創新Workflow解決企業導入AI痛點 Headquarter.ai獲AWS肯定

記者鄧天心／台北報導

在生成式AI加速導入政府與企業的同時，許多單位卻開始發現一個反常現象：AI 回答得越多，民眾反而越搞混，案件也跟著變多、變複雜，讓第一線承辦疲於澄清與補救。從民眾誤引法條、申訴資料失焦，到承辦人疲於解釋AI說錯的話，第一線人力壓力並未減輕，反而失控。

面對這樣的導入迷思，來自台灣的AI Workflow公司Headquarter.ai，提出一種任務導向的解法：讓AI回歸流程角色設計、與專業人員分工協作，而非模糊地「幫忙」或「取代」。憑藉著卓越的技術實力與對產業的深度洞察，Headquarter.ai成功運用 Amazon Web Services （AWS） AI服務協助多家企業與政府單位，實現AI工作流程的有效落地，創造顯著的商業價值與市場成果，並憑此卓越表現榮獲AWS 2025年度「Rising Star Partner of the Year – Technology」獎項殊榮。

延伸閱讀：不爽ChatGPT開源只做半套 馬斯克宣布：xAI將於下週全開源Grok 2聊天機器人

AWS台灣暨香港總經理王定愷表示：「一直以來，我們致力於將亞馬遜全球的成功經驗帶進台灣，攜手合作夥伴加速台灣AI應用落地，並助力台灣客戶上雲出海、布局全球。今年，我們很高興看到Headquarter.ai協助各行各業的客戶擁抱技術革新。我們也期待未來能透過新的AWS亞太（台北）區域，進一步與在地夥伴密切合作，運用雲端和AI等前瞻技術，協助更多台灣客戶掌握數位轉型的重要機遇，加速台灣邁向智慧未來。」

此外，Headquarter.ai更受邀於2025 AWS Partner Summit台灣合作夥伴高峰會與勤業眾信Deloitte Taiwan擔任產業應用對談講者，探討「生成式AI產業應用商機：從需求洞察到營收轉化」。

從混亂到協作：破解生成式 AI 瓶頸，讓 AI 成為流程中負責一環

「很多政府單位以為部署AI就是串一個ChatGPT解FAQ，結果民眾問了更多個案細節，AI無法回答，承辦人還要花時間『解釋AI說錯的話』，比以前更累。」Headquarter.ai執行長黃建璋指出，這正是過度依賴LLM單點推理、卻缺乏任務導向 工作流程設計的結果。

Headquarter.ai近年投入於Agentic Workflow的架構實踐，強調從任務開始設計AI的角色與責任邊界。以近期在地方機關導入的「稅法小書僮」為例，AI不是回答所有問題，而是負責三件事：理解民眾的原始描述，還原問題意圖、比對所有相關的法條與稅務規則、提供草擬建議。最後由第一線同仁確認法源依據並判定結果。這樣的分工設計，讓AI成為查詢與判讀的輔助工具，而非誤導決策的風險來源。該平台已在台灣企業組織與單位落地，應用於稅務申訴、影音稽核、法規查詢等高錯誤風險的場景。「我們讓AI成為流程中需要負責的一環，而不是模糊地『幫幫忙』。」他補充。

企業與政府都在問：AI能不能幫我節省時間成本，但又不要出錯？

當生成式AI被導入到商業與法規應用時，企業與政府面臨的共同挑戰是：「怎麼既節省流程成本，又不讓錯誤成本擴大？」

Headquarter.ai的實務經驗指出：「有效落地的關鍵不是模型表現，而是能不能定義清楚：AI要負責什麼，人要補什麼，系統怎麼驗證彼此。」在與多家企業合作導入的流程中，從文件審核、商品標記、內容推薦到稅務諮詢，多數流程能在不犧牲品質的前提下，大幅縮短作業時間。

該平台支援以BYOA（Bring-Your-Own-Account）模式部署，將運算與資料權限完整保留在企業與政府現有雲端環境中，也提供可調式任務範本（Agent Hub）協助用戶快速建立流程。「AI並非全能，它應該像一個有規則的隊友，能與人分工協作、共同完成任務。」