同一個問題，不同的答案：如何設定 AI 根據「員工職位」提供客製化支援？

想像一下這個場景：公司的市場部助理和銷售總監，同時向內部的 AI 助手問了同一個問題：「我哋最新嘅『智能咖啡機』系列，今季銷售表現點樣？」

市場部助理看到的答案：

「『智能咖啡機』系列今季非常受歡迎，尤其喺中西區嘅年輕客群中引起熱話。社交媒體上關於『#智能醒神』嘅帖文超過 500 個，好多客人都讚賞佢嘅簡約設計同手機 App 遙控功能。」

銷售總監看到的答案：

「『智能咖啡機』系列今季總銷售額為 HK$850,000，距離目標 HK$1,000,000 尚有 15%差距。銷售團隊中，Anna 嘅表現最好，超額完成 20%；而 David 嘅團隊負責嘅九龍東區域，銷售額按月下跌 10%，需要重點關注。有三個來自餐飲業嘅潛在企業客戶，已經查詢過大額訂單，建議立即跟進。」

同一個問題，兩個截然不同的答案。這並非 AI 出錯，而係 AI 進化的極致表現——根據使用者嘅職位，提供最相關、最有用嘅客製化支援。對於資源有限、分秒必爭的香港中小企而言，這種「度身訂造」的 AI 快速開發能力，正正是從「可用」邁向「不可或缺」的關鍵一步。

點解「一視同仁」嘅 AI 支援，對中小企嚟講唔夠用？

目前市面上許多 AI 工具，都傾向提供一個標準化、放諸四海皆準的答案。對於普通查詢（例如「幫我寫一封請假電郵」）來說，這或者足夠。但當 AI 真正融入企業核心營運時，「一視同仁」的弊端便會顯現：

資訊噪音與效率樽頸： 一個初級文員並不需要知道公司的整體盈利預測，而 CEO 亦不想被淹沒在瑣碎的客戶投訴細節中。當 AI 提供過多無關資訊，同事就需要花費額外時間去篩選、消化，反而降低了工作效率。
嚴重嘅數據安全隱患： 公司內部嘅數據，例如薪酬、核心客戶名單、利潤率、未來發展策略等，都係高度敏感嘅商業機密。如果任何職級嘅同事，都能透過 AI 輕易獲取這些資訊，後果不堪設想。一個不懂「睇人畀料」的 AI，隨時可能成為企業內部最大的安全漏洞。
錯失決策良機： 數據本身沒有價值，有價值的係從數據中提煉出的洞見（Insight）。一個銷售經理需要的唔單止係銷售數字，更需要知道邊個地區有增長潛力、邊個產品組合利潤最高。一個通用型 AI 好可能只會報數，卻無法提供具備戰略價值的建議，令管理層錯失最佳決策時機。您可以參考我們的文章：ChatGPT 寫不出你的「獨家報價單」：通用 AI 與企業級 AI 的決定性差異。

簡單來說，一個不懂得「因人而異」的 AI，就像一個只會背誦公司手冊，卻不懂變通的新人。要讓 AI 真正成為每位同事的得力助手，就必須教識佢「見咩人，講咩話」。

實際應用場景：AI 如何為不同職位「度身訂造」答案？

讓我們回到最初的「智能咖啡機」銷售問題，深入拆解 AI 如何為不同崗位提供精準支援：

問題：「我哋最新嘅『智能咖啡機』系列，今季銷售表現點樣？」

對象：市場部助理 (Marketing Assistant)

目標： 尋找社交媒體宣傳素材，撰寫成功案例。

AI 應提供： 正面客戶評價、熱門話題標籤、顧客輪廓、最受歡迎型號/顏色等非敏感數據。

AI 應過濾： 具體銷售額、利潤率、與銷售目標的差距等內部敏感數據。

對象：銷售經理 (Sales Manager)

目標： 評估團隊表現，調整銷售策略，發掘新商機。

AI 應提供： 業績與目標對比、團隊成員表現排名、高潛力線索、地區銷售分析。

AI 應過濾： 產品的具體生產成本、公司的整體現金流狀況。

對象：財務總監 (Finance Director / CFO)

目標： 分析盈利能力，控制成本，預測現金流。

AI 應提供： 產品利潤率分析、成本效益分析（ROI）、對現金流的影響、價格敏感度分析。

AI 應過濾： 具體的銷售團隊個人表現、客戶的零散反饋。

對象：行政總裁 (CEO / 創辦人)

目標： 掌握全局，進行戰略決策。

AI 應提供： 高度概括的摘要 (Executive Summary)、戰略層面的洞見、風險與機遇、跨部門協同建議。

閱讀更多：AI 不會裁掉您的員工，而是為您打造一支「超級團隊」

透過這種方式，AI 不再是一個冰冷的數據庫，而是轉化為每個職位的專屬策略顧問。了解更多關於智能 CRM 系統和企業系統如何整合 AI 能力。

技術核心：點樣設定 AI 實現「因人而異」嘅支援？

要實現這種智能化的客製化支援，並非單純購買一個 AI 軟件就能做到。背後需要一套嚴謹而周密的技術架構。Frasertec（暉訊科技）的專家團隊，通常會透過以下幾個關鍵步驟，為中小企客戶構建這類系統：

1. 建立角色權限框架 (RBAC)

這是整個系統的基石。首先，我們需要清晰地定義公司內部的不同角色（例如：老闆、銷售、市場、人事、財務等），並為每個角色劃定明確的數據存取權限。

2. 整合企業知識庫與數據源

AI 需要「食料」才能變得聰明。這一步涉及將 AI 安全地連接到公司現有的各種系統，包括客戶關係管理系統 (CRM)、企業資源規劃系統 (ERP)、內部文件伺服器等。

3. 設定「動態 Prompt 指令」

這是實現客製化的「秘密武器」。當一個員工提出問題時，系統會根據其職位，自動為 AI 的指令（Prompt）「加料」，從而提供完全符合該角色需求的答案。

4. 持續學習與反饋循環

一個優秀的 AI 系統應該具備學習能力。透過分析用戶對答案的滿意度、後續追問等行為，系統可以不斷微調和優化，令 AI 變得越來越「懂你心」。

香港中小企如何踏出第一步？

看到這裡，您可能會覺得技術門檻很高。但其實，中小企要應用這種先進的 AI 策略，並非遙不可及。關鍵在於循序漸進，並尋求專業夥伴的協助。

由小處著手： 不用急於一步到位為全公司部署。可以先選擇一個痛點最明顯、數據相對集中的部門（如銷售部或客戶服務部）作為試點。
進行數據盤點： 在引入 AI 之前，先清晰了解公司有哪些數據、儲存在哪裡、數據質素如何，以及誰有權限接觸。一個清晰的數據藍圖，是成功的一半。
尋求專業技術夥伴： 構建這類客製化 AI 系統，需要結合雲端技術、數據庫整合、AI 模型微調及網絡安全等多方面知識。與像 Frasertec（暉訊科技）這樣經驗豐富的 IT 服務公司合作，可以為您規劃最貼合業務需求的 AI 快速開發方案，避免走冤枉路，確保數據安全。

總結

在 AI 時代，企業的競爭力不再僅僅取決於是否使用 AI，而在於如何「精準地」使用 AI。讓 AI 學會「同一個問題，不同的答案」，意味著將一個通用工具，升級為一支由多個專家組成的數位化團隊。這不僅能大幅提升營運效率、強化數據安全，更能賦予每位同事超越其職位的洞察力，最終為您的企業在激烈的市場競爭中，建立起難以被複製的優勢。

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