會議紀錄知識庫
痛點
某食品進口商的會議內容散落在錄音檔與各自的筆記裡，事後想找「上次到底決定了什麼」得翻好幾個地方，靠記憶拼湊。
做法
建置 AI 知識庫，錄音自動轉逐字稿、整理摘要並索引，讓過去所有會議變成可搜尋、可即問即答的資料庫。
改變
不用再靠人腦回想，一句話就能問出「上次那件事誰負責、什麼時候要交」，會議紀錄第一次真正被用起來。
三個真實導入現場的縮影，全部去識別化呈現，聚焦「痛點如何被解掉」。
某食品進口商的會議內容散落在錄音檔與各自的筆記裡，事後想找「上次到底決定了什麼」得翻好幾個地方，靠記憶拼湊。
建置 AI 知識庫，錄音自動轉逐字稿、整理摘要並索引，讓過去所有會議變成可搜尋、可即問即答的資料庫。
不用再靠人腦回想，一句話就能問出「上次那件事誰負責、什麼時候要交」，會議紀錄第一次真正被用起來。
三個倉庫之間的調撥判斷長期靠資深人員的經驗與人工拉 Excel，新人接手困難，判斷標準也難以說清楚。
把調撥邏輯拆解成可執行的規則，建一個一眼看清楚「該調什麼、調多少、從哪個倉調」的決策支援台。
調撥判斷從「靠老手記憶」變成「看畫面就懂」，決策速度變快，經驗也第一次被沉澱成看得見的邏輯。
客戶的信用風險資訊散落在好幾張報表裡，業務要判斷一個客戶能不能加單，得同時開好幾個檔案對照。
把分散的信用資料整合成一頁式儀表板，關鍵風險指標一次呈現，並持續迭代貼近實際使用情境。
業務不用再跨表拼湊資訊，一頁就能判斷風險狀態，決策更快也更一致。
不是雞湯，是每次導入都在驗證的四條原則。
AI 缺的從來不是能力，是 context。開工前先講清楚現在怎麼做、卡在哪，比把需求寫得漂亮更重要。
口頭說「做完了」不算數。要有真實的測試結果、畫面、輸出可以檢查，才算真的完成。
每個新專案開始前，先搞懂既有流程和真正的痛點，而不是急著提解法。想清楚問題比急著動手重要。
導入 AI 不是為了炫技，是為了解決那個真的卡住人的問題。不需要的複雜度，一律砍掉。
記錄導入 AI 過程中真正發生的事，不是行銷文案。
我不是工程師，在食品進口業的日常營運裡，把 AI 一步一步導入實際流程。
會議紀錄、倉庫調撥、信用風險管理，都是從真實的卡點開始，不是從技術炫技開始。
我相信這套方法可以複製——只要先把現況講清楚，AI 就能幫上真正的忙。