文件仍靠人工判讀
訂單、合約、報表與掃描文件需要人工閱讀、
比對與輸入，速度慢且容易產生落差。
成為企業的
第二大腦
AKai Anytime Keeper 整合既有資料來源與
企業系統，
協助營運與 IT 團隊建立可確認、
可追蹤、可持續優化的 AI 工作流程。
企業真正的挑戰，不只是產生答案，
而是讓 AI 在既有資料、系統、
權限與責任邊界中完成工作。
訂單、合約、報表與掃描文件需要人工閱讀、
比對與輸入，速度慢且容易產生落差。
ERP、CRM、MES、Drive 與試算表
各自保存資訊，使用者難以快速掌握完整狀態。
資深同仁知道如何處理例外，
但判斷依據不容易標準化、交接與持續使用。
若沒有權限、人工檢查與執行紀錄，
AI 很難進入正式營運流程。
AKai 把判斷、確認與紀錄一起放進流程，
讓 AI 不只給出答案，
而是在可控的邊界內把工作做完。
掃描件、訂單、合約由 AI 解析成欄位化資料，
直接寫回系統，人只需覆核例外項。
ERP、CRM、MES、Drive 與試算表
接上同一組檢索介面，一次提問
取得完整答案與出處。
判斷邏輯沉澱成可檢視、可調整的自動化流程，
關鍵決策仍保留人工確認節點。
每一步的輸入、依據與結果都留下紀錄，
可追蹤、可稽核，也讓流程持續優化。
從一個明確任務開始，依資料、系統與治理
需求逐步擴展，而不是一次重做全部流程。
將訂單、合約、報表與掃描文件轉為結構化資料，依規則檢查內容，經人工確認後再送入既有系統。
能彈性配合現行流程，
設定中間檢查站確保資訊絕無遺漏，
由 AI 來做冗煩的預審、預判與預處理等工作。
適合：營運、採購、物流、財務與後台作業
以自然語言查詢不同系統中的管理資料，
整理狀態、異常與可能的下一步，
快速掌握決策脈絡。
可以針對報表內容進行延伸提問，由 AI 針對數據關聯性與統計性等發現分析。
適合：營運、財務、生產、供應鏈與管理階層
從文件、規範、會議紀錄與歷史案例中
定位相關資訊，
產生摘要並保留來源，
讓知識容易被引用。
有別於浪費時間與機器人探討，讓使用者一眼了解全貌，列出使用者未意識到的問題。
適合：知識管理、客服、法務、專案與工程團隊
依權限取得文件、Email、
資料庫或企業系統資料。
辨識內容、欄位、分類與工作情境。
不同 Agent 依明確任務分工處理。
讓 token 算力消耗大幅減少。
在高風險或關鍵節點由指定人員檢查。
寫回系統並保留來源、步驟與結果。
從分散的人工作業，轉為可控的 AI 協作流程。
| Current state企業現況 | Impact造成的影響 | With Anytime KeeperAnytime Keeper 的改善方式 |
|---|---|---|
| 知識分散，查找耗時 文件散落在 Email、PDF、Excel、Drive、ERP 與不同部門中。 | 資訊取得慢，版本容易不一致 人員反覆搜尋、確認與比對，延長回應及決策時間。 | 建立可查詢、可引用的知識入口 統整相關資料並保留來源，讓使用者快速定位正確資訊。 |
| 文件仍依賴人工閱讀 PO、合約、報表、表單與掃描檔必須逐份閱讀及輸入。 | 處理速度慢，容易遺漏與輸入錯誤 高文件量造成重複工時，也增加覆核與返工成本。 | 自動擷取、分類並標記異常 AI 整理關鍵欄位，再由人員確認例外與重要結果。 |
| 模型每次讀取大量資料 未先縮小資料範圍，直接將整批文件交給模型處理。 | 推論時間與模型使用成本提高 無關資訊增加處理負擔，也可能影響結果穩定性。 | 先定位資料，再交由適合的 Agent 縮小處理範圍，減少不必要的資料讀取與模型推論。 |
| 關鍵判斷依賴資深人員 例外處理、檢查標準與經驗存在個人記憶中。 | 交接困難，組織知識容易流失 新人需要長期學習，不同人員的處理方式也不一致。 | 將判斷規則轉化為可維護流程 保存檢查規則、範例及確認節點，持續累積組織經驗。 |
| 企業系統資料彼此分離 ERP、CRM、MES、PLM 與試算表各自保存資訊。 | 無法快速掌握完整營運狀態 跨系統查詢與彙整仰賴人工，容易造成資訊落差。 | 透過 API 串接既有資料與系統 依任務整合跨系統資訊，無須以更換原有系統為前提。 |
| AI 缺少權限與覆核機制 結果沒有來源、責任確認或完整的執行紀錄。 | 難以進入正式營運流程 權限、資料品質與責任歸屬成為從 Demo 到上線的障礙。 | 加入權限、人工確認與稽核紀錄 重要結果由人員核准，每一步皆可追查來源與處理狀態。 |
先辨識最值得自動化的工作，再選擇合適的 Keeper、
資料來源與人工確認方式。
讀取委託單、Invoice 與訂艙資料，檢查欄位及文件齊全度，整理貨物進度與異常資訊。
擷取 PO、Forecast 與 BOM 欄位，協助檢查料號、版本、交期及品質異常。
解析圖面、報價與製程要求，整理工單進度、材料需求及檢驗紀錄。
整理合約、標單、請款、施工日報及歷史工程經驗，建立可檢查、可追蹤的流程。
整合表單、規範與產品知識，在保留權限
與人工確認的前提下，加速查詢與作業。
Anytime Keeper 具備 Data Mesh 技術，可將不同系統資料 API 化、權限化，並可進行任何現行系統整合。
Data
依權限限制 Agent 可取得的來源與使用範圍。
Role
將人員、Agent 與系統操作
放進
明確責任範圍。
HITL
在例外與高風險節點保留
指定人員判斷。
Log
保存來源、處理步驟與結果，
支援稽核與優化。
透過前置標籤、語意切塊與 A2A 多 Agent 分工，先縮小資料範圍，再交由模型處理，讓 token 算力消耗大幅減少。
FST Network 成立於 2019 年，專注於企業
自動化、資料應用與 AI 場域導入。
AKai Anytime Keeper 將文件、既有系統
與人員經驗放進可管理的 AI 流程，
協助企業從單一任務開始，逐步建立可追蹤、
可擴展的自動化能力。
合作機構與 全球大廠認證 。
告訴我們目前的文件、資料來源與既有系統，我們將協助評估適合的 Keeper 與導入方式。
或來信 Service@fstk.io