為每一位 AI 員工建立身分、職責、技能、知識、權限與工作紀錄。所有資料存取經過治理層：該遮罩的遮罩、該核准的核准、每一步留紀錄。
點任一位，展開職掌、可讀取的資料層級，以及一次完整任務的節點與核准關卡。
六層。AI 員工不持有任何資料；每一次存取都在治理層被判斷，核可後才由技能模組執行。
一般 Agent 只負責執行。超級 Agent 是「真人操盤手＋一組已調校好的 Agent」組成的單位：策略與判準由人給，執行由 Agent 做，每週用數據覆盤調整。市場上沒有第二家把這件事做成可以直接承接的編制。
從接單到日報的全鏈路託管：客服回覆、訂單追蹤、廣告成效、營收日報，每週覆盤調整。
缺任何一項，它就只是一個接了公司資料的聊天視窗。
每一位上線前先產出這張卡，由負責主管確認後生效。權限設有到期日，不自動續期。
資料治理由八件事組成，缺一件就有破口。下面先看八大支柱，再看它們落到分級與權限矩陣上長什麼樣。
產品介紹、新聞稿、官網文章、公開規格。
SOP、教育訓練教材、內部制度與表單。
客戶名單、合約、CRM 紀錄、營運數據。
薪資、財務明細、研發資料、原始碼、個資。
| AI 員工 | L1 公開 | L2 內部 | L3 敏感 | L4 高敏感 |
|---|---|---|---|---|
| 行銷 Agent | 允許 | 允許 | 遮罩後允許客戶姓名與聯絡方式以代號呈現 | 禁止 |
| 業務 Agent | 允許 | 允許 | 依區域過濾只回傳自己負責區域的客戶 | 禁止 |
| 客服 Agent | 允許 | 允許 | 遮罩後允許僅限當前對話所涉及的訂單 | 禁止 |
| 人資 Agent | 允許 | 允許 | 允許 | 依權限允許個別薪資需個案授權，逐次記錄 |
| 財務 Agent | 允許 | 允許 | 允許 | 需主管核准 限本地模型核准後仍不送到外部服務處理 |
直接取用，仍記錄誰在什麼時候用了什麼。
拒絕，並記錄這次被拒的請求。
姓名、電話、身分證號換成代號後才交給 Agent。
只回傳提出者權限範圍內的資料列。
停下來等主管在介面上同意，核准人一併記錄。
只由企業內部的模型處理，不送到外部服務。
高風險請求的實際處理路徑：同時涉及敏感資料、批次匯出與對外寄送。
取得員工編號與姓名，寫入紀錄。
載入可存取的資料分級與技能清單。
含客戶名稱、聯絡方式與營收，屬 L3。
可查詢本區域客戶，無全公司批次匯出權限。
收件人網域不在公司名單內。
請求內容、資料範圍與收件人整理成一頁送審。
電話與 Email 以代號呈現，營收改為級距。
提出者、來源、判斷、核准人、最終內容同一編號。
附件版本、收件人與時間一併留存。
對外只送出遮罩後的版本。主管不同意則停在第六步，一個欄位都不會離開公司；同意或不同意，這筆請求都查得到。
每一次任務一筆紀錄：走過哪些節點、讀了什麼、產出什麼、花了多少。
先一位可靠的 AI 員工，再是可重複使用的技能模組，最後才是 Agent Team。跳階段的代價是一堆沒有人管、也沒有人敢用的 Agent。
我們不寫「軍規級安全」。以下每一項都可以在導入時當場檢查。
| 項目 | 一般 Chatbot | 單一 Agent | 企業 AI Workforce |
|---|---|---|---|
| 固定角色 | 有限 | 有 | 有，綁定部門與主管 |
| 使用工具 | 少 | 有 | 依權限逐項配置 |
| 企業資料存取 | 手動上傳 | 可串接 | 一律經治理層 |
| 資料分級 | 無 | 少 | L1 至 L4 |
| 身分與權限 | 無 | 基本 | RBAC 加 ABAC |
| 核准流程 | 無 | 少 | 支援，記錄核准人 |
| 多 Agent 分工 | 無 | 無 | 支援，可跨部門 |
| 稽核紀錄 | 少 | 部分 | 完整，含被拒請求 |
| 私有部署 | 少 | 視平台 | 混合與地端 |
| 生命週期管理 | 無 | 少 | 完整，含到期與停用 |
三地都有服務團隊，同一套治理規範、同一個時區（GMT+8）——支援時間完全重疊，不會有「等對方上班」的空窗。
產品與架構開發、企業導入顧問、教育訓練與師資編組。治理規範與技能模組在這裡定版，再供三地共用。
大中華區客戶的導入陪跑與在地服務，處理跨境資料流動與合規要求的溝通。
東南亞市場的導入與在地支援，銜接跨國企業的區域總部與當地團隊。
適合十人以上、流程已經跑得起來，且需要說清楚「哪一個 AI 看得到哪一份資料」的企業。
需求訪談（不收費）→ 架構與權限設計 → 分階段開發交付 → 上線與陪跑。報價依範圍、串接難度與資料條件，訪談後提出。
不想自己管，可直接承接一位超級 Agent：真人主理人帶著一組已調校好的小隊上任，每週覆盤調整。目前已上任的是電商營運，其他領域請先從 LINE 洽詢。
通用助手是一次性的對話，沒有職責範圍、沒有資料權限、沒有工作紀錄。企業 Agent 有員工編號與直屬主管、被授權的技能清單、明確的資料分級權限，每一次執行都留得下紀錄。
不是。重點是分工與交接：每一位負責一段流程，任務走佇列正式交辦，誰交辦、誰接手、何時完成都查得到。把同一個機器人複製六份，只會得到六個彼此不知道對方在做什麼的工具。
不可以，這是架構上的設計。AI 員工本身不持有資料，也不直接連線 CRM、ERP 或資料庫。每一次存取先經治理層判斷身分、權限與政策，通過之後才由技能模組去取，且只取權限範圍內的欄位。跳過治理層的存取會被拒絕並留下紀錄。
先把資料分成 L1 到 L4 四級，再為每一位 AI 員工指定它在每一級上的處理方式：允許、禁止、遮罩、依條件過濾、需主管核准，或限定只由內部模型處理。權限綁在職務上，可再依區域與金額級距細分，且都有到期日。
可以。支援雲端、混合與地端。常見做法是混合：一般流程用雲端模型，L4 高敏感資料指定只走內部模型。地端需評估硬體與維運人力，會在架構評估階段一併算入。
三件事：選定一段流程明確、負責人清楚的工作；確認相關資料放在哪裡、屬於哪一級；指定一位能做決定的主管負責核准與驗收。不需要先把資料整理乾淨——那本身就是導入工作的一部分。
比多數人想的少。第一階段通常三到六位，集中在重複性最高、判斷標準最明確的流程。一開始就建十幾位的企業，半年後通常有一半沒有人在用。
不需要先決定要建立幾位 AI 員工。說明現在的狀況與資料條件，我們會直接告訴你哪些做得起來、哪些不必做、哪些依你們的資安條件不該做。