案例一 ・ 職業工會 ・ 高雄
會費系統轉 Ragic 與對帳自動化
- 處境
- 工會有 300 多名會員，每月繳費單要人工逐筆輸入、再逐筆對帳，每月光這件事就要十個小時，越忙越容易錯。
- 解法
- 把會費資料從舊會計系統（ 無法串接 AI ）搬到 Ragic（可以 MCP 與 API 串接 AI 系統），重新設計會員、費率、應繳與收款的關係，並在 AIOS 知識庫中，將工會資訊轉化為 skill，讓 AI agent 以 Ragic API 自動輸入與對帳，只留例外情況給承辦人進行人工審核。
結果每月 10 小時 → 2～3 小時會費登打與對帳的每月工時
導入前{{k1.a}} 小時
導入後{{k1.b1}}～{{k1.b2}} 小時
導入前
繳費單人工逐筆輸入人工逐筆對帳
導入後
Ragic 資料庫API 自動輸入與對帳承辦人只看例外
案例二 ・ 旅宿 ・ 嘉義
年度碳盤查流程 AI 化
- 處境
- 飯店業每年都要做一次溫室氣體盤查；電費、油料、冷媒單據散在各部門，單據收集、將單據上的數字用肉眼辨識，再 key 入excel 檔，每年都要重跑同一套繁瑣流程。
- 做法
- 各部門只負責上傳單據，由 AIOS 自動委派 AI agent 進行圖像辨識，將表單數據整理成碳排清冊（excel 檔）並歸檔，最後產出評估報告（word 檔以及 PPT 檔）。承辦人從「整理資料」變成「確認結果」。
結果3 工作天 → 1 小時內每次盤查的整理時間
導入前{{k2.a}} 工作天
導入後{{k2.b}} 小時內
導入前
單據散在各部門承辦人收集整理手工做清冊
導入後
各部門上傳單據AIOS 辨識・整理・歸檔承辦人確認報告
案例三 ・ 太陽光電工程
光電案場申設文件流程自動化
- 處境
- 案場從申請到併聯要跑好幾個階段，從台電併網簽約、政府設備登記、申請免雜等，每階段都有公文往返。同仁時常需花大量時間讀公文、判斷下一步、準備文件、記錄進度。
- 做法
- AI 自動判讀公文，判斷案件進入哪個階段、下一步該做什麼，產生對應的公文與文件，同時更新進度儀表板。
結果每人每天省 30～60 分鐘每位同仁省下的行政時間
導入後的流程
公文進來AI 判讀階段產生下一步文件更新儀表板