實作案例 / 客服與知識 AI
AI 客服工程師：一級分流，棘手才轉真人
把十年工單與工程師經驗整理成 Notion 案例卡知識庫，AI 在第一線做分類、收集資料、照案例解題；解不了的轉真人並附上客戶 360 報告。
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THE REAL CHALLENGE
客戶問題
與真正挑戰
- 01
1,198 張工單症狀記錄完整，解法端普遍只有一行，結案簡述常是沒改的範本字。
- 02
四大案型授權啟用、安裝移機、當機閃退、登入佔了八成，卻每次都從頭問。
- 03
工程師離職，知識跟著走；客戶在 LINE 上要 24 小時有人回。
- 04
AI 不能亂答：只有審核過的案例才能引用，也不能帶客戶個資。
HOW WE INTEGRATE
知識庫 · LINE 客服 · 分級分流
HOW WE INTEGRATE
朕宏如何整合
1
先讀 413 張技術支援工單做案型頻率地圖，決定第一批要寫哪 21 張案例卡。
2
Notion 案例卡知識庫：判別關鍵、排查步驟、解法、驗證方式、後續提醒；狀態走草稿、待審核、已審核，只有已審核才給 AI 引用。
3
AI 讀約 35 張代表工單反推草擬 21 張卡，工程師只做審核不用從零寫。
4
定位為醫師助理式分級分流：AI 擋第一線做分類過濾與資料收集，棘手案例轉真人並附 360 報告。
5
接 Vtiger 客戶資產與合約、Notion 工單歷史，回覆有依據。
6
部署到 LINE 官方帳號與 VPS，每 30 分鐘掃支援信箱草擬回覆。
OUTCOME
完成成果
- 知識庫與首批 21 張案例卡已完成，挖出多個高頻真實根因（例如 LT 版被裝成完整版）。
- 一級 AI 客服工程師預計 2026 年 9 月底交付。
- 同一套架構可複製給任何有工單歷史的技術支援團隊。
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