# 從具體工作，看見 AI 的位置。

正式網頁：https://kenjago.com/cases/index.html

內容更新：2026-10-28

我們用工作情境說明能力：客戶如何被接待、知識如何被找到、文件如何走向下一步。每個應用都應有清楚的範圍，不以示範取代驗收。

公開專案介紹

## 花小蓮｜旅遊交通智能客服

耕佳曾於官網企業案例中公開介紹「台灣好行花蓮縱谷—花小蓮」，連結至縱谷花蓮線網站，作為旅遊交通詢問與服務引導的代表應用。

工作問題 旅客需要理解路線與服務資訊，重複詢問也會增加客服負擔。

應用焦點 以核准的旅遊交通資訊回應常見問題，提供進一步查詢與服務指引，讓人工能處理需要確認的事情。

本頁介紹客服應用，不表示耕佳建置或承攬該網站全部訂位、票務或交易系統；不以網站存在作為成效證明。實際服務資訊及目前體驗，以營運方網站為準。

[前往縱谷花蓮線網站 ↗](https://www.dihoway.com/tw/)

應用展示方向

## 製造業知識助手｜把經驗整理成可查詢的指引

延續耕佳原有「製造業智能助手」方向，探索如何把企業核准的作業知識、常見問題與老師傅經驗，整理為能查詢、能對照來源的內容。

重點在知識盤點、版本與來源管理，以及不確定時的回覆與交接。涉及設備、品質或人員安全的決定仍由授權人員確認；本頁不宣稱任何工廠已達成特定效率或安全成果。

應用展示方向

## 顧問型銷售｜先理解需求，再提出有依據的建議

延續「智能主動式銷售」與保養品諮詢師的應用方向，從客戶關注、使用情境與商品資料整理選擇依據，協助業務判斷哪些詢問需要進一步跟進。

推薦以核准商品資訊為準，不將需求標記當成成交保證。保養品情境不取代醫療診斷，也不捏造商品療效。

[了解對話洞察與跟進線索 →](https://kenjago.com/knowledge/conversation-insights.html)

專案應用方向・匿名呈現

## 旅遊顧問型 LINE OA｜從詢問到真人接手

以旅遊服務的多輪詢問為情境，整理目的地、出發時間、天數、人數與偏好，呈現需求更正、商品參考及摘要交接的工作方式。

首頁畫面使用合成內容，不是旅客原始對話或全功能驗收紀錄。客戶名稱及內部畫面不在此公開；正式報價、訂位與收款需另行確認範圍。

[查看完整方案與驗收方式 →](https://kenjago.com/knowledge/travel-ai.html)

專案應用方向・匿名呈現

## 智能單據處理｜從 OCR 到訂單資料整備

以報價、採購與訂單文件為情境，呈現欄位擷取、商業規則、人工複核與候選資料的分工；含手寫或異常的文件先由人工處理。

本頁不公開客戶規則或原始單據，也不宣稱所有格式皆可自動通過。產出 ERP 候選資料與正式寫入，是不同的驗收範圍。

[查看完整方案與整合邊界 →](https://kenjago.com/knowledge/document-ai.html)

## 想看與你相近的工作？

先提供一份去識別化的工作說明，確認資料使用範圍後，再討論合適的示範。可公開成果、客戶名稱與成效數據須分別有相應依據，不用客戶 Logo 牆代替交付證據。