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隨著企業知識管理（KM）系統的日益普及，如何有效運用系統內龐大的知識庫成為各產業關注的重點。叡揚資訊的 Vitals GenAI 智能生成模組，基於大型語言模型（LLM）的智能解答功能，為 KM 使用者帶來革命性的改變，能輕鬆找到隱藏在知識庫深處的寶貴知識。以下將以職位角色的視角，展示 GenAI 如何提升各部門效能。
1. 新進員工
迅速查詢規章辦法：
當公司新人想查詢筆電補助時，因關鍵字不精確，往往需要大海撈針。引入 GenAI 後，能將規章辦法整合，快速摘要式生成補助方式與金額，並清楚標明資料來源，幫助新人快速找到結果。
迅速查詢規章辦法：
當公司新人想查詢筆電補助時，因關鍵字不精確，往往需要大海撈針。引入 GenAI 後，能將規章辦法整合，快速摘要式生成補助方式與金額，並清楚標明資料來源，幫助新人快速找到結果。
2. 業務行銷人員
產品比較重點秒生成：
過去，業務行銷人員在了解多款產品差異時，往往需要耗費時間，逐一比對各產品的文件。現在，透過 GenAI 的跨文件內容彙整功能，就能快速生成一份產品比較重點說明。這不僅大幅提升了工作效率，也讓新進同仁能更輕易地掌握各產品的特點，加速學習曲線。
產品比較重點秒生成：
過去，業務行銷人員在了解多款產品差異時，往往需要耗費時間，逐一比對各產品的文件。現在，透過 GenAI 的跨文件內容彙整功能，就能快速生成一份產品比較重點說明。這不僅大幅提升了工作效率，也讓新進同仁能更輕易地掌握各產品的特點，加速學習曲線。
3. 工程師/技術人員
簡化技術文件查詢與閱讀時間：
當客戶提出技術服務支援請求時，如更換系統 Logo，技術人員過去需依賴關鍵字搜尋查找處理方法，找到文件後閱讀費時，新進人員往往無從下手。有了 GenAI，可摘要相關文件，並將表格資訊轉成文字，快速獲得處理方法步驟及符合規範的 Logo 尺寸與樣式，大幅減少摸索時間。
快速整理技術資料，提高作業效率：
GenAI 內建的轉換工具，僅需幾秒鐘，即可將一段複雜的導入程序轉換為 PlantUML 格式，進而運用 PlantUML Parser 轉換成清晰的流程圖。還能將資訊整理成結構化的 Markdown 格式，便於後製表格。面對一份冗長的 AP Log 文件，GenAI 更能化繁為簡，快速提取關鍵資訊，簡化成一份淺顯易懂的摘要，大幅提升問題查找效率。
簡化技術文件查詢與閱讀時間：
當客戶提出技術服務支援請求時，如更換系統 Logo，技術人員過去需依賴關鍵字搜尋查找處理方法，找到文件後閱讀費時，新進人員往往無從下手。有了 GenAI，可摘要相關文件，並將表格資訊轉成文字，快速獲得處理方法步驟及符合規範的 Logo 尺寸與樣式，大幅減少摸索時間。
快速整理技術資料，提高作業效率：
GenAI 內建的轉換工具，僅需幾秒鐘，即可將一段複雜的導入程序轉換為 PlantUML 格式，進而運用 PlantUML Parser 轉換成清晰的流程圖。還能將資訊整理成結構化的 Markdown 格式，便於後製表格。面對一份冗長的 AP Log 文件，GenAI 更能化繁為簡，快速提取關鍵資訊，簡化成一份淺顯易懂的摘要，大幅提升問題查找效率。
4. 國際業務人員
打破跨文化團隊語言隔閡：
跨國企業常需要處理多語言溝通問題。透過 GenAI，使用者可用越南文或英文等語言提問，系統會以需求語言回應，同時保留語意精準性，讓跨文化交流順暢，提升團隊間的協作效率。
打破跨文化團隊語言隔閡：
跨國企業常需要處理多語言溝通問題。透過 GenAI，使用者可用越南文或英文等語言提問，系統會以需求語言回應，同時保留語意精準性，讓跨文化交流順暢，提升團隊間的協作效率。
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1. 人資/資安人員
自動生成測驗題目，資安教育更輕鬆：
公司在進行資安教育時，設計測驗題目是一項繁瑣的工作。過往以人工方式從 KM 文件中逐一篩選出合適的題目，耗時且單調。GenAI 現在可根據指定的題型與範圍，快速生成題目並整合至 Vital Survey 模組，大幅提升工作效率。
自動生成測驗題目，資安教育更輕鬆：
公司在進行資安教育時，設計測驗題目是一項繁瑣的工作。過往以人工方式從 KM 文件中逐一篩選出合適的題目，耗時且單調。GenAI 現在可根據指定的題型與範圍，快速生成題目並整合至 Vital Survey 模組，大幅提升工作效率。
2. 組織學習
縮短新人學習曲線：
GenAI 的「主題資料集」功能讓企業無需將整個知識庫上傳，可篩選性地上傳新人訓練教材、FAQ 和 SOP，滿足初期需求。隨著時間的推移，企業可以逐步擴大資料集的範圍，並在未來透過客製化的提示語句（Prompt），更精準地回答問題，讓同人快速熟悉業務流程。
縮短新人學習曲線：
GenAI 的「主題資料集」功能讓企業無需將整個知識庫上傳，可篩選性地上傳新人訓練教材、FAQ 和 SOP，滿足初期需求。隨著時間的推移，企業可以逐步擴大資料集的範圍，並在未來透過客製化的提示語句（Prompt），更精準地回答問題，讓同人快速熟悉業務流程。
3. 管理層
跨公司規章整合，提升查詢準確性：
集團內各子公司擁有大同小異的規章制度，這些規章散落在集團 KM 的子文件夾中。例如：各公司的分娩假長度略有差異。當集團高層查詢相關規章時，常因系統以文件熱門程度作為搜尋結果排序，導致查詢結果不準確，無法提供即時且正確的資訊。
為解決此問題，將 GenAI 導入主題式資料集。以「分娩假期」為例，將集團內所有子公司的規章納入同一主題，透過 AI 模型的學習，能更精確地生成符合需求的答案，有效提升資訊查詢效率。
跨公司規章整合，提升查詢準確性：
集團內各子公司擁有大同小異的規章制度，這些規章散落在集團 KM 的子文件夾中。例如：各公司的分娩假長度略有差異。當集團高層查詢相關規章時，常因系統以文件熱門程度作為搜尋結果排序，導致查詢結果不準確，無法提供即時且正確的資訊。
為解決此問題，將 GenAI 導入主題式資料集。以「分娩假期」為例，將集團內所有子公司的規章納入同一主題，透過 AI 模型的學習，能更精確地生成符合需求的答案，有效提升資訊查詢效率。
全方位運用，創造知識價值
在數位化浪潮的推動下，GenAI 為知識管理系統注入了智慧與動力，推動了企業效率與體驗的全面提升。這種創新應用讓複雜的數據處理變得簡單，讓企業內外的協作更加順暢，使企業數位化轉型注入新的動力，成為各產業提升競爭力的重要利器。
在數位化浪潮的推動下，GenAI 為知識管理系統注入了智慧與動力，推動了企業效率與體驗的全面提升。這種創新應用讓複雜的數據處理變得簡單，讓企業內外的協作更加順暢，使企業數位化轉型注入新的動力，成為各產業提升競爭力的重要利器。
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