我們協助企業導入 AI。

知一科技 協助企業建立 AI 能力 — 在企業自身的資料與流程上運作，並由我們自行研發、自行維運的平台驅動。

開始導入 AI 員工 預約顧問

我們的方法

我們協助企業建立 AI 能力。

從策略規劃到系統部署，引導企業進入 AI 驅動的運營模式。

AI 策略顧問與評估
客製 AI Agent 開發
工作流程設計與系統整合
AI 管理、培訓與治理

端到端的 AI 轉型夥伴。

差異在哪

這些事本來就有規則，差別只在現在由誰做。

現在由人做

  • 同一個問題再問一次，就要有人翻型錄、翻 Excel、翻群組訊息
  • 單據一筆一筆手動輸入，再一項一項核對
  • 合約、證照什麼時候到期，記在 Excel 或某個人的腦袋裡
  • 最熟的那位一請假，很多事就停在那裡
KNOWNE

交給助理做

  • 答案來自公司自己的文件，並附上依據哪一份
  • 單據拍張照就成為紀錄，並自動核對庫存
  • 到期的事由排程盯著，出問題之前先提醒負責人
  • 原本只存在少數人身上的判斷，被寫下來留住

每一件都有規則，也都有資料可查。

服務

我們的服務

從 0 到 1，建立能實際運作的 AI 組織。

核心

AI 數位員工導入

讓 AI 成為公司的一員。

  • 建立 AI Agent（客服 / 行政 / 營運）
  • 任務流程設計（Task → Decision → Action）
  • 串接 ERP / CRM / 文件 / 通訊工具
  • 持續優化與營運

AI 開始接手實際工作。

客製 AI Agent 系統

從單一助理，長成一個 AI 團隊。

客服 AI、文件處理、報表生成、跨系統操作、多 Agent 協作。從單一 AI 到 AI 團隊。

AI 工作流程設計

把公司的 SOP 變成 AI 執行得了的流程。

把企業 SOP 變成 AI 能執行的流程。任務拆解、條件判斷、自動化觸發、人機協作設計。

AI 管理與治理

讓 AI 管得動、看得見、說得出依據。

任務監控、權限控管、AI KPI 追蹤。從使用 AI 升級為管理 AI。

企業 AI 培訓

從會用，到會設計。

不是教工具，而是教怎麼用 AI 管公司。

應用場景

它真正派上用場的地方

六個多數公司都會認出來的情境。每一個我們都能從頭到尾走一遍給您看。

所有產業

最資深的那個人請假

業務問能不能配、內勤問有沒有特殊折扣、新人問要先看哪裡 —— 全部等他回來。

他回答的那一刻就被留下來了。下一個人問同一題，不必再等任何人。

這一個我想看

有業務團隊

客戶回一句「再看看」

不知道是嫌貴，還是在等別人的報價。回錯一次，這個案子就沒了。

依過去的訂單與對話紀錄，標出他可能在意的點並給幾種回法。送不送出由業務決定。

這一個我想看

人員須具備資格的產業

證照到期沒有人記得

一份 Excel 存在某台電腦上，紙本正本放在抽屜，到期通常是被稽核問了才發現。

每天自己比對，到期前通知本人與主管；稽核要調當時的紀錄，當場調得出來。

這一個我想看

有既有系統的公司

那套沒有 API 的舊系統

十幾年了、原廠可能已經不在，但每天都在用。要串接就得先換掉整套。

像人一樣打開網頁去填單、回信、取資料，送出前先檢查內容是否適合外發。既有系統不必更換。

這一個我想看

有官網與產品內容

客戶改用 AI 找供應商

他問 AI「這個該找誰做」，回答裡列了三家同業 —— 沒有你。

把公司既有的內容整理成 AI 讀得到的資料，定期發佈，並回頭確認是否已被引用。

這一個我想看

有倉庫或現場作業

現場那面沒人更新的螢幕

牆上那面螢幕還貼著三個月前的公告，每天經過，沒有人會去改它。

改為顯示當日待出貨、缺料與到期事項，資料變它自己換，也可以用一句話調整。

這一個我想看

在這些情境裡，AI 不是輔助，而是實際動手的那一個。

哪一張是你們公司的？

告訴我們是哪一個情境，我們用你們自己的資料走一遍給你看 —— 不是示範資料。

說說我們的情況

實際導入場域

多產業應用實例

畫面為實際系統，公司名稱與資料已去識別化。

自動化設備

工程管理系統

報價、施工、進度與請款一套走完。左側選單本身就有「AI 助理」與「AI 助理設定」——代理在系統內作業，權限與人相同。

營造工程

公司內部管理系統

人事、假勤、薪資、簽核、採購與物料。員工以日常語句詢問班表與假別，助理也能直接把班排出來。

製造業

研發管理系統

產品與專案、人員與排班、文件中心，內建研發助理。資料留在系統裡，不在個人電腦。

設備維修

售服管理系統

客訴與維修案件從受理到結案；客服、管理者與維修人員各自看到該看的部分。

物聯網・硬體

智慧物聯網定位器

整合 4G 行動網路、GPS 定位、藍牙與影像擷取於單一控制板，搭配行動應用、後端服務與電子圍籬告警機制。自電路設計、嵌入式韌體至雲端服務一體開發。

物聯網・硬體

植栽澆灌自動化與監控

主從式控制架構，整合環境感測與排程灌溉控制，搭配 iOS／Android 應用與伺服器端管理。硬體、韌體、後端與應用程式均為自主研發。

分階段導入

先從最花時間的一件事開始，既有作業照常運作，業務不中斷。

單一團隊承接

系統客製化、AI 導入顧問到教育訓練，以及上線後的維護。

實務上的樣子

平常的一天，它長這樣

同事用手上原本就在用的通訊軟體，不用另外裝東西，也不用記指令。以下為示意圖，內容使用示範資料。

被問規格時，當場就答得出來

它去翻公司自己的文件，說明為什麼選這一台而不是另一台，並註明依據哪一份資料。

單據拍張照，資料自己進系統

從照片讀出品項與數量，核對庫存後寫進系統，短缺的地方標出來交給人確認。

到期的事，不用再有人記得

合約、保固、證照由排程盯著，在還來得及的時候通知負責人，而不是事後才發現。

辦公室牆上的那面螢幕，也可以交給它

今天要出的貨、缺什麼料、哪些事到期，就顯示在大家會經過的那面螢幕上。跟一般數位看板不同的是，助理碰得到上面每一樣東西，會依當下的資料自己換。一台能開瀏覽器的螢幕就夠。

示意圖，內容使用示範資料。

但我們不只做導入。

我們自己也打造並營運產品。

產品陣容

不只提供建議，更交付可運作的系統。

多個上線運作的系統，累積出厚實的技術基底：知識圖譜、權限控管、排程與工具呼叫、跨平台交付，皆已在真實流量下驗證。而導入的難度從來不在基底，而在整合 — 企業既有的資料、權限、ERP 與 CRM，以及已然成形的作業方式。系統整合，正是知一科技的核心能力。

旗艦平台

QSyn

企業知識平台 · 知識圖譜與 RAG

已上線

將企業的文件、資料與系統轉化為可一次查遍的知識圖譜 — 知識庫、Wiki、資料表、管道與具工具能力的代理人，統一收斂於同一組 API 之後。

導入價值： 導入時的技術地基。答案僅來自企業自身的知識，且嚴格受限於每位員工既有的權限範圍。

前往

進來的是文件，長出來的是一張關聯網

文件原樣丟進來，系統把裡面的人、料件、訂單與案件，以及彼此的關聯整理成一張圖。所以「這個跟那個有沒有關係」才會是系統答得出來的問題。

DYNARA

AI 員工平台 · 角色、記憶、排程、工具

企業導入

具備職務的 AI 員工：記得公司脈絡與使用者偏好、依排程自行上工、能運用工具將任務執行完畢。外圍配有管理主控台、行動 App 與 API。

導入價值： 「雇用」AI 的具體形式：一位具備職務定義的數位同事，而非一個需要有人主動開啟的對話視窗。

公司資訊系統

人資與營運 · 內建 AI 助理

客製導入

考勤、薪資、請假、加班與員工通訊錄 — 內嵌自研的 AI 助理，以自然語言操作整套系統，且嚴格限制於每位使用者自身的權限範圍內。

導入價值： 可直接導入，亦可依企業實際流程客製。同時也是一份實證 — AI 直接操作內部系統的具體樣貌。

Signal

建構於 QSyn · iOS 與 Android

已上線 · Beta

以自然語言描述所關注的條件，QSyn 管道將其轉為可執行的規則、定時評估，條件成立時即時推播通知 — 並附上判斷理由。

導入價值： 交付速度的實證。Signal 不維運任何自有的 AI 基礎設施，僅透過 API 呼叫 QSyn — 這正是企業系統得以在數週、而非數季內上線的同一條路徑。

Riddle

多平台 AI 應用 · Web、iOS 與 Android

已上線

可手寫、亦可語音輸入的畫布：AI 解讀筆跡與語意，思考後回應。內建筆記本、記憶與用量計費。

導入價值： 跨平台交付與維運能力的實證，涵蓋帳號、金流、用量計量與客戶支援等最不起眼、卻最耗實力的環節。

顧問、自有平台、客製開發 — 由同一個團隊交付。

到 DYNARA.IO 看完整產品線

常見的疑問

那我自己用 ChatGPT 不就好了

三個選項放在一起看 —— 差別不在誰比較聰明。

它知道什麼
自己用 ChatGPT網路上查得到的。你公司的事它不知道。
叫系統商加個 AI你開給它的那幾個欄位。
這一套公司的文件、資料表與往來紀錄 —— 沒整理過也能進。
答錯的時候
自己用 ChatGPT它會編一個看起來很合理的答案，而你不會知道。
叫系統商加個 AI欄位裡沒有就沒有，它不會說為什麼。
這一套每一句附得出出處；查不到會直說。
資料的權限
自己用 ChatGPT貼進去的那一刻就出去了。
叫系統商加個 AI常見做法是一個共用帳號讀全庫，誰問都一樣。
這一套跟員工原本的權限一致；沒開放的層級查不到，也不會出現在回答裡。
能不能動手 · 在哪裡
自己用 ChatGPT不能。它給你一段文字，動手的還是人。
叫系統商加個 AI能，但只能在那一套系統裡面 —— 換個地方就叫不動。
這一套建單、派工、發提醒、開網頁操作。而且不限後台 —— 手機上、通訊軟體上叫一聲它就做。
沒寫下來的判斷
自己用 ChatGPT它不知道 —— 那些事從來沒有上過網。
叫系統商加個 AI沒有欄位裝得下它。
這一套有人問、老手答，那一刻就留下來了。
用得越久
自己用 ChatGPT一樣。它不會記得你們公司的事。
叫系統商加個 AI一樣。要它多會一件事，就再發一次包。
這一套逐步學習 —— 越用越貼合你們的說法、型號與做法。

這三欄不互斥。規則明確、每天重複的事還是該寫成系統，那一塊我們也做；ChatGPT 拿來想事情也很好用。這張表講的是公司自己的知識與流程那一塊，該交給誰。

不確定該從哪裡開始？

留個聯絡方式並簡單說一下現況，我們看過之後回你：哪三件最適合先做，以及大概要花多久。

我想知道先做哪三件

覆蓋範圍

從設備到手機，同一套系統

資料在哪裡產生、系統放在哪裡、誰在什麼裝置上用 —— 這三件事分開決定。

設備與現場

感測器、控制器、PLC、產線設備與現場看板。

Modbus · CAN · RS-485 · MQTT

運算位置

可整套建置於公司內部主機，或部署於 AWS。功能完全相同，差別只在資料放在哪裡、由誰維運。

地端 · AWS

使用端

瀏覽器、桌面應用、行動應用，以及員工原本就在用的通訊軟體。

Web · Windows / macOS / Linux · Android / iOS

AIoT 串接

感測器、控制器與閘道器的資料上雲，以及反向的控制指令 —— 現場的狀態與系統裡的資料是同一份。

倉儲整合

入出庫、儲位、盤點與揀貨，與既有 WMS／ERP 對接。缺料與到期由系統自己比對出來。

機器人串接

AGV／AMR、手臂與產線設備的任務派發、交管與狀態回報。

這三段由同一個團隊承接 —— 不必為了一套系統，同時找設備商、系統商與 App 開發商。

資料與權限

資料分層開放，並且全程可稽核

它看得到什麼、能動什麼，由您決定；它做過什麼，逐筆查得到。

依機密層級分層

公開（型錄、規格、規章）、內部（訂單、庫存、合約）、機密（成本、人事、薪資）各自獨立；未納入的層級助理查不到，也不會出現在回答裡。

依助理與人員設定

每位助理可存取的知識庫與資料表分開設定，並可依使用者身分限制範圍，權限隨人事異動即時調整。

預設只能查

資料表建立後，助理預設只能查詢。要它能新增、修改或刪除，必須逐項開啟；沒有開的操作，它連那個功能都拿不到。

對外開放有硬性界線

對外開放的助理只能使用經過分級的工具，刪除與設定類永遠不能對外開放。設定變更僅限管理員，且逐次留存變更前後的內容。

逐筆異動軌跡

資料表的每一次新增、修改、刪除都留下誰做的、什麼時候、改之前寫什麼，包含代理人與 API 的異動。稽核或內部追查時直接調得出來。

問答與依據留得下來

誰問了什麼、助理查了哪些資料、引用了哪幾篇文章，逐筆留在紀錄裡，供內稽與事後追溯。

可部署於雲端環境，或整套建置於公司內部主機。

團隊

做得出來，是因為這幾件事在同一個團隊裡

一個案子從盤點、開發、上線到之後的調整，由同一批人承接。

系統架構與後端

資料模型、API、權限與部署。

嵌入式與現場整合

設備、感測器、產線與既有系統。

前端與操作介面

後台、行動端，以及現場那面螢幕。

AI 與知識工程

知識庫、圖譜、代理人與工具。

導入顧問與教育訓練

盤點、資料整理；使用者與管理者分開訓練。

維運與售後

系統更新、備份、模型升級與依實際使用調整。

這六件事在多數案子裡分屬三到四家廠商。放在同一個團隊裡，差別不在報價 —— 在出問題的時候，不必先釐清是誰的責任。

外 部 夥 伴

部分專業項目由長期合作的外部夥伴承接；對您而言，窗口只有一個。

政 府 計 畫 與 產 學 合 作

具 SBIR、CITD、數位發展部與經濟部研發計畫的撰寫與執行經驗（含協同主持人），以及與大學研究團隊的合作經驗。導入若有補助空間，這一段我們做得來。

導入服務

導入不是把軟體交給您就結束

從盤點、資料整理到教育訓練，由同一個團隊承接。

01

導入顧問

盤點現有流程與資料，找出最花時間、最容易出錯的環節，確定第一階段要做什麼、先不做什麼。

02

資料導入

型錄、規格書、Excel、掃描檔、單據照片與既有系統資料都能接。不需要事先整理乾淨。

03

教育訓練

使用者與管理者分開訓練。附操作手冊與教學錄影，新人可自行上手。

04

分階段擴充

先做一件最花時間的事，上線穩定後再加下一個場景。既有作業照常運作。

系統開發、AI 導入與訓練由同一團隊負責，不必在多家廠商之間來回協調。

導 入 目 標

40%以上

降低內部溝通時間

不必轉問、不必等人回覆，答案帶著依據一起出來。

30%以上

提升工作效率

文書、報表與重複性作業由代理直接完成。

減半

新人上手所需時間

老手不必一直被問；人員流動對營運的衝擊同步降低。

以上為導入時共同訂定的目標，實際幅度依盤點結果而定。

關於

關於知一科技

知一科技 是一家專注於 AI 代理人系統的科技公司，致力於讓 AI 成為企業中的「數位員工」。

我們不只是開發 AI 技術，而是打造能夠實際運作的 AI 工作系統。從策略設計、系統建置到部署與營運，協助企業全面進入 AI 驅動的運作模式。

4+

套系統在生產環境運作

Taiwan

總部所在地

一手包辦

從開發、導入到維運

B2B

目標市場

最花時間的，是哪三件事？

不必先決定要做什麼。把現在最耗時間、最容易出錯的環節說給我們聽，我們看過之後回你哪一件適合先做、大概要花多久。