回話的客服 Demo。
講平台選型、AI 節點接入、錯誤處理與監控 · 動手把表單、郵件、試算表與 AI 串成流程 · 產出 3 個可在公司運行的自動化流程。
講 RAG 架構與文件切割、Embedding、Reranking 的取捨 · 動手把公司 FAQ 或 SOP 做成可查詢的知識庫 · 產出一個小型 RAG。
講 Pinecone、Qdrant、Weaviate、pgvector 差異與自架或 SaaS 的選法 · 動手把 M08 知識庫部署到 Qdrant · 產出可對外服務的向量庫。
講三段審稿流程、Schema 自動產生與 AI Overview 優化 · 動手從關鍵字到成稿跑一次完整流程 · 產出一篇符合 SEO 規範的完整文章。
講個資法、GDPR、著作權與員工使用政策 · 動手盤點公司哪些資料可以進 AI、哪些不行 · 產出一份公司的 AI 使用規範。
講上線部署、監控設定與後續維運要點 · 動手每組報告 MVP 成果，講師 1 對 1 給修改建議 · 產出上線的 MVP 與維運手冊。
IN PRACTICE
三個常見的產業情境，說明這門課學到的東西會怎麼進到日常工作。情境為課程設計範例，實際案例依貴公司產業客製。
機械製造 B2B
食品零售
醫療與教育服務
HOW IT WORKS
開課前與主管及 IT 訪談，盤點資料來源與系統現況，一起決定每組的 MVP 方向：知識庫、客服助理、內容引擎、工作流或數據分析。
依公司規模與報名方式，協助評估產投班或人提計畫的申請條件與文件，讓費用負擔降到可行範圍。
12 個模組分四段進行：思維與工具盤點、工具實作與部署、進階主題、整合與驗收。每段都動手實作，實體課全程錄影，課後 90 天可回看。
最後 4 小時每組報告成果，講師 1 對 1 給修改建議，完成部署與監控設定，連同維運手冊一併交付。
上線後若要擴充到其他部門或升級功能，可安排 1 對 1 顧問跟訓或客製進階課程，讓 MVP 長成全公司的工具。
DELIVERABLES & BENEFITS
結業交付
| 面向 | 上課前 | 上課後 |
|---|---|---|
| AI 場景選擇 | 各部門各自嘗試，沒有共同的評估標準與優先順序 | 有一份排好順序的場景清單，主管知道先做哪一個 |
| Prompt 使用 | 每個人自己摸索，同一件事結果品質不一 | 共用 10 個模板與版本紀錄，新同事照用即可 |
| 資料查找 | 報價、SOP、法規靠資深同仁記憶與翻檔案 | AI 依公司文件回答，有出處、可追溯 |
| 跨系統作業 | 表單、郵件、試算表之間靠人工搬資料 | n8n / Make 自動流轉，異常會通知負責人 |
| 資安與合規 | 不確定什麼資料能進 AI，員工私下使用 | 有明文規範與可進、不可進的資料清單 |
| 系統維護 | 依賴外包廠商，需求與程式碼都在別人手上 | 程式碼與文件在公司，IT 能自行維護擴充 |
PRICING & SUBSIDY
費用依人數、時數、客製深度與地點報價；符合產投或人提資格的企業，補助後實質負擔可大幅降低，甫東科技協助資格判斷、文件撰寫、送審與核銷。
| 方案 | 適合 | 補助 | 費用 |
|---|---|---|---|
| 8 人企業內訓 | 同一公司一到兩組，MVP 方向單一 | 人提計畫適用 | 洽詢報價 |
| 12 人企業內訓 | 多部門一起參與，可做兩到三個 MVP 方向 | 人提計畫適用 | 洽詢報價 |
| 產投班個人報名 | 公司先派 1 到 2 人來學，再回去推動 | 產投班適用 | 洽詢報價 |
所有課程內含
課前訪談 · 可上線交付物 · 3 個月線上問答 · 1 次回訓 · 完整教材授權（Prompt、流程、程式碼） · 滿意度低於 4.0 不收尾款
想把 AI 真正接進公司作業流程的團隊最適合。建議每組 4 人、至少 1 位有 IT 背景，搭配主管與第一線同仁一起來，場景選得準、結業後也推得動。只想先學工具操作的個人，可先看 Google AI Studio 應用課程。
跟得上，但需要組內分工。部分模組會用到簡單腳本，課堂上都以 AI 輔助生成、講師現場帶寫；非 IT 同仁負責場景、資料與驗收，IT 同仁負責串接與部署。完全沒有工程師的公司，建議先上 Gemini × 行銷自動化或主管 AI 戰略思維班。
結業當天就有一個上線的 MVP，之後看導入範圍。Prompt 模板與自動化流程在課程中就能開始用；知識庫與客服助理通常在上線後隨資料補齊而逐步穩定，建議以一季為觀察期，追蹤回覆時間與人工工時的變化。
本課程適用勞動部產業人才投資方案（產投班）與企業人力資源提升計畫（人提），依公司規模與報名方式擇一。企業內訓走人提，個人報名走產投；課前訪談時我們會協助評估資格與文件，核定結果依主管機關為準。
差在深度與交付物。其他課程各聚焦單一主題，例如 RAG 知識庫或行銷自動化；48 小時班把 Prompt、AI Studio、自動化、RAG、合規到部署一次帶完，結業交付整合公司資料與流程的 MVP，程式碼與文件歸公司所有。
NEXT STEP
先安排一次課前訪談，一起決定最值得做的場景。產投、人提補助適用，費用洽詢報價。
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