The next generation of Office Agents
中小企業真正賺錢的本事——報價、排程、備料判斷——大多還留在少數資深員工的腦袋裡。nextOA 把這些流程從腦袋裡搬進系統、交給 AI Agent，同時留下一套會持續更新的流程文件，讓經驗留得下來、團隊接得起來。
把流程搬出腦袋
變成公司能持續使用的資產
你的 LEGACY，正在比你想的更快流失
痛點常被講成一長串，老闆聽完記不住。我們用 LEGACY 六個字母收斂——每一項，AI Agent 都能幫上忙。
招不到，也留不住。這是唯一「確定不會好轉」的一項。
訂單在 LINE、報價在某人的 Excel、工時在紙上——系統外沒有可用的資料。
老闆要交棒，老師傅同時要退休——決策知識與操作知識在同一個五年內流失。
沒導 ERP，流程從未被系統化，全靠資深員工的記憶與 Excel／LINE。
關稅、匯率、工資、客戶轉嫁——毛利只剩薄薄一層，報價算錯就直接虧錢。
幾十年的本事只在腦袋裡。老師傅退休那天，公司少的不是一個人，是腦袋被帶走。
最值得導入 AI 的流程，正好是最沒有資料的流程
會上系統的，幾乎都是政府逼出來的——開發票、報稅、勞健保。而公司真正靠什麼賺錢——報價、排程、議價、備料判斷——全都還在腦袋裡。這條界線是法規畫出來的，不是重要性畫出來的。
Agent 不是從資料裡學出來的，而是鋪下去之後才開始「產生」資料。每跑一次就留下一筆紀錄：輸入什麼、產出什麼、人改成什麼、結果如何。導入 Agent 表面上買的是效率，實際上是讓公司第一次把腦袋裡的流程，變成看得見、量得到的流程。
我們用「腦袋依賴度」衡量進展——這個流程還有多少比例得靠特定人。
先選對題，再做對事
中小企業的 AI 專案九成不是敗在執行，是敗在一開始就選錯題目。所以我們先用 TURBO 五條件選題，再用四步工法導入。
TURBO 選題五條件｜找到最值得先做的那一個 Agent
挑最花工時的流程先做，一次解放大量人力。
用的人越多，導入後越容易在公司內擴散複製。
重複發生的頻率越高，效益就持續累積。
適合人機協作、保留容錯空間，錯了攔得住、回得來。
流程拆得開、輸入輸出明確，Agent 才做得出來。
夠耗時、受惠夠廣、頻率夠高、容錯可控、流程可拆——五個條件越齊，越值得第一個做。
四步工法｜題目選定後，照這四步走
量測現況、確定問題、簽訂承諾指標。沒量到基準線就不簽。
產出：基準線與承諾指標
取消、合併、重排、簡化步驟。砍完剩下的才值得自動化。
產出：精簡後的流程
從案例與經驗中整理判斷、例外與人工接管條件，寫進規則庫。
產出：最小規則庫
建置 Agent、以真實案件運行、校正並移交，追蹤例外率持續優化。
產出：可實際運行的 AI Agent
一個能實際運行的 AI Agent
不是概念驗證——把售前 POC 正式落地成一個接上真實環境、實際跑在你們日常工作裡的 AI Agent，並完成集中監控設定、教育訓練與移交，另保留 2 小時 Q&A。
POC 正式落地
把售前 POC 接上真實資料與系統，補上權限、規則與例外處理，正式落地成可實際運行的 AI Agent。
Agent Team
Agent 納入統一監控環境，執行狀況、紀錄與異常一目了然；日後自行擴充新 Agent 也能一起集中管理。
給你們的團隊
教你們操作 Agent、查看監控、處理基本異常，完成正式移交，之後能自行調整與擴充。
保留時數
兩週內供你們詢問操作、規則與使用問題；未使用的時數於期末集中答疑。
2 週、20 小時，交付一個能實際運行的 AI Agent
我們先在售前用一個 POC 讓你看到可行性；正式合作後，以 2 週、20 小時（18 小時導入＋2 小時 Q&A）把 POC 接上你們的真實環境正式落地，完成集中監控設定、教育訓練與正式移交。
售前先做出一個 POC 展示可行性；正式合作後把它接上你們的真實資料與系統，補上權限、規則與例外處理，正式落地成可實際運行的 AI Agent——不只是展示，是真的能用，並納入集中監控管理。
以真實案件測試校正後，完成操作訓練與正式移交，讓團隊能獨立使用；另保留 2 小時 Q&A，兩週內供你們詢問操作、規則與使用問題，未使用時數於期末集中答疑。
交付與「落地」的定義
2 週結案時，AI Agent 能實際運行、納入集中監控，並完成教育訓練與正式移交——執行者能在顧問不在場時獨立使用，不是概念驗證。
從選題到維運，四大服務一次到位
依企業規模與產業別，提供彈性組合的顧問與建置服務
訪談第一線執行者、畫出實際流程，用 TURBO 五條件篩出「最值得先做」的題目，並附上暫緩與不做清單。
針對行政、財會、業務、採購、人資等內部場景，打造懂公司規則、給員工使用的專屬 AI Agent。
串接既有 ERP、CRM、通訊軟體與內部系統，依需求選用合適的自動化引擎，安全穩定上線。
提供內部教育訓練，並以例外率曲線持續監控規則、優化 Agent，確保效益持續累積。
AI Agent 已在各產業落地
從庫存、品質、報關到排程，跨產業累積超過 40 個已驗證的 AI 應用情境。以下為各產業精選場景與預估效益。
代表應用：庫存分析助理、製程轉 PFMEA、出口報關與建檔、技術文件問答。
代表應用：圖面規格擷取、報關單 PDF 辨識、酸淬排程最佳化、扭力計算。
代表應用：生產排程比對、BOM 表核對、Invoice 生成、洗標 Layout 檢核。
代表應用：訂單排程核對、螺絲重量計算、新舊圖面比對、車廠規範查詢。
代表應用：化學品法規稽核、客訴知識問答、出貨報表生成、合約審查。
不分產業都能先做的 Agent：報關與單據文件、知識問答（RAG）、Text-to-SQL 報表、圖面／單據辨識、合約生成。
＊效益為各產業導入之預估區間，實際成效依專案範圍與資料而定。
關於 nextOA 的常見問答
nextOA 是下一代的辦公室 AI Agents 服務提供商，專注協助中小企業導入 AI Agent。正式合作後以 2 週、20 小時（18 小時導入＋2 小時 Q&A），把售前 POC 正式落地成一個能實際運行的 AI Agent，並完成集中監控、教育訓練與移交。
我們的 AI 應用已橫跨汽車零件、精密機械、紡織成衣、金屬扣件、石化化學等產業，累積超過 40 個已驗證場景——例如庫存分析、製程轉 PFMEA、出口報關建檔、圖面規格擷取、生產排程比對、BOM 核對、洗標檢核、法規稽核與合約審查。其中報關文件、知識問答（RAG）、Text-to-SQL 報表、圖面辨識等屬跨產業共通類型，不分產業都能最快複製落地。
不是。我們用 TURBO 五條件選題：耗時（T）、使用人數多（U）、高頻重複（R）、容錯可控（B，Buffer）、流程可拆解（O，Operable）。五個條件越齊全，越值得第一個做；不適合的會寫清楚原因與解鎖條件。
一個能實際運行的 AI Agent：把售前 POC 接上真實環境正式落地，並納入集中監控（Agent Team）、完成教育訓練與正式移交，另保留 2 小時 Q&A。日後若你們自行開發新的 Agent，也能一起納入集中監控管理。
四步工法：量測基準（量測現況、確定問題、簽訂承諾指標）、精簡流程（取消、合併、重排、簡化步驟）、萃取規則（從案例與經驗整理判斷、例外與人工接管條件，寫進規則庫）、上線運行（建置 Agent、以真實案件運行、校正並移交）。
正式合作後以 2 週、20 小時（18 小時導入＋2 小時 Q&A），把售前 POC 正式落地成一個能實際運行的 AI Agent，並完成集中監控設定、教育訓練與移交。交付的是可實際使用的成果，不是概念驗證。
可以。nextOA 以顧問式陪跑服務，從選題、流程精簡、規則萃取、Agent 建置到上線移交全程協助，適合沒有資訊團隊的中小企業。
經驗留下來，企業有未來
nextOA 由熟悉企業流程顧問與 AI 系統開發的團隊組成，定位為下一代的辦公室 AI Agents 服務提供商。中小企業的流程不是「不完整」，而是有系統的地方有流程、沒系統的地方什麼都沒有——真正賺錢的本事，幾乎都還在少數資深員工的腦袋裡。
我們的方法，是把流程從腦袋裡搬到系統裡，同時交付兩樣東西：一個每天在用的 AI Agent，以及一套能持續更新的流程文件。我們相信 AI Agent 不該只是大企業的專利，讓每一間中小企業都能把經驗留下來、把團隊接起來。
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