AI 與 LLM 的實際應用案例：企業如何透過 elDoc 實現可量化的 ROI

人工智慧已迅速從實驗階段發展為企業的策略性優先事項。製造業、金融服務、保險、政府、國防及其他產業的企業，正將大型語言模型（LLM）、生成式 AI 及 AI 代理納入數位轉型策略進行評估。

然而，在最初的熱潮過後，許多組織都開始面臨相同的問題：

我們究竟應該在哪些領域導入 AI？

哪些業務流程能夠帶來可量化的投資報酬率（ROI）？

如何從 AI 助理進一步實現真正的端到端自動化？

這些問題正變得越來越重要，因為企業級 AI 並不一定是一項小規模投資。組織可能需要安全的基礎設施、GPU 運算資源、AI 模型、與既有系統的整合、治理框架、導入專業能力，以及持續的模型管理。

能讓員工搜尋文件、摘要資訊，或針對企業知識提出問題的 AI 助理，確實可以大幅提升工作效率。然而，對許多組織而言，僅提升生產力，仍不足以支撐大規模 AI 投資的合理性。

當 AI 成為營運流程的一部分時，才能展現最具說服力的商業價值，例如處理數千甚至數百萬份文件、將資訊提供給後端系統、觸發工作流程、支援決策，以及減少重複性的人工作業。

這正是 elDoc GenAI 超越傳統 AI 助理的關鍵所在。

從 AI 助理走向端到端 AI 自動化

企業級 AI 不應只是獨立存在的聊天視窗。

真實的業務流程很少只是上傳文件並向 LLM 提出問題。一個典型的企業流程可能需要從多個管道接收文件，進行分類與理解，依據業務規則進行驗證，與其他文件進行比對，分派給相關員工，完成審批後匯出至其他系統，並留存以供稽核。

elDoc GenAI 讓組織能夠圍繞這些流程，建立具備協同編排能力的 AI 文件處理流程。

根據不同的使用情境，elDoc 工作流程可以整合：

文件匯入 → AI 分類 → 生成式 AI 資訊擷取 → 驗證 → 跨文件分析 → 業務規則 → 人工審查 → 工作流程自動化 → 系統整合 → 企業級文件儲存庫與稽核軌跡。

組織無需將 AI 作為另一個獨立工具部署，而是可以將 LLM 智慧能力直接嵌入現有營運流程。

以下介紹幾個源自企業專案與實際使用情境的案例，說明這種方法如何創造可量化的營運價值。

1. 製造業：端到端發票處理自動化

製造業組織經常需要處理來自數百甚至數千家供應商的大量發票。真正的挑戰通常不只是擷取發票號碼或總金額。

發票可能以不同的格式與版面呈現，內容也可能包含多個頁面、採購訂單參照、明細項目、稅額、幣別、交貨資訊、供應商識別資訊，以及其他最終需要與 ERP 資料進行核對的資訊。

傳統 OCR 與以範本為基礎的智慧文件處理（Intelligent Document Processing）通常需要投入大量的設定與維護工作，尤其是在供應商的發票版面發生變更時。

elDoc GenAI 如何協同編排發票處理流程

使用 elDoc，發票可以從電子郵件、共用資料夾、掃描器、API、SFTP 位置或其他企業資料來源，自動匯入平台。

經過協同編排的流程可以自動識別匯入的文件為發票，並將其導向適當的處理工作流程。

接著，生成式 AI 可以透過自然語言提示擷取所需資訊，無需為每一家供應商分別維護固定且僵化的資訊擷取範本。

例如，AI 可以識別：

• 供應商名稱及註冊資訊
• 發票號碼及採購訂單（PO）號碼
• 發票日期及到期日
• 幣別
• 個別明細項目
• 數量及單價
• 稅額
• 小計及總計
• 付款資訊
• 交貨資訊或成本中心資訊

但資訊擷取只是其中一個步驟。

隨後，elDoc 可以套用驗證邏輯，檢查必要資訊是否完整，將擷取的資訊與採購訂單或其他佐證文件進行比對，標記異常情況，計算信心度，並將不確定的案件分派給負責的員工處理。

經驗證的資料接著可以透過 API，或 CSV、JSON 等結構化格式，匯出至 ERP、會計系統或其他企業系統。

不再需要由員工逐一手動開啟發票、讀取欄位、輸入資訊、核對佐證文件，再將發票分派至內部相關人員，大部分流程都可以在單一 AI 協同編排的流程中完成。

投資報酬率（ROI）從何而來

投資報酬率（ROI）主要來自減少人工資料輸入、加快發票處理週期、降低處理錯誤、減少範本維護工作、自動處理異常情況，以及在無需按比例增加人力的情況下，大幅提升文件處理量。

因此，AI 不再只是應付帳款團隊使用的輔助工具，而是成為組織 應付帳款（Accounts Payable）作業的一部分。員工不再需要手動開啟發票、讀取欄位、輸入資訊、核對佐證文件，再將發票分派至內部相關人員，大部分流程都可以在單一 AI 協同編排的流程中完成。

2. 保險業：理賠處理

保險理賠是一項高度依賴文件處理的業務。

單一理賠案件可能包含理賠申請表、保單文件、發票、照片、醫療或維修文件、往來信件、報告、聲明，以及其他佐證資料。

傳統上，員工必須判斷每份文件的類型、找出相關資訊、將文件與保單條款進行比對、確認缺少的資訊，並決定案件下一步應分派至何處。

這為生成式 AI 自動化創造了理想的應用環境。

elDoc 如何實現理賠流程自動化

當理賠文件匯入 elDoc 後，AI 可以自動對文件進行分類，並將其關聯至相應的理賠案件或個案。

生成式 AI 可以從結構化及非結構化文件中擷取相關資訊。組織不必受限於預先定義的欄位，而可以指示 AI 識別與理賠流程相關的特定資訊。

「檢視已提交的理賠文件，擷取保單號碼、理賠申請人姓名、事故日期與地點、損失類型、索賠金額、涉及的相關方，以及事故的簡要說明。識別任何缺少的必要資訊，或已提交文件之間存在的不一致之處。」

接著，工作流程可以檢查必要文件是否齊全、比對不同文件中的資訊、識別不一致之處、摘要理賠案件內容，並根據預先定義的業務規則分派案件。

簡單明確的理賠案件可以透過高度自動化的工作流程處理，而對於異常、資料不完整、高金額或 AI 信心度較低的案件，則可以自動升級並交由人工審查。

這也體現了企業級 AI 的一項重要原則：

AI 不必取代理賠專員，而是可以將重複性的文件處理工作自動化，讓專員將時間投入真正需要專業判斷的案件。

投資報酬率（ROI）從何而來

保險公司可以縮短理賠處理週期、減少文件處理工作、降低每宗理賠案件的行政成本、提升處理一致性，並在無需按照理賠案件量同比擴充營運團隊的情況下，提高整體處理能力。

3. 銀行業：KYC 與客戶開戶流程自動化

「了解你的客戶」（Know Your Customer，KYC）流程仍是銀行及金融服務業中最依賴文件處理的工作流程之一。

根據客戶類型及司法管轄區的不同，客戶開戶流程可能涉及身分證明文件、地址證明、公司註冊文件、股東資訊、證書、聲明、財務報表、所有權結構、申請表，以及其他佐證文件。

在完成客戶開戶之前，員工可能需要審查數十份文件。

將 KYC 文件轉化為 AI 協同編排流程

elDoc 可以自動分類已提交的文件，並將其整理至相應的客戶或開戶案件中。

AI 可以從文件中擷取相關資訊，並將其轉換為結構化資料。

接著，工作流程可以執行多項檢查，例如確認必要文件是否已提交、不同文件中的資訊是否一致、文件是否已過期，以及是否缺少必要資訊。

此外，生成式 AI 可以分析篇幅較長的企業文件，並擷取傳統基於 OCR 的技術難以識別的資訊。

例如，金融機構可以提出以下指令：

「檢視所有已提交的企業 KYC 文件，識別公司的股東及最終受益所有人（UBO），包括其持股比例。標記任何直接或間接持股比例超過所設定 KYC 閾值的個人，並指出支持該判定的來源文件。」

處理後產生的資訊可以傳送至後端的開戶、合規、CRM、核心銀行或案件管理系統。

每一個處理步驟都可以透過文件歷程、提示指令、擷取資訊、工作流程操作及稽核日誌進行追蹤與溯源。

投資報酬率（ROI）從何而來

其商業價值來自減少重複性的文件審查、縮短客戶開戶時間、降低人工資料輸入、標準化 KYC 處理流程，並讓合規專業人員能夠將精力集中於異常情況及較高風險的案件。

4. 政府機構：民眾申請與案件處理

政府機構通常需要處理規模龐大的文件作業環境。民眾與企業會透過多種管道提交申請、申訴、佐證文件、聲明、證明文件、身分證明文件、往來信件及相關證據。

當需要依據預先定義的標準審查、排序及處理數千件提交案件時，這項挑戰尤其突出。一般行政申請可能按照標準流程處理，但涉及潛在犯罪、竊盜、詐欺、健康或安全風險，或其他嚴重事件的案件，則可能需要立即由人工介入處理。

單一自動化 GenAI 流程，從案件提交到採取行動

使用 elDoc，這些工作無需透過不同的 AI 提示指令或人工步驟分別執行。完整流程可以整合至單一自動化 GenAI 工作流程中，讓文件理解、分析、決策標準及後續行動均能自動協同編排。

當新的申請及其佐證文件進入 elDoc 後，平台即可自動擷取並分類文件、建立或指派適當的案件、擷取所需資訊、分析內容與佐證資料，並根據預先定義的業務及緊急程度標準評估案件。

根據分析結果，elDoc 可以自動觸發適當的工作流程，無需員工手動啟動下一個步驟。

例如，如果提交的資訊顯示案件可能涉及犯罪、竊盜、詐欺、健康或安全威脅，或其他嚴重事件，工作流程可以自動標記為高優先級，並立即將案件升級至適當的政府官員或部門進行人工審查。

對於一般或非關鍵案件，同一自動化流程可以在無需不必要人工介入的情況下持續執行。elDoc 可以驗證必要資訊及佐證文件是否齊全、分類申請、產生適當的標準回覆、要求補充缺少的文件、將案件分派至負責部門，或觸發行政流程的下一個階段。

如此一來，GenAI 分析便成為工作流程本身的一部分，而不再只是獨立的 AI 提示指令。

因此，單一協同編排流程可以呈現為：

收到申請 → 文件自動分類 → 擷取資訊 → 分析案件 → 核查佐證資料 → 評估緊急程度及預先定義的標準 → 標記關鍵案件 → 自動觸發適當的工作流程 → 人工審查或標準化處理 → 產生回覆 → 完整案件連同稽核軌跡一併歸檔。

這使政府機構能夠在單一受治理的流程中，將 GenAI 文件理解能力與自動化決策分派及工作流程協同編排相結合。

所有文件、擷取資訊、AI 分析結果、工作流程決策、案件升級、往來通信、人工操作及最終處理結果，都可以保留在同一案件儲存庫中，形成完整且可追溯的稽核軌跡。

投資報酬率（ROI）從何而來

對政府機構而言，ROI 的價值不僅在於降低行政成本。自動化案件處理可以協助機關更快識別緊急案件、縮短回應時間、優先配置有限的人力資源、自動處理一般民眾申請、減少案件積壓，並在無需按比例擴充行政團隊的情況下，大幅提升案件處理量。

更重要的是，自動化可以確保關鍵案件立即送達適當的人員處理，同時讓一般案件自動按照適當的工作流程繼續處理，將 GenAI 從單純的文件分析工具轉變為公共服務提供流程中的實際營運環節。

5. 國防領域：招標與採購文件處理

國防及大型政府採購流程可能涉及極其複雜的文件。一份招標文件可能包含數百甚至數千頁，涵蓋技術要求、合規條件、商業條款、供應商回覆、規格、證書、合約條款及佐證文件。

人工審查及比對這些資訊，需要投入大量專業人力資源。

同時，由於相關資訊具有高度敏感性，使用公有雲 AI 服務可能並不合適，甚至無法採用。

將 GenAI 應用於招標評估的兩種方式

使用 elDoc，採購團隊可以透過兩種互補的方式應用 GenAI：一是採用預先定義的自動化評估流程，二是透過 AI 互動式分析個別標案及招標文件。

1. 依據預先定義的採購標準進行自動化評估

在開始評估之前，採購團隊可以定義每個提交的標案都必須依據哪些要求進行檢查。這些要求可以納入 AI 系統指令及 elDoc 整體處理工作流程中。

評估標準可以涵蓋從相對簡單的行政檢查，到複雜的技術分析。

例如，elDoc 可以確認所有必要文件是否已提交、審查公司章程及授權簽署人資訊，並判斷簽署招標文件的人員是否獲得授權，可以代表投標組織。

同一流程還可以進一步延伸至技術評估。AI 可以根據招標規格分析每份技術方案，判斷供應商的回覆是否涵蓋各項必要要求，在提交的文件中識別相關佐證資料，並標示缺少佐證、佐證內容不明確或可能存在不一致的要求。

無論評估標準有 10 項，還是超過 200 項，都可以將相同的預先定義標準系統化地套用至每一個提交的標案。

因此，工作流程可以按照以下方式運作：

提交招標文件 → 文件自動分類 → 標案識別 → 行政檢查 → 簽署人及企業文件驗證 → 技術要求分析 → 逐項標準比對 → 識別差異 → 產生評估報告 → 人工審查。

根據採購程序，elDoc 可以自動產生差異檢查清單或合規矩陣，顯示哪些要求看似已獲滿足、哪些要求需要進一步釐清、在哪些文件中找到了佐證資料，以及哪些項目應由評估團隊進一步審查。

如此可以建立一致的第一層分析，同時將最終的採購評估與決策保留給獲授權的專業人員。

2. 針對個別標案的互動式 GenAI 分析

採購團隊也可以更靈活地使用 elDoc，不必將分析限制在預先定義的評估工作流程內。

評估人員可以選擇特定標案，或特定的一組文件，並要求 AI 根據該項評估的具體要求進行進一步分析。

例如，評估人員可以要求產生供應商技術方案的管理摘要，要求系統將特定要求與供應商的回覆進行比對，識別招標規格與所提方案之間的差異，找出支持特定聲明的佐證資料，或摘要需要進一步人工審查的重點。

因此，採購團隊可以從高層次的管理摘要，進一步深入至逐項要求及逐個標案的詳細分析，同時直接存取作為分析依據的原始招標文件。

從數千頁文件到結構化評估

這種方法的價值在於，elDoc 並不只是提供一個用於搜尋招標文件的聊天機器人。

它可以在同一個受治理的環境中，整合文件分類、預先定義的 AI 系統指令、跨文件分析、自動化要求檢查、差異識別、工作流程協同編排，以及互動式 Agentic RAG 分析。

對於高度敏感的國防及政府採購業務，平台也可以部署於本地端或受控基礎設施中，協助組織維持對招標文件、AI 處理流程、模型及產生結果的完整控制。

投資報酬率（ROI）從何而來

潛在的投資報酬率（ROI）來自減少專業人員手動查閱及比對大型招標文件套件所耗費的時間、加快初步評估流程、在多個標案中更一致地套用相同的評估標準，並讓專業人員將時間集中於差異、異常情況、複雜的技術問題及最終採購決策，而非重複性的文件審查。

對於包含數百項要求及大量提交文件的招標案件而言，這可以將數週的重複性文件分析工作，轉化為結構化且由 AI 輔助的評估流程。

找出能為您的組織帶來 ROI 的 AI 使用情境

以上五種情境僅是 elDoc 可以實現的 AI 與 LLM 使用情境中的一部分。

對每個組織而言，最適合的起點都不盡相同。

與其從模型開始，不如從業務流程著手：找出員工在哪些環節需要投入大量時間閱讀文件、擷取資訊、檢查條件、比對記錄、搜尋答案，以及在不同系統之間手動傳遞資訊。

這些流程本身可能已經蘊含了導入企業級 AI 的商業價值。

與 elDoc 專家交流，探索更多實際應用情境，找出適合導入生成式 AI 自動化的流程，並評估協同編排的 elDoc GenAI 流程在哪些領域能為您的組織帶來最具效益的 ROI。