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AI 革命來襲，企業準備好了嗎？未來巢董事長許旭安指出，AI 要能真正上工，關鍵在於資料能否被理解、流程是否清楚，以及組織是否願意信任 AI。這不只是技術議題，更是企業轉型的實戰課題。
這幾年，從董事會到基層，AI 幾乎成了數位轉型的必備話題。企業紛紛啟動導入計畫，從模型選型、API 串接、RAG 架構一路談到私有化部署，但在這場技術狂潮下，真正能「上線使用」的 AI 卻少之又少。
為什麼？因為大多數企業都忽略了一件事：AI 要能幫上忙，前提是你準備好讓它理解資料、融入流程、被信任。
某家金融法人的合規部門，曾有一套嚴謹的作業流程：每一份法遵報告都要人工對照條文、確認更新版本、查閱過去解釋函釋，程序冗長、出錯率高，也難以追溯每一次審查的依據。
導入 GeniAltX 後，他們將內部法規、流程規範與歷年判例全數結構化，並結合 RAG 模型讓 AI 能在幾秒內比對條文差異、列出出處與推論邏輯。結果？查詢時間縮短 85%、報告撰寫流程簡化 70%。最重要的是，主管首度點頭：這份報告「可以信任」，因為看得見證據鏈。
這樣的信任，正是 AI 要真正「參與決策」前的入場門票。
在另一家金控公司，我們看到的挑戰是另一種形式：報告很多、資料也不缺，但分析品質卻完全依賴資深研究員的經驗。
「同一份財報，三位分析師可以給出三種解釋。」主管這樣說。他們各自使用不同指標、引用不同資料，推論邏輯也各憑直覺，久而久之，團隊討論不是在找答案，而是在「猜對方在想什麼」。
GeniAltX 提供的不是統一答案，而是讓這些「邏輯分歧」可視化的能力。透過 Xerno 模組，每段引用的資料都被自動標註來源、時間、摘要意涵，分析過程變得可追溯、可對齊，也讓新進同仁能快速理解過往判斷的來龍去脈。當邏輯能被比對，才談得上知識的累積與交接。
另一個更普遍的現象出現在所有部門——尤其是人資與行政。請假流程明明公告過了，勞基法也定期更新，但大家還是習慣問人資：「這樣可以請家庭照顧假嗎？會扣薪嗎？」
問十個人可能會有三種版本，問題不是制度不清楚，而是沒人知道去哪查、能不能信、要問誰才算數。
GeniAltX 的問答型 AI 助理從這個斷點切入，把制度內化成可以被 AI 回答的知識。你問「我這個情況可以請假嗎？」AI 不只是給答案，還會附上條文出處、內規頁碼、最後修訂時間，制度更新也可以即時跟上，不再是靠口耳相傳的內部傳說。
我們常說，AI 要能被採用，不是因為它厲害，而是因為它可靠。對大多數組織來說，技術不是導入的門檻，「無法信任」才是。
這也是我們設計 GeniAltX 的核心邏輯。我們把 AI 導入切分為三層：
這不是單純的技術堆疊，而是讓 AI 真正「上工」的作業系統。從財報分析、制度查詢到法遵比對，GeniAltX 不只是回答工具，而是能說清楚、做得準、交得出去的數位同事。
企業導入 AI，最難的從來不是技術，而是準備度。不是問「哪個模型最好」，而是問：
真正的轉型，不是會用 AI，而是敢讓 AI 負責、被信任、能交接。
AI 的下一步是走進現場，不只是 demo，而是值班。而這一步，從來都不是技術問題，而是組織選不選擇給它機會上工。
今年，我們也將參與 WAVE 2025 展會，在現場展示 GeniAltX 如何協助企業從資料治理、邏輯透明、AI 應用三個面向，建立「能用、敢用、值得信任」的 AI 系統。這不只是產品的亮相，更是一場觀念的對話：
當技術門檻已不再是問題，企業能否真正讓 AI 上工，關鍵從來就不是會不會導，而是準備好了沒。