AI Agent 系統
能理解請求、調用工具、更新紀錄、整理資訊，並在業務系統之間分派任務的 Agent。
AI 應用及自動化方案
按真實業務流程及階段，設計 AI 應用。
technine.io 作為業務技術夥伴，設計 AI 應用、Agent 及自動化系統，協助團隊按合適採用階段處理數據、回應客戶、整理資訊、觸發流程，並連接現有業務系統。
AI 自動化中樞
流程控制 · 已準備人工覆核
對話
查詢分流
文件
OCR 擷取
語音
通話摘要
流程
審批分流
Agent 執行
1分類要求
2擷取背景
3更新 CRM
4要求審批
人工覆核
高影響決策在執行前先升級處理。
我們建立甚麼
我們圍繞實際流程設計 AI：客戶對話、文件處理、內部營運、知識搜尋、報告及系統執行。
對話式 AI 及 WhatsApp 自動化
透過聊天介面處理客服、查詢、潛在客戶資格、FAQ、自助預約及 CRM 交接。
OCR 及文件處理
從發票、收據、身份證、表格、牌照、掃描文件及圖片擷取文字及結構化數據。
生成式 AI 應用
支援內容生成、報告草擬、知識搜尋、內部助理、數據摘要及圖片相關流程。
語音處理
語音轉文字、文字轉語音、通話轉錄、翻譯、語音助理及語言識別流程。
RPA 及流程自動化
自動處理重複及規則型工作，例如資料輸入、發票處理、報告生成、系統更新及通知。
為何企業需要 AI 自動化
當 AI 能減少營運阻力、提升數據質素，並把判斷連接到實際行動，才真正創造價值。
減少人手工作及重複資料輸入
提升客戶回應速度及一致性
把文件、圖片、通話及訊息轉化為可用數據
透過更乾淨及可搜尋的資訊支援決策
把 AI 輸出連接到流程、審批及後台系統
降低營運成本，同時保留關鍵人手覆核
AI 自動化架構層
可靠的 AI 應用不只是模型。我們會連接輸入、AI 處理、流程規則及系統整合，讓自動化能被監控及控制。
輸入層
文件、圖片、聊天訊息、電郵、通話、表格、資料庫及系統事件。
AI 處理層
OCR、NLP、LLM、語音識別、分類、擷取、摘要及推理。
流程層
業務規則、審批、例外處理、任務分派、通知及 RPA 動作。
系統整合層
CRM、ERP、付款系統、物流平台、管理後台、API、雲端資料庫及報告儀表板。
模型選型
不同業務場景，應使用不同 AI 模型。
我們不把所有需求都交給同一個模型。technine.io 會根據資料敏感度、語言、速度、成本及部署方式，為每個流程選擇合適的模型組合。
私隱
敏感資料可選擇私有化或受控雲端部署。
成本
大量、重複任務可用較輕量模型控制開支。
能力
文件、視覺、推理及中文場景使用不同模型優勢。
OpenAI
OpenAI
Agent 推理
Claude
Claude
長文件處理
Gemini
Gemini
多模態應用
DeepSeek
DeepSeek
成本敏感任務
Qwen
Qwen
中文工作流
Llama
Llama
私有化部署
Mistral
Mistral
快速自動化
Azure
Azure AI
企業級管控
實際方案可以混合多個模型：例如用一個模型處理文件，另一個模型負責對話，再由業務規則控制審批與系統更新。
常見 AI 自動化用途
以下是企業在日常營運中應用 AI 自動化的常見方式，涵蓋客戶查詢、文件處理以至內部審批。
客服聊天機械人
WhatsApp 查詢自動化
FAQ 助理
發票及收據 OCR
身份證資料擷取
支援工單分類
電郵分類
通話轉錄
內部知識助理
報告生成
數據清理
審批流程
AI 自動化適用場景
當團隊需要反覆處理查詢、文件、紀錄、判斷及跨系統交接，AI 自動化就最能發揮價值。
銀行及金融服務
物業管理
客戶服務團隊
保安及對講系統營運
零售及電子商務
教育及培訓
醫療及社福服務
物流及後勤營運
實施流程
我們會先處理流程及控制要求，再選擇 AI 模型或自動化工具。
評估
流程及數據檢視
先檢視現有流程、文件、系統、數據來源及人手瓶頸。
定義
自動化範圍及人手控制
確認哪些任務可安全自動化、哪些需要審批，以及哪些應保留人手處理。
設計
AI 流程、提示詞及整合設計
規劃提示詞、數據流、整合、角色、權限、回退處理及審計要求。
建立
應用及流程實作
開發 AI 應用、自動化流程、管理工具、API 及系統整合。
驗證
準確度、邊界情況及 UAT 測試
上線前測試準確度、私隱、審批路徑、邊界情況、用戶驗收及營運可靠性。
改進
監控及持續調整
上線後監控使用情況、檢視輸出、調整流程，並在流程成熟後擴展自動化。
AI 與智能系統
AI 與智能系統 | technine.io 香港技術夥伴
technine.io 建立實用 AI 助理、工作流程自動化、文件處理、知識系統及保留人工審批的智能系統。
適合需要實用軟件、AI、數據、流程或系統整合支援的業務團隊。
常見應用場景
審視現有流程
規劃可落地系統路線
建立或改善營運層
支援上線及後續採用
我們的工作方式
了解背景
定義範圍
設計方案
建立系統
驗證成效
支援採用
FAQ
常見問題
AI 與智能系統 通常適合甚麼情況？
當團隊需要把分散工具、資料、流程或人手步驟整理成可持續營運的系統時，便適合先作評估。
technine.io 會如何開始？
我們會先了解業務目標、現有流程、用戶、系統限制及時間表，再建議可實行的範圍及下一步。
可以分階段落地嗎？
可以。我們通常會先處理最有價值或最高風險的部分，再按成效逐步擴展。
