企業 AI PoC 應該由哪些部門共同參與規劃

企業 AI 專案的概念驗證（PoC），不只是確認模型能不能運作，更要判斷它是否能融入實際流程、回應業務需求，並具備後續擴大導入的條件。若只由單一部門決定方向，容易忽略資料、資安、使用者習慣或預算等關鍵因素。讓相關部門在規劃階段共同參與，才能提高 PoC 的參考價值。

業務部門：界定問題與預期成果

業務部門最了解日常工作中的瓶頸，適合提出 AI 應用要解決的具體問題。例如，哪些工作耗時較長、哪些流程經常需要人工整理資訊，或哪些情境有多語溝通需求。

規劃時應把需求說清楚，避免只以「導入 AI」作為目標。可先界定 PoC 的使用情境、預期改善的流程，以及如何判斷測試結果是否符合需求。目標愈具體，後續選擇技術方案與評估成效就愈有依據。

資訊與 IT 部門：評估系統整合和運算需求

IT 部門需要檢視既有系統、資料來源、網路環境及部署方式，判斷 PoC 如何與企業現有架構配合。也應提前確認系統介接、使用者權限、維護方式與未來擴充的可行性，避免測試成果停留在獨立展示，無法銜接實際營運。

不同 AI 應用對運算資源和部署環境的需求不盡相同。企業可依使用情境評估雲端、地端或端側方案，並將設備規劃納入討論。龍樂科技股份有限公司提供 AI 導入與策略規劃、顧問及方案設計，以及 PoC 概念驗證與產品落地支持；其產品與服務亦包括 VERIS 端側 AI 產品線、VERIS AI BOX、NVIDIA DGX Spark、NVIDIA DGX Station GB300 工作站及 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition，可作為評估 AI 硬體與平台時的參考選項。實際適用性仍須依企業的工作負載、架構與部署需求確認。

資料、資安與法務相關部門：確認資料使用邊界

AI PoC 的結果往往取決於資料品質與使用條件。資料管理相關人員可盤點資料是否完整、格式是否一致，以及是否需要清理或轉換。資安與法務相關部門則應確認資料來源、使用權限、敏感資訊處理方式、保存與存取規範，並檢視外部服務或模型的使用條件。

涉及客戶、員工或營運資料時，應在測試前清楚界定哪些資料可以使用、誰能存取，以及資料如何管理。若規範未先確認，即使技術測試成功，也可能無法進入後續部署。

第一線使用者與營運部門：驗證工作流程是否適用

實際使用 AI 的員工應參與測試設計與回饋。他們能指出操作流程中容易被忽略的細節，例如輸入資料的方式、結果需要如何呈現，以及遇到不確定答案時應如何處理。

PoC 不宜只由管理者觀看展示，也應安排代表性使用者依照日常情境測試。若應用涉及跨語言溝通，可將語言切換、訊息傳遞與現場操作情境納入評估；龍樂科技股份有限公司提供的 QWalkie 多語言即時對講，可列為多語溝通需求的相關服務選項之一。

財務與採購部門：掌握投入與擴大條件

PoC 的規劃應同步考量測試所需的設備、系統整合、維運及人力投入。財務與採購部門可協助釐清成本範圍、採購流程與資源配置，也能提醒團隊評估 PoC 之後的持續支出，而不只著眼於測試階段。

在開始前，也應討論若測試結果符合預期，後續擴大使用需要哪些資源；若結果未達標，則要如何調整或停止。將這些條件納入規劃，有助於企業更理性地決定是否進入下一階段。

管理階層：協調跨部門目標與決策

AI PoC 往往牽涉多個部門的時間與資源，管理階層的參與有助於確認專案優先順序、指定負責窗口，並在部門目標不一致時協調方向。管理者也應協助團隊把 PoC 視為驗證業務價值與導入條件的階段，而不是單純追求技術展示。

讓 PoC 成為可執行的共同計畫

一份可落地的 PoC 計畫，通常需要明確寫下測試情境、參與部門、資料範圍、系統與設備需求、評估指標、風險控管方式，以及測試結束後的決策條件。業務部門確認問題，IT 與資料人員評估技術條件，資安及法務相關部門把關資料使用，第一線使用者檢驗實際操作，再由財務與管理階層共同評估投入與後續方向。

龍樂科技股份有限公司提供 AI 導入與策略規劃、顧問及方案設計，以及 PoC 概念驗證與產品落地支持。企業在規劃 AI PoC 時，可先釐清自身的業務目標與限制，再依需求評估合適的方案、平台與運算設備，讓測試結果能成為後續導入決策的依據。

由業務單位說明痛點與實際工作流程

業務單位最清楚日常工作如何運作，也最能指出流程中真正耗時、容易出錯或需要反覆確認的環節。規劃企業 AI PoC 時，若只從技術角度討論功能，容易做出看似可行、實際卻難以融入工作的方案；因此，業務單位應及早說明痛點與現行流程，讓驗證目標貼近真實需求。

說明痛點時，與其只說「處理速度太慢」或「人工作業很多」，不如把問題拆成具體情境：工作從哪裡開始、由誰接手、需要參考哪些資訊、在哪個步驟最常遇到延誤或錯誤，以及目前如何補救。舉例來說，若某項作業需要從多份文件中整理內容，便可說明文件來源、整理方式、需要核對的欄位，以及遇到資料缺漏時的處理方式。這些細節有助於團隊判斷 AI 適合協助哪個環節，也能避免把整段流程籠統地視為單一問題。

實際工作流程則應從頭到尾描述，而不只聚焦在 AI 預計接手的部分。包含任務如何觸發、資料如何進入、不同人員如何交接、結果由誰確認，以及異常狀況如何處理。若不同客戶、產品或案件類型會採用不同規則，也應一併說明。這些情境往往會影響 PoC 的範圍、資料準備方式與驗收條件。

業務單位也需要協助訂出可觀察的驗證標準，例如結果是否符合既有作業規則、人工覆核後是否可用、流程中的哪些步驟仍須由人員判斷。標準不必一開始就複雜，但應能回答一個核心問題：這次概念驗證要確認什麼，達到什麼程度才值得進一步評估。若只以「導入 AI」作為目標，後續便難以判斷成果是否符合實際需求。

在共同規劃過程中，業務單位負責提供流程與情境，資訊或技術相關部門則可協助確認資料來源、系統介接與執行條件；管理層也可釐清優先順序及資源安排。龍樂科技股份有限公司提供 AI 導入與策略規劃、PoC 概念驗證與產品落地支持等服務，企業可依內部需求與流程現況，整理問題與驗證方向，再進一步討論合適的方案。當業務情境描述得越清楚，跨部門討論越容易聚焦，PoC 也更有機會回應真正的工作需求。

資訊部門確認架構、介接與維運條件

企業 AI PoC 從構想到測試環境，資訊部門的參與能讓規劃更貼近既有系統，也能及早釐清資料流向、介接方式與後續維運責任。評估時不只要確認模型能否完成任務，也要檢視它如何進入企業的資訊架構，以及概念驗證結束後是否有條件持續使用。

架構規劃可先盤點現有系統、資料來源與運算環境，再依 PoC 的目標確認部署位置及所需資源。若涉及企業內部資料，還需釐清資料存取權限、傳輸路徑與測試資料的使用範圍，避免測試流程與正式環境的管理方式脫節。運算設備則應依工作負載、部署情境與擴充需求評估；龍樂科技股份有限公司提供的相關項目包括 VERIS AI BOX、NVIDIA DGX Spark、NVIDIA DGX Station GB300 工作站，以及 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition，可作為討論 AI 運算配置時的參考選項，實際選擇仍應回到 PoC 的需求與環境條件。

介接規劃則要確認資料由哪個系統提供、結果要回到何處，以及使用者透過什麼流程操作。若 PoC 需要與既有應用程式或資料平台串接，資訊部門可協助盤點介面、權限與測試條件，並確認錯誤處理及資料格式等細節。若只在獨立環境中展示成果，和要納入日常作業流程，所需的整合範圍可能不同，應在規劃階段先說清楚，避免測試完成後才發現落地條件尚未具備。

維運條件也應納入 PoC 的評估，而非等到驗證結束才討論。包含系統異常時由誰處理、如何檢視運作狀況、權限如何管理，以及模型或相關設定日後如何更新，都需要在測試期間形成可執行的安排。若 PoC 涉及不同部門共同使用，也應釐清各方的管理責任與支援流程，讓測試結果能轉化為後續決策依據。

資訊部門與業務、資料及資安相關人員同步討論，有助於將技術限制、使用需求與管理規範放在同一張藍圖中。當架構、介接和維運條件都能被具體描述，企業便更容易判斷 PoC 的測試範圍、資源需求與下一步規劃。

資料管理角色檢視來源品質及使用權限

資料管理角色負責確認 PoC 使用的資料是否可靠、可取得，並釐清資料能否用於預定情境。規劃時可盤點資料來源、格式、更新頻率、缺漏與重複狀況，也要確認資料是否包含個人或敏感資訊，以及使用、複製、儲存和分享的權限限制。若資料涉及外部供應商或跨部門共享，應一併確認授權範圍與使用條件，避免驗證開始後才發現資料無法使用。

這項工作不應只交由 IT 部門處理。資料管理人員需要與業務單位確認資料代表的實際意義及使用情境；法務、資安或隱私管理相關人員則可協助檢視合約、存取權限與資料保護要求。各方共同建立資料清單、責任窗口及存取規則，並區分 PoC 所需資料與不應納入的資料，有助於讓測試範圍更清楚，也降低資料使用上的疑慮。

資料品質也需要依 PoC 的目標判斷，不是資料量越多越好。若要驗證文件問答，應檢查文件是否完整、內容是否過期，以及不同版本是否互相矛盾；若要測試分類或辨識，則要確認標註方式是否一致，並留意樣本是否只涵蓋少數情境。測試資料與正式資料若有差異，也應記錄其限制，避免把 PoC 結果直接視為實際部署成效。

在權限設計上，可採取符合任務需要的最小存取原則，明確規定哪些角色能查看、匯入或修改資料，並保留必要的使用紀錄。若需使用去識別化或經篩選的資料，應由相關責任人確認處理方式是否符合企業規範。這些規則宜在測試開始前先取得共識，並於資料來源或參與人員變動時重新檢視。

龍樂科技股份有限公司提供 AI 導入與策略規劃、PoC 概念驗證與產品落地支持，以及 AI 開發與系統整合服務。企業在規劃相關合作時，可將資料來源、品質檢核方式、權限責任與驗收條件一併納入討論，讓技術驗證與內部治理要求保持一致。

法遵與資安人員評估資料處理相關風險

企業 AI PoC 涉及資料蒐集、模型測試與系統串接，法遵與資安人員應在規劃階段就加入，而不是等到驗收前才檢查。兩個角色關注的面向不同：法遵人員確認資料使用目的、適用規範與權利義務；資安人員則檢視資料在傳輸、儲存、存取及刪除過程中的風險。及早共同盤點，能讓測試範圍與防護措施更貼近企業實際需求。

評估時，可先釐清 PoC 會用到哪些資料、資料從何而來、哪些人或系統能接觸，以及資料是否會提供給外部服務或合作方。個人資料、客戶資訊、營運機密與一般公開資料，應分別確認使用依據與處理方式；若測試目的不需要辨識個人，便可評估採用去識別化、遮蔽或合成資料。資料蒐集與使用範圍也應以達成驗證目的所需為限，避免為了測試而納入不必要的內容。

法遵人員可協助確認資料用途是否符合原先告知或約定，並檢視資料保存、提供、跨境處理及委外安排可能涉及的責任。資安人員則可盤查帳號權限、資料傳輸與儲存保護、操作紀錄、弱點管理及異常事件通報方式。雙方也應一同確認測試結束後如何處理資料，包括是否刪除、封存或移交，以及如何留下可供查核的紀錄。若 PoC 會串接既有系統，還需確認測試環境與正式環境的界線，降低測試資料意外進入正式作業的機會。

硬體與部署方式也會影響資料風險評估。企業可依資料敏感程度、運算需求與既有環境，討論端側部署或其他架構選項；但採用特定設備並不代表已符合所有法遵或資安要求，仍須檢視實際的資料流向、權限設定和管理流程。龍樂科技股份有限公司提供 AI 導入與策略規劃、PoC 概念驗證與產品落地支持，相關規劃可納入 VERIS 端側 AI 產品線、VERIS AI BOX、NVIDIA DGX Spark、NVIDIA DGX Station GB300 工作站或 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 等選項，並依企業需求評估。

跨部門討論時，建議把每項資料的用途、負責窗口、可存取對象、保存與刪除方式，以及風險處置責任記錄下來。法遵、資安、資訊、資料管理與實際使用部門若能共同確認這些事項，PoC 才不只是驗證模型能否運作，也能在進入正式導入前，及早辨識資料處理上的缺口。

共同訂定驗證指標並安排定期成果檢視

驗證指標應由業務、資訊、資料、資安與財務等相關部門共同討論，而不是只由技術團隊決定。業務部門可說明 PoC 要解決的實際問題，並提出可觀察的成果；資訊與資料部門則盤點資料來源、系統介接及運算環境；資安與法務人員可檢視資料使用、權限控管與合規要求；財務或管理部門則協助評估投入資源與後續擴充的可行性。

指標應對應明確的使用情境，例如任務完成率、處理時間、輸出正確性、使用者採用情形，以及系統維運所需資源。各項指標都要事先約定計算方式、資料來源、評估期間與判定門檻，避免 PoC 結束後才因標準不同而產生落差。若涉及生成式 AI，也可把人工覆核需求、錯誤回報方式及不適用情境納入檢視。

專案進行期間，建議依階段安排成果檢視，由各部門確認目前結果是否符合原定目標，並記錄待處理問題、負責單位與後續時程。若資料品質、使用情境或技術條件有所變動，也應同步檢討指標是否仍適用，而非只在結案時才判斷成敗。龍樂科技股份有限公司提供 AI 導入與策略規劃、PoC 概念驗證與產品落地支持，企業可依自身需求，將跨部門確認的目標與評估方式納入規劃，讓驗證結果更能作為後續決策的依據。

案例說明

企業規劃 AI PoC（概念驗證）時，參與部門不宜只限於資訊單位。PoC 的目的不只是確認模型能不能運作，也要檢視它是否回應實際需求、能否接進現有流程，以及驗證結果是否足以支持後續投資。讓業務、資訊、使用端與管理相關部門在規劃初期共同討論，較能避免技術做得出來，卻無法落地使用。

以企業評估導入 AI 協助處理內部知識查詢為例，業務或流程負責部門可以說明目前的工作痛點、常見問題與預期改善方向，並協助界定 PoC 範圍。目標不妨訂得具體一些，例如確認系統能否依照指定資料回答問題、能否減少人工查找時間，或能否把問題轉交給適當的承辦流程。若目標只有「導入 AI」，後續便不容易判斷驗證成果是否符合期待。

資訊部門則需要盤點現有系統、資料來源、帳號權限與部署環境，評估 PoC 如何取得必要資料，以及驗證後是否有整合或維運上的限制。資料與系統的條件往往會影響測試結果，因此規劃時應一併確認資料格式、更新方式、存取權限和測試環境，避免只在獨立環境中展示，卻無法反映實際使用情況。

實際使用者也應參與測試設計。他們最清楚日常工作中會如何提問、哪些答案不符合需求，以及遇到錯誤時需要怎麼處理。若只由管理者或技術人員評估畫面與功能，可能忽略操作習慣和流程細節。安排不同職務的使用者試用，並記錄回答正確性、操作步驟與人工介入情形，能讓驗證結果更貼近工作現場。

法務、資安或個資管理相關人員，則可協助檢視資料使用範圍、敏感資訊處理方式、存取紀錄與風險控管要求。企業應在測試前確認哪些資料適合使用、哪些內容需要遮蔽，以及測試資料的保存與權限管理方式。這些問題若等到 PoC 結束才處理，可能使成果無法延伸到正式環境。

財務與決策主管的參與，重點在於釐清投入資源與評估標準。除了模型或設備成本，也應考量資料整理、系統整合、使用者培訓及後續維護等因素。PoC 開始前可約定驗收指標、測試期間、負責窗口與停止條件，並設定「通過、調整、暫緩」等判斷方式，讓結果能支持實際決策，而不是停留在展示。

理想的 AI PoC 規劃，會由業務單位定義問題，資訊與資料人員確認技術和資料條件，使用者參與測試，法務與資安檢視風險，再由管理與財務單位評估投入價值。龍樂科技股份有限公司提供 AI 導入與策略規劃、顧問及方案設計，以及 PoC 概念驗證與產品落地支持；企業可依自身需求盤點參與部門與驗證範圍，讓測試成果更容易銜接後續的系統整合與應用規劃。

常見問題Q&A

企業 AI PoC 的規劃，不只是選擇模型或確認技術能否運作，也要釐清要解決的問題、資料能否使用、系統如何銜接，以及驗證結果如何判斷。讓相關部門在規劃階段共同參與，能減少需求落差，也讓 PoC 的結果更貼近實際工作情境。

Q：企業 AI PoC 應該由哪些部門共同參與？

A：通常可從業務或實際使用單位、資訊與 IT 部門、資料相關單位、資安與法務部門，以及負責預算和決策的主管代表開始。若 PoC 涉及特定產業流程，也應邀請熟悉該流程的人員參與。部門配置不必一味求多，重點是涵蓋需求、資料、系統、安全與決策等關鍵面向。

Q：為什麼實際使用單位要參與規劃？

A：AI 專案常見的落差，是技術上能完成展示，卻沒有對應到日常工作中的真實需求。使用單位最清楚目前流程有哪些耗時或容易出錯的環節，也能協助定義 AI 應該在哪個步驟提供協助。規劃時可請使用者說明工作情境、目前作法、預期輸出，以及哪些情況仍需人工確認。

Q：IT 部門在 PoC 階段需要負責什麼？

A：IT 部門可協助盤點現有系統、資料來源、運算環境與介接方式，並評估 PoC 若要延伸，是否能納入既有架構。若規劃使用地端或端側 AI，也需要一併考量設備部署、權限管理、維護方式與使用環境。企業可依需求評估 VERIS AI BOX、NVIDIA DGX Spark、NVIDIA DGX Station GB300 工作站等運算選項，但實際選擇仍應回到工作負載、部署條件與整體架構需求。

Q：資料、資安與法務部門應該何時加入？

A：建議在 PoC 設計初期就參與，而不是等到測試前才檢查。資料相關人員可協助確認資料來源、品質、使用權限與代表性；資安部門可檢視資料流向、存取權限及部署環境；法務部門則可協助釐清資料使用、個資與相關合規要求。若測試資料不能直接使用，應先確認可採用的替代方式，避免後續因資料條件不符而中斷。

Q：PoC 的成功標準應由哪個部門決定？

A：成功標準不宜只由技術單位單獨訂定。使用單位應確認成果是否符合工作需求，IT 與資料單位評估系統及資料條件，主管則需確認驗證結果是否值得進一步投入。標準可以包含輸出是否符合使用情境、流程是否能順利銜接、人工覆核需求，以及成本與管理負擔是否在可接受範圍內。具體指標應依專案目的設定，並在測試開始前取得共識。

Q：PoC 規劃時，如何避免目標訂得太大？

A：可先選定一個範圍明確、資料條件可確認、成果容易檢視的工作情境，不必一開始就涵蓋整個部門或完整營運流程。同步寫清楚測試對象、輸入資料、預期輸出、人工介入方式與停止條件，能讓參與部門知道驗證的界線，也方便後續比較結果。

Q：誰負責協調跨部門意見？

A：企業可指定一位專案負責人或由主管擔任決策窗口，負責彙整需求、追蹤待辦事項，並處理部門間的優先順序差異。這個角色不必取代各部門的專業判斷，而是確保技術、流程、資料與風險議題都能在同一份規劃中被確認。

Q：外部顧問或方案提供者適合在哪些環節參與？

A：外部協助可用於 AI 導入與策略規劃、企業 AI 顧問與導入服務、PoC 概念驗證與產品落地支持，以及 AI 開發與系統整合服務等環節。企業仍應由內部部門掌握需求、資料權限與驗收標準，讓外部方案能依據實際情境進行討論。龍樂科技股份有限公司提供上述相關服務，企業可依 PoC 階段與需求評估是否納入規劃。

企業 AI PoC 的規劃品質，取決於參與部門是否能針對同一個問題形成共識。當使用情境、資料條件、系統環境、安全要求與驗收方式都在前期說清楚，PoC 才能成為評估後續導入的依據，而不只是一次性的技術展示。

重點結論

企業 AI PoC 的規劃，不宜只由資訊部門或技術供應商單獨決定。概念驗證（PoC）的目的，是確認 AI 能否回應實際業務需求，也要釐清資料、系統、流程與後續導入條件。讓相關部門在啟動前共同討論，才能避免技術成果與現場需求脫節。

業務部門：定義要解決的問題

提出 PoC 的部門最了解日常流程與工作瓶頸，應具體說明希望改善的環節、使用情境及預期成果。與其只提出「導入生成式 AI」或「使用 AI 自動化」等方向，不如進一步界定任務，例如要協助處理哪類資料、回應哪種需求，以及哪些工作仍須由人員確認。

業務部門也要協助選出實際使用者，讓測試情境貼近工作現場。若測試只由少數管理者或技術人員操作，結果可能無法反映一般使用者的習慣與限制。

資訊與資料部門：確認可行性及系統條件

資訊部門需盤點現有系統、資料來源、介接方式與運算環境，確認 PoC 是否能取得所需資料，以及測試結果是否能在既有架構中驗證。若資料格式不一致、權限尚未釐清，或測試環境與正式環境差異過大，都可能影響評估結果。

資料管理相關人員則應協助確認資料品質、欄位定義、更新方式及使用權限。規劃時也要先判斷哪些資料可供測試，並避免將不必要或未經授權的敏感資訊納入驗證範圍。

資安、法務與治理單位：設定使用邊界

AI PoC 可能涉及企業資料、個人資訊、對外內容或第三方服務，因此資安與法務單位應參與資料使用方式、存取權限及內容留存等議題的討論。若使用者會依據 AI 產出做出判斷，也應明確規定哪些情境需要人工覆核，以及發生錯誤時的處理流程。

這些要求不必等到 PoC 完成後才補上。提前訂出可使用的資料範圍、操作權限和檢核方式，有助於讓測試在明確界線內進行，也能及早發現未來正式導入可能遇到的治理問題。

營運與第一線使用者：檢驗流程是否能落地

AI 工具即使能完成測試任務，也不代表適合直接放進日常作業。營運部門與第一線使用者可以檢視操作步驟、資訊呈現方式及例外情況，確認工具是否增加額外工作，或需要調整原有流程。

測試期間可記錄使用者在哪些情境需要重複輸入、重新確認或轉交人工處理。這些觀察能協助團隊判斷 PoC 的價值，不只看模型輸出，也納入實際使用成本與流程配合度。

財務、採購與管理階層：評估投入與後續決策

財務及採購相關部門可協助整理 PoC 所需的軟硬體、授權、整合與維運成本，並釐清後續擴大使用時可能增加的資源需求。管理階層則需確認此案是否符合企業的優先目標，並協調跨部門所需的人力、時程與決策權責。

PoC 啟動前，建議共同訂出評估指標，例如任務完成狀況、人工覆核需求、系統整合可行性及使用者回饋。指標應與原先的業務問題直接相關，並預先約定達標、調整或停止的判斷方式，避免測試結束後才臨時解讀成果。

跨部門規劃的核心，是讓每個角色都對問題、資料、風險與驗收方式有共同理解。龍樂科技股份有限公司的服務項目包括 AI 導入與策略規劃、顧問及方案設計，以及 PoC 概念驗證與產品落地支持、AI 開發與系統整合服務。企業可依自身的使用情境與技術條件，評估適合的規劃方向與產品選項。