LazyOffice 偷懶辦公室×SHOPLINE
AI 內訓 · 2026
SHOPLINE 企業內訓

高效辦公的 AI 落地實踐

從企業實務案例，看如何重新定義既有工作流

01
AI 的新工作型態
不要只是塞入 AI，而是重構流程
02
企業 AI 導入案例
四則真實落地 × 痛點／邏輯／成果
03
Q&A 交流
把靈感收斂成可參賽的下一步
LAZYOFFICE · KEVIN 吳文凱
ABOUT ME

Kevin 吳文凱

偷懶辦公室｜負責人
14 年全端工程師及專案管理經驗
2024 年裸辭，踏上創業之路
  • n8n Level 1、Level 2 認證
  • 中小企業數位轉型政府補助課程合作講師
  • 成立「AI 落地師」教學課程
  • 陪伴多家企業把 AI 真正導入日常工作流
Kevin 吳文凱
AGENDA

今日怎麼走

0
開場：帶著期待出發
第一個觀念——思考可以外包，理解不能外包
MINDSET
1
AI 的新工作型態
不要只是塞入 AI，而是重新定義工作流
PART 1
2
企業 AI 導入案例分享
四則精選案例 × 痛點／邏輯／成果 × 實際 Demo 畫面
PART 2
3
Q&A 一起聊聊
把靈感收斂成可參賽的下一步
PART 3
OPENING

導入 AI，先帶著期待出發

今天不是來聽「AI 有多可怕」——而是看見它如何把工作變輕，把空間留給更有價值的事。

你可以外包你的思考給 AI，
但你不能外包你的理解給 AI。
—— 第一個觀念
可以外包的

草擬、整理、比對、拆解、腦力激盪

讓 AI 先幫你「想一輪、跑一輪」。

不能外包的

懂問題、懂判斷、懂結果

理解是你的，AI 是加速器。

PART 1

AI 的新工作型態

不要只是把 AI 塞進舊流程

PART 1 · 新工作型態

兩種用法，差在哪？

常見做法

在舊流程裡塞入 AI

  • 原本 5 步，第 3 步改成問 AI
  • 資料仍靠人工搬運、跨表對帳
  • 效率有一點，但瓶頸還在
本課主張

重新定義 AI 工作流程

  • 先問輸入／輸出與成功標準
  • 資料如何流動、誰該決策
  • AI 負責重複；人負責例外
PART 1 · 新工作型態

人機分工新常態

AI ／ 自動化

重複的，交給它

  • 抓取、整理、彙整
  • 初稿、檢查、比對
  • 排程、重複操作、格式轉換
  • 產出差異清單與待辦
人

關鍵的，留給你

  • 定義問題與成功標準
  • 例外判斷與覆核
  • 對外溝通與責任
  • 最終決策
PART 2

企業 AI 導入案例分享

看真實落地 · 展示實際 Demo 畫面 · 不是教操作

PART 2 · 案例怎麼聽

每一則案例，都跟著樹懶走三步

為什麼要做痛點 · BEFORE
「老闆為什麼要叫我做這些事…」
崩潰樹懶
  • 樹懶先出場：演出人工作業的困境
  • 讓你立刻對號入座
→
如何做到搭建邏輯 · HOW
「把重複的事接給 AI 流水線」
搭建樹懶
  • 工具類別與搭建骨架
  • 講原則，不是手把手教學
→
優化後成果價值 · AFTER
「工作自己跑完了，我去想更重要的事」
悠哉樹懶
  • 聰明樹懶登場：時間、品質、可重複
  • 搭配實際 Demo 畫面驗證
PART 2 · 互動時間

四大案例——投票：最想先聽哪一個？

A跨平台營運動態儀表板0
數據看得見｜自然語言問數據，即時生成圖表
B多通路庫存與補貨建議0
電商營運｜三通路庫存同一份真相＋補貨有理由
C舊版 ERP 操作自動化0
無 API 也能做｜每日 VIP 名單自動產出
D客戶對話彙整與意願分級0
客服／業務｜LINE 對話 AI 摘要 + S/A/B/C 分級
線上同仁請在聊天室打 A／B／C／D，講師點擊卡片即時計票
CASE A

跨平台營運動態儀表板

老闆想看的數字，一句話就生成

CASE A · 跨平台營運動態儀表板

拉數字拉到懷疑人生 → 一句話生成

為什麼要做BEFORE
「老闆又要一張新報表，我今天只想拉數字拉到下班…」
崩潰樹懶
  • 多系統各拉一段，報表用拼的
  • 各張報表數字對不上
  • 每張新圖表都要回頭排開發
→
如何做到HOW
「讓 AI 當取數小幫手，先把管線接好」
搭建樹懶
  • 連既有資料庫＋表／欄位級授權
  • 一句話 → SQL → 圖表＋白話分析
  • SQL 白名單守門，未授權查不到
→
優化後成果AFTER
「老闆自己問數據，我去做更重要的事～」
悠哉樹懶
  • 數字即時掌握、會議同一份真相
  • 拼報表時間大幅下降
  • 一鍵生成分析報告
工具類別 DBPostgreSQL／MySQL 唯讀連線 AIText-to-SQL（本機 Claude Code） GUARDSQL 白名單守門 VIZ圖表引擎＋分析報告
CASE A · DEMO 1

動態儀錶板——KPI、趨勢一頁掌握

agentic-dashboard · localhost:4747
動態儀錶板總覽
不同角色（營運／行銷／電商）各自的儀錶板模板資料直連資料庫，永遠是最新的
CASE A · DEMO 2

一句話，圖表即時生成

agentic-dashboard · 助理對話
自然語言生成圖表
「各下單裝置的訂單數佔比」→ 自動轉 SQL、查庫、畫出圓餅圖主管自己問，不用排開發
CASE A · DEMO 3 · 資安重點

只有授權的表和欄位，才會進 AI

agentic-dashboard · 授權資料表
授權資料表與欄位遮蔽
欄位級授權：取消勾選 email／電話等敏感欄位，就不會被查詢、也不會送進 AIPII PROTECTED
CASE A · DEMO 4

一鍵生成分析報告

分析報告 · PDF
營運分析報告
執行摘要自動點出異常與行動方向，可下載 PDF會議前 5 分鐘就緒
CASE B

多通路庫存與補貨建議

電商・門市・直播，同一份庫存真相

CASE B · 多通路庫存與補貨建議

三個通路三個數字 → 補貨有依據

為什麼要做BEFORE
「電商、門市、直播三邊庫存，我每天用 Excel 對到眼花…」
崩潰樹懶
  • 同一商品，三個系統三種數字
  • 補貨靠感覺，超賣缺貨兩頭燒
  • 每天打烊後人工加總一次
→
如何做到HOW
「先讓三邊數字變成同一份」
搭建樹懶
  • 三通路庫存自動彙整成同一份真相
  • 安全庫存規則＋7 日銷速推估
  • 補貨建議附數量與理由
→
優化後成果AFTER
「系統直接告訴我：這 8 個 SKU 該補多少」
悠哉樹懶
  • 缺貨與超賣風險下降
  • 補貨單一鍵生成、有憑有據
  • 不再各看各的表
工具類別 SYNC三通路庫存自動彙整 RULE安全庫存＋銷速規則 AI補貨建議與理由生成 OUT補貨單＋低庫存警示
CASE B · DEMO 1 · 痛點畫面

同一個商品，三個系統三種數字

官網後台 × 門市 POS × 直播表單（示意）
三通路庫存不一致示意
人工 Excel 加總永遠慢半拍，上週直播又超賣 14 件示意畫面
CASE B · DEMO 2

庫存中台——每 30 分鐘同步，補貨附理由

多通路庫存中台 · 補貨建議
多通路庫存中台補貨建議
低於安全庫存自動置頂，建議補多少、為什麼補，一鍵生成補貨單示意畫面
CASE C

舊版 ERP 操作自動化

每日 VIP 名單，不再手動撈

CASE C · ERP 操作自動化

每天手動撈名單 → 名單自己出現

為什麼要做BEFORE
「每天早上都要進 ERP 撈滿額訂單，重複到懷疑人生…」
崩潰樹懶
  • 每天撈「單筆滿 5,000／3 個月」
  • 再撈「累積滿 8,000／一年」
  • 整理成 VIP 名單才能審核，易漏又耗時
→
如何做到HOW
「重複的操作，交給每日排程」
搭建樹懶
  • 每日排程依條件自動撈取
  • 自動產生名單頁＋CSV 下載
  • 人只做最後的 VIP 升級審核
→
優化後成果AFTER
「打開網頁，名單已經在等我了」
悠哉樹懶
  • 每天早上自動出現，零手動
  • 下載即用、流程可重複
  • 沒有 API 的舊系統也能接入
工具類別 CRON每日排程觸發 DATA訂單條件查詢（滿額／累積） WEB內部名單網頁＋CSV HUMANVIP 升級人工審核
CASE C · DEMO

每天早上，名單自己出現

內部系統 · 名單分頁
每日自動產生的滿額訂單名單
單筆滿 5000 訂單／VIP 資格名單／VIP 升級審核，每日自動產生、可下載 CSV示意資料已去識別化
CASE D

客戶對話彙整與意願分級

LINE 對話變成可以行動的名單

CASE D · 對話彙整與意願分級

對話找不到 → 名單照著打

為什麼要做BEFORE
「客戶說他講過了，但我翻遍 LINE 找不到在哪…」
崩潰樹懶
  • 對話散落在不同窗口
  • 接手的人查不到完整歷程
  • 高意願客戶被埋在訊息堆裡
→
如何做到HOW
「讓 AI 先讀完所有對話」
搭建樹懶
  • 對話集中，AI 逐筆摘要
  • 依下單意願分 S／A／B／C 級
  • 產出留單率、預約率與優先清單
→
優化後成果AFTER
「S 級名單置頂，照著清單打就對了」
悠哉樹懶
  • 完整歷程隨時查
  • 優先順序清楚、附 AI 建議話術
  • 客服績效即時可視
工具類別 MSGLINE 對話彙整 AI對話摘要＋意願分級 DB後端資料庫（即時） BOARD戰情儀表板＋追蹤清單
CASE D · DEMO 1

品牌總覽——進單到到店，一眼看完

AI 名單管理系統 · 品牌總覽
品牌總覽 KPI 與意願分佈
進單、留單、預約、到店與 S/A/B/C 意願分佈＋客服績效快覽畫面資料已去識別化
CASE D · DEMO 2

所有名單——每段 LINE 對話的 AI 摘要與分級

AI 名單管理系統 · 所有名單
所有名單與 AI 摘要
4,600+ 筆名單：AI 摘要對話重點、S／A／B／C 意願標記，可依客服／狀態／來源篩選畫面資料已去識別化
CASE D · DEMO 3

點開一筆——完整的客戶管理視圖

AI 名單管理系統 · 名單展開
單一客戶展開細節
留單狀態、到店、撥接方式、廣告來源、參與客服，一鍵回到對話畫面資料已去識別化
CASE D · DEMO 4

客服績效——留單率與預約率即時可視

AI 名單管理系統 · 留單率分析
客服留單率與預約率分析
每位客服的接洽數、留單率、預約率與今日數字，管理不再靠感覺畫面資料已去識別化
CASE D · DEMO 5

優先追蹤清單——馬上可以打的名單

AI 名單管理系統 · 優先追蹤清單
優先追蹤清單
S 級置頂＋機會分排序，附 AI 建議話術與電話，潛在客戶立即可聯繫畫面資料已去識別化
PART 2 · 收斂

四個案例，帶走四句話

A跨平台營運動態儀表板
先定義要回答的經營問題，再決定接哪些資料——儀表板是結果，不是起點。
B多通路庫存與補貨建議
先讓多通路數字變成同一份真相，補貨才有依據。
C舊版 ERP 操作自動化
沒有 API 不代表不能自動化——重複的例行操作，就是第一個自動化節點。
D客戶對話彙整與意願分級
先讓資訊「找得到、分得清」，再談更進階的自動回覆。
FIELD NOTES · 陪伴企業導入的真實經驗

導入路上，我們實際踩過的四個坑

坑 01

資料口徑不一致

各系統的「營收」「訂單數」定義不同，儀表板一上線就被挑戰數字不對。

解法：先開對齊會議，把名詞與計算公式寫成文件，再開始接資料。

坑 02

舊系統沒有 API

ERP 老舊、原廠不維護，資料出不來，專案差點卡死。

解法：匯出檔與畫面操作也是介面——用排程匯出＋批次處理先把橋搭起來。

坑 03

同仁擔心被取代

推動時遇到消極配合：「這是不是要拿來裁我們？」

解法：從大家最痛的重複工作切入，AI 當助手、成果歸功使用者，先贏一小場。

坑 04

個資與資安紅線

客戶名單、對話都是個資，老闆最怕「資料被送出去」。

解法：欄位級授權白名單＋去識別化後才進 AI；敏感欄位不出內網（今天 Demo 全部照做）。

PART 3

Q&A 一起聊聊

把靈感變成下一步

PART 3 · 一起聊聊

四個方向，歡迎踴躍開麥

1
我的工作不夠標準化，還能怎麼套用新工作型態？
2
哪些適合非技術同仁自己先做、哪些需要跨部門協作？
3
資料／資安：什麼能進 AI、什麼要先去識別化？
資安相關提問，今天有 SHOPLINE 資安主管線上一起答覆
SEC 支援
4
看完案例後，如何收斂成可報名 AI 競賽的 Use Case？
TAKEAWAY

今天請帶走

思維
重構工作流 ≠ 舊流程塞 AI
方法
痛點 → 搭建邏輯 → 成果
想像
四則真實場景，對照自己部門
行動
至少 1 個可延伸為競賽案例的方向
安全提醒：今天所有 Demo 畫面均已做個資去識別化；把資料交給 AI 前，先問「授權了什麼、遮蔽了什麼」。
NEXT STEP

把今天的一個痛點，
寫成 AI 競賽的第一個 Use Case

問題是什麼？ → 現在怎麼做？ → 理想流程？ → AI 在哪幾步？ → 人在哪把關？
LazyOffice
Kevin 吳文凱｜偷懶辦公室 LazyOffice 負責人
「AI 落地師」教學課程
kevin@inventra.com.tw
謝謝，歡迎提問 🙌
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