企業導入對話式AI的目的？增強更優異的組織優勢

引爆話題的對話式AI和先前發展AI的不同，在生成文本、圖像等多種形式的AI模型，可以更快解讀自然語言的能力，在語言生成、對話系統及翻譯等領域有著廣泛的應用模式，這也是多數個人工作者在蒐集資料時最為依賴的部分：不需耗費過多時間就能統整出想知道的內容，只是需花點時間釐清內容的真偽。

部分企業原先就已導入AI，這AI是原先運用於大數據運算，對於程式及數據整合有著極強的運算能力，卻缺乏對文字及圖像相關內容的AI協助組織運用，這也是多數企業相中並導入對話式AI的原因，尤其以科技業為大宗，期望透過新技術降低運作成本，提高收入及推動企業整體的組織效率。

企業的知識餵養，是對話式AI是否為企業所用的關鍵基礎

一般使用者在使用對話式AI經常有各式各樣的問題提問，例如你使用ChatGPT也是各式各樣的問題，不一定和公司有關對吧？但這狀態的ChatGPT所訓練的資料庫內容範圍廣大，對於企業而言，這樣的AI模型資源無法為企業所用。

對話式AI要能在企業內運用，首先須餵養AI專屬企業的知識內容，在確保隱私無虞的狀況下，除了具有即時性的高品質數據外，內容還必須正確可靠，避免餵養錯誤資訊，像是產品資訊、訓練模組、具有結構的know-how等等，讓AI理解企業想訓練的內容，作為輔助，AI基於運算組織機率分析產出最佳化的結果，提供給企業做決策。

只有在給予對的內容，讓AI生成企業所需的答案，才是對話式AI能幫助企業的關鍵

對話式AI改變企業的樣貌：知識管理的新使用形式誕生

對企業而言，除了大量的數據及程式運算外，與企業相關的文字檔案紀錄案量龐大，歸檔繁複，而檔名的不統一，檢視含關鍵字的檔案四散，也因此經常須由行政部門協助處理文件分類歸檔等作業，即便導入知識管理軟體，在查找相關資訊仍須人工檢視檔案內容是否符合需要資訊，查找也相對耗時，由於文件資料並未結構化，因此非數值類的資訊往往難以整理。

而導入對話式AI對企業知識管理能如何協助這些知識作用呢？以企業來說，對話式AI應用場景多運用在尋求非單純數字資訊，例如以企業本身的規章制度，及提供的產品或服務相關規格等內容，但藉由AI自身的學習能力以具有大量文件內容、圖片等作為基礎資訊餵養，得到類似問答的虛擬助手回覆，使用場景以下方兩項舉例：

AI應用知識管理場景一：企業規章制度

企業招募新血時，新進人員進新公司往往需要適應公司系統的使用、與企業相關規範等課程，但想知道如何上個基礎的請假單卻要在資料庫搜尋許久，資訊拼湊，最後只能跟同事求救。導入對話式AI後，將問題輸入對話框，AI即自動在文字資料庫內跨文檔搜尋關鍵字，並直接生成所需資訊，可省下自行在資料庫的搜尋時間，也可避免重複搜尋資料的問題。

AI應用知識管理場景二：產品文件內容

公司的產品眾多，或是產品有多種版本，產品每個版本經過研發討論，所生成的文件資料庫也相對龐大，但只要文檔未統一、檔名邏輯不一致，或未貼標即很難查詢到確切的資料。導入對話式AI搭配適宜平台，做好產品資料夾的管理，問題輸入對話框，即可以資料夾生成相關資訊，不需費時建立標籤，也能快速藉由對話內容找到相關資訊。

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結論

企業內部除了大量的數據，有有許多關於企業規範、關鍵技術、產品規格等文字性的檔案文件，這些內容經由不斷進步的AI學習統整，作為企業內部的資訊虛擬助手，更新了原先使用企業知識管理的應用模式，對話式AI的導入與建置，能協助企業更加順利的進行知識管理並運用，推動組織整體運作效率，提升企業員工的知識賦能能力。