先盤點你們現在的知識和流程，再從知識庫或 ERP 模組其中一個入口起步。之後再讓 AI 助理上場，權限一級一級打開。每一步結束都可以停下來看成果，再決定要不要往下走。
四個步驟對應 flow-ai 標誌的形成：先看清楚經驗散在哪裡，點亮第一個入口，完成資料對應，最後才讓 AI 助理上場。
看清楚知識和流程現在在哪裡、卡在哪裡。
知識庫或 ERP 模組，兩者都能單獨起步。
完成資料對應與既有系統接入。
AI 助理的權限依流程逐級打開：L1 → L2 → L3。
每一步需要多久，依範圍評估：部門數、資料量、要接入的既有系統都會影響。盤點結束時，我們會給一份時程評估。
先搞清楚經驗在誰身上、資料放在哪裡、哪個流程最常卡住。
兩者並行、都能單獨起步，從最痛的那一邊開始。
等級依每一個流程分別設定，不是整個系統一次全開。
一次導入整套，全公司要同時改習慣，出了問題也很難判斷是哪裡卡住。從一個部門、一個流程開始，成果比較快看得到，也比較容易判斷值不值得往下做。
第一個流程跑順之後，經驗和主檔資料已經在系統裡。下一個部門接上來，不用重新整理一次。
路線只是示範，實際順序依盤點結果決定。也可以只做到其中一步。
資料放在哪裡，由你們決定。三種方式的四個保障都一樣：人工確認點、權限沿用 ERP、每一步可追溯、答案附來源。
| 比較項目 | 雲端Cloud | 地端On-premises | 混合Hybrid |
|---|---|---|---|
| 資料放在哪裡 | Google Cloud，由 flow-ai 管理；可以選擇台灣（彰化）機房 | 你們公司自己的主機或機房 | 敏感資料留在公司內，其他放雲端；切分方式一起決定 |
| 適合誰 | 想快一點開始、公司沒有專職 IT | 對資料位置有嚴格要求，或已經有機房、主機 | 一部分資料必須留在公司內，其他想省下維運工作 |
| 你們要準備 | 網路與使用者帳號 | 主機（規格依範圍評估），以及一位能配合的窗口 | 兩者都有一些，依切分方式而定 |
| 更新與維運 | 由我們負責 | 由我們協助，遠端或到場依專案性質而定 | 雲端部分由我們負責，地端部分依約定 |
| AI 運算 | 三種方式都使用 Anthropic Claude、Google Gemini 等商用 AI 模型，選用不以客戶資料訓練模型的企業方案。AI 回答時，只把這次需要的內容經加密連線送去處理；知識庫和 ERP 的資料留在你們選定的環境。 | ||
| 開始所需時間 | 依範圍評估 | 依範圍評估，另需主機準備時間 | 依範圍評估 |
地端部署、教育訓練與維運屬於專業服務，盤點時一起評估。
不用。鼎新、正航等既有系統可以當成外接 Core 接進來，第一階段只讀不寫，以單號、料號為索引，讓知識庫和 AI 助理用得到營運資料。原本的系統照常使用。第一版支援 Excel／CSV 匯入，以及透過 API 唯讀接入既有系統；能接到哪些資料，盤點時依對方系統開放的介面評估。
AI 會先從文件、Email、歷史紀錄整理出初稿，並找出人、事、物之間的關聯；資深員工主要是確認和補充，不是從頭寫一本手冊。實際花多少時間依範圍評估，盤點時會先講清楚，再請你們決定。
可以。雲端部署不需要專職 IT，只需要一位窗口協助帳號和資料存取。地端部署需要有人管理主機，或由我們協助，盤點時一起評估。
不用。每一步結束都可以停下來評估。只用知識庫、只用 ERP 模組都可以；要不要接通、要不要讓 AI 助理上場，看成果再決定。
依範圍評估。第一個流程選得越小，越快看得到。盤點結束時，我們會給一份包含時程的評估，你們看過再決定要不要開始。
AI 助理從 L1 提醒開始，動作都由人做；開到 L2、L3 之後，涉及金額、庫存、對外寄送的步驟也一定先給人確認。資深員工的判斷是公司的資產，我們做的是把它留下來，讓新人也找得到。