企業私有化生成式AI：內網 ChatGPT＋RAG 企業知識庫＋AI 電話客服／電話點餐

你可能已經在用 ChatGPT、Gemini、DeepSeek、Grok、NotebookLM 這些 AI 工具，但企業真正要導入 生成式AI（Generative AI），重點不是「會聊天」，而是 可控、可整合、可稽核、可量化成效。
BIOBIO（怡群科技）提供面向台灣市場的企業解決方案：私有化部署 AI / 本地部署 LLM（On-Prem LLM），搭配 RAG 知識庫 與 AI Agent（AI 代理人）流程工具，並把 AI 落地到最直接的入口：AI 電話客服系統 與 AI 電話點餐系統。

你將得到：

企業內網 ChatGPT（Intranet ChatGPT）：資料留在公司環境，符合企業治理需求
RAG 企業知識庫：AI 回答可「引用來源」，降低幻覺與錯誤決策
AI 語音客服 / AI 電話點餐：24/7 接聽、降低漏接、提升一致性與轉換
SSO / RBAC / Audit Log：權限控管、稽核紀錄、可追溯
POC 兩週可驗證：用 KPI/ROI 說服決策者，單點成功再快速複製擴大

生成式AI導入企業，最常遇到的 5 個痛點（也是你該做「私有化部署」的理由）

1) 資料外流風險：公司文件、客戶資料、合約不能丟到公版工具

企業導入 AI 不只要「能用」，還要「能被允許使用」。只要涉及客戶資料、合約條款、內部 SOP、工程規格，IT/法遵通常都會要求 資料留在可控環境。

2) 回答可信度：不能只「看起來很像對」

生成式AI若沒有企業資料支撐，很容易出現「幻覺」。企業需要的是 RAG 檢索增強，讓 AI 先找到你的文件內容，再生成答案，並可 附引用來源。

3) 權限與稽核：誰問了什麼？用了哪些資料？做了哪些動作？

企業必需可追溯：SSO、RBAC、稽核紀錄（Audit Log）、使用報表、行為紀錄，才能在資安與治理上通過審核。

4) 系統整合：AI 不是孤島，要接 CRM／工單／POS／訂單

企業 AI 要帶來效率，就要能把對話變成「結果」：自動建工單、寫入 CRM、建立訂單、推送通知、更新狀態。

5) 真正 ROI：電話漏接、客服爆量、門市尖峰才是企業最痛的現場

很多企業做 AI Demo 很漂亮，但「現場」才決定成敗。AI 電話客服 與 AI 電話點餐 是最容易看見 ROI 的落地情境：直接降低漏接與等待，提升訂單與滿意度。

產品總覽：BIOBIO 企業 AI 平台 4 大核心模組（可獨立導入，也可整套上線）

企業內網 ChatGPT（Intranet ChatGPT）：企業專屬 AI 助理

把「ChatGPT 的使用體驗」搬進企業內網，但具備企業需要的治理能力：

依部門/角色設定權限（RBAC）
支援 SSO（可依企業環境規劃）
可限制資料來源與工具使用（Allowlist）
對話可被稽核與追溯（Audit Log）
可做內部知識問答、流程查詢、規範查詢、教育訓練

適合：製造業/工程/連鎖企業/醫療/公部門/需要治理與法遵的企業。

RAG 企業知識庫（Enterprise RAG）：讓 AI 回答「有根據，能引用來源」

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是企業導入生成式AI的關鍵。你可以把企業文件轉成「可查、可控、可更新」的知識庫：

支援 PDF、Word、內部文件、網頁知識庫等（依你的資料型態規劃）
回答可附引用來源（提升可信度與可稽核）
可做資料遮罩（敏感欄位 redaction）
可設定更新策略（每日更新/事件更新）
可做「只允許使用企業資料」的回答模式

適合：客服 FAQ、內規/人資制度、產品規格/技術文件、SOP/維運手冊、合約條款查詢。

AI 電話客服系統（AI Phone Customer Service）：24/7 語音客服 + 自動工單

把電話客服變成可控的流程引擎，而不是只有「會說話」：

24/7 接聽與尖峰溢出接手（降低等待與漏接）
使用 RAG 知識庫回答（可引用來源）
需要時做基本核對（電話/Email/訂單號等）
自動建立工單（含通話摘要、分類、下一步）
低信心/敏感情境可轉人工（客訴、特殊案例）

適合：客服中心、售後服務、保固諮詢、預約/查詢類電話量大的企業。

AI 電話點餐系統（AI Phone Ordering）：降低漏單、錯單，尖峰也能穩定接單

台灣餐飲與連鎖門市常見痛點：忙線、漏接、聽錯、沒覆誦、加點流程不一致。AI 電話點餐可做到：

24/7 接聽 + 尖峰自動接單
菜單驗證（只允許有效品項/加購/替代）
逐字確認電話號碼（降低資料錯誤）
最後完整覆誦訂單摘要，取得最終確認再送出
可選擇啟用 Upsell（套餐/加點）但完全可控

適合：速食店、飲料店、連鎖餐飲、多門市、尖峰電話量大且容易漏單的商家。

AI 電話點餐系統: 24/7：自動接單、菜單確認、訂單覆誦｜降低漏單錯單

比較：ChatGPT vs 企業內網 ChatGPT vs RAG 企業知識庫（台灣企業最常問的關鍵差異）

（可直接貼上，WordPress 會轉成表格區塊）

項目	公版 ChatGPT（一般 AI 工具）	企業內網 ChatGPT（Intranet ChatGPT）	RAG 企業知識庫（Enterprise RAG）
資料是否可控	不易控管（看使用方式/政策）	可控（資料留在企業環境）	可控（只用企業資料檢索）
權限/治理	通常不足	可做 SSO/RBAC	依資料來源可做權限與遮罩
稽核與追溯	不一定符合企業需求	可（Audit Log）	可追溯引用來源與命中內容
答案可信度	易受幻覺影響	取決於是否接企業資料	高（檢索企業文件 + 可引用來源）
適用場景	個人效率工具	企業內部助理、制度查詢	客服/技術/制度/合約等「要有根據」的問答
是否能整合系統	視方案而定	可規劃串接	可與工單/CRM/流程整合

結論（企業導入最務實的做法）：

你可以把「企業內網 ChatGPT」當作入口與使用體驗
把「RAG 企業知識庫」當作可信內容引擎
再把「AI 電話客服 / AI 電話點餐」當作最直接 ROI 的落地場景

台灣企業最需要的「資安與治理」：SSO / RBAC / 稽核紀錄 / 允許清單 / 引用來源

SSO（單一登入）與 RBAC（角色權限）

企業導入生成式AI後，必須確保「對的人看到對的資料」：

部門權限（客服/業務/工程/主管）
文件權限（內規、技術文件、合約條款等）
功能權限（是否允許建立工單、寫入 CRM、送出訂單）

Audit Log（稽核紀錄）與使用報表

企業需要能回答：
「誰在什麼時間問了什麼？AI 用了哪些資料？做了哪些動作？」
這些都是企業上線常見的審查要求。

Allowlist（允許清單）+ Redaction（遮罩規則）

只允許 AI 使用企業核准的資料來源
對敏感資訊（個資、合約機密欄位）可做遮罩與最小揭露
對外部連網、工具動作可做限制與審核

強制引用來源（Citations）

在重要場景（制度、合約、技術規範、客服政策）可要求 AI：
回答必須附上文件引用來源，降低誤用與風險。

AI 電話客服系統：把「電話」變成可控、可追蹤、可自動化的客服流程

AI 電話客服能做什麼？

自然語音理解（比傳統 IVR 更友善）
用企業 RAG 知識庫解答常見問題
自動建立工單（含摘要、分類、優先級）
遇到客訴/敏感內容/低信心時轉人工
生成回覆建議與後續處理步驟

台灣常見客服導入場景

售後保固/維修進度查詢
產品規格、使用教學、錯誤排除
預約、改期、取消
客訴初步分流與資料收集
多據點客服（分店/地區/語言）

AI 電話點餐系統：最容易用「數字」看見 ROI 的生成式AI落地

為什麼 AI 電話點餐 ROI 特別快？

因為它直接解決 3 個最真實的問題：

漏接 = 漏單（尖峰忙線最明顯）
錯單 = 退款/重做/負評
新人訓練 = 成本 + 服務不一致

AI 電話點餐的標準流程（可自訂話術）

你可以先從「單店」POC，成功後複製到多店，成效會很直觀。

KPI 與 ROI：用數字衡量「企業 AI」成效（決策者最在意）

AI 電話點餐 KPI（餐飲/連鎖門市）

接聽率（Call Answer Rate）提升
漏接率下降（Missed Calls）
錯單率下降（Order Accuracy）
平均處理時間下降（AHT）
加點率提升（Attach Rate，若啟用 Upsell）

AI 電話客服 KPI（客服中心/售後）

AI 自助解決率（Containment Rate）
首次解決率（FCR）提升
平均處理時間（AHT）下降
工單建立時間縮短、欄位完整度提升
客訴與重複來電下降

ROI 快速估算（你可直接用這套算）

點餐 ROI（追回營收）：
「每日漏接通數 × 轉單率 × 客單價 × 營業天數」≈ 可追回營收

客服 ROI（節省成本）：
「每日來電量 × AI 解決率 × 每通人力成本 × 營業天數」≈ 可節省成本

導入流程（建議）：兩週 POC → 八週擴大上線（最務實、最快看到成果）

第 1 階段：POC（2 週）— 聚焦單一工作流

選一個最痛且最可量化的場景（客服 FAQ / 點餐 / 內規查詢）
準備資料樣本（文件、FAQ、菜單、SOP）
建立 RAG 索引與引用來源策略
設定護欄（允許清單、遮罩、低信心轉人工規則）
用 KPI 檢核是否達標

第 2 階段：Pilot（4–8 週）— 上線到單部門/單店

權限與稽核（SSO/RBAC/Audit Log）
流程整合（工單/CRM/POS/訂單）
上線監控與持續優化（錯誤案例回饋、知識更新）

第 3 階段：Enterprise Rollout — 多部門/多據點複製擴大

多據點治理（統一規範 + 在地化話術）
報表與管理（跨店/跨部門 KPI）
長期維運（資料更新、索引更新、版本管控）

適合導入的產業與情境（台灣市場常見）

連鎖餐飲 / 速食店 / 飲料店

AI 電話點餐（尖峰接單、降低漏接與錯單）
多店複製（話術/菜單/促銷規則可統一管理）

客服中心 / 售後服務 / 維修預約

AI 電話客服（FAQ 自助、工單自動化、轉人工規則）
提升一致性與可追蹤性

製造業 / 工程 / 系統整合

內網 ChatGPT + RAG 技術文件/SOP
工程現場查詢、維運手冊、規範查詢

醫療 / 公部門 / 對治理要求高的單位

權限分級、稽核追溯、資料不外流
回答附引用來源，降低風險

常見問題 FAQ（建議保留，對 SEO 長尾很有幫助）

Q1：私有化部署 AI / 本地部署 LLM 是什麼？

私有化部署（On-Prem / 私有雲）指 AI 與知識庫可部署在企業可控環境中，資料治理、權限、稽核更容易符合企業需求。

Q2：RAG 是什麼？為什麼企業一定要做 RAG 企業知識庫？

RAG 讓 AI 先檢索你的企業文件，再生成答案，並可要求引用來源，能顯著降低幻覺與錯誤回答。

Q3：企業內網 ChatGPT 跟一般 ChatGPT 有什麼差別？

企業內網版重點是：資料可控、權限可控、稽核可追溯，並可串接企業知識庫與內部系統流程。

Q4：AI 電話客服可以取代傳統 IVR 嗎？

多數情境可以做 IVR 升級：用自然語音理解做分流與解答，必要時轉人工；同時能自動建立工單與摘要。

Q5：AI 電話點餐怎麼避免聽錯、點錯？

可做菜單驗證、逐碼確認電話、最後覆誦訂單摘要並取得最終同意，顯著降低錯單與資料錯誤。

Q6：POC 多久能看到成果？

聚焦單一工作流的 POC 通常 2 週可完成並以 KPI 檢核，達標後再擴大上線最有效率。

Q7：可以先從單店或單部門開始嗎？

可以，而且建議如此：單點成功 → 複製擴大，ROI 會最清楚、上線阻力也最小。

Q8：是否能串接 CRM／工單／POS／訂單？

可以。我們會依你現有系統與流程，規劃整合方式與資料欄位，讓 AI 的輸出能變成可用的「結果」。

立即聯絡 BIOBIO（CTA：建議放在頁面底部固定區塊）

想要導入 企業私有化生成式AI、企業內網 ChatGPT、RAG 企業知識庫、AI 語音客服、AI 電話點餐系統？
請提供以下資訊，我們可用 兩週 POC 方式讓你快速看到成果與 ROI：

你想先導入的場景：內網問答 / 客服 / 點餐
資料型態：PDF / Word / FAQ / 菜單 / SOP
使用範圍：單部門/單店 or 多據點
你希望串接的系統：CRM / 工單 / POS / 訂單

【聯絡我們】（請在此放你 biobio.com.tw 的聯絡表單連結或按鈕）
【安排 POC 會議】（可放 Calendly / 表單）

📊 實際導入效益 Real Impact

✅ 參觀者滿意度提升 82%
✅ 多語系導覽服務滿意度達 91%
✅ 參觀時間延長 +15%（更多互動與提問停留時間）
✅ 導覽問答紀錄轉化為參觀行為大數據分析

企業私有化生成式AI解決方案- 怡群科技