鐵人檔案
本系列以金融保險營運為場景，記錄一位非工程師 PM 如何運用 Claude Code，從零建立「銀保 AI 營運中台」。30 天將依序完成 AI 任務登錄、流程編排、作業依據管理、資料分級、去識別化、人工決策、稽核留痕與風險儀表板。重點不在炫技，而在示範如何把零散的 AI 助理，轉化為可管理、可驗收、可追溯，且保留人類最終決策的營運系統。
引言：數位轉型的「數位化偽裝」陷阱 在推動數位轉型時，最危險的念頭就是「直接在現有流程（As-is）中塞進一個 AI 方塊」。在我的實踐經驗中，這種「To-b...
引言：你以為案件在處理中，其實它正在「漂流」 在後端架構的日常中，我們最常聽到的專案痛點莫過於：「那個案件現在在哪裡？」、「補件補了兩週，為什麼沒人追蹤？」或...
1. 前言：別只活在 AI 成功的粉紅泡泡裡 在設計 AI 系統時，開發者往往會陷入一種「成功路徑（Happy Path）」的預設偏執：我們花費無數小時優化...
引言：組裝日的定律 在軟體工程的長征中，第 14 天通常是最令人興奮也最令人恐懼的。我們花了整整五天——從 Day 9 的原則制定、Day 10 的痛點剖析，...
在軟體開發的世界裡，我們經常落入「快樂路徑 (Happy Path)」的陷阱。開發者看著分類器達到 93.3% 的準確率、狀態機通過了測試、前端介面點擊順暢，便...
「為什麼同一個問題，AI 每次給的答案都不一樣？」這是企業導入 AI 時最常見的抱怨。多數主管將其歸類為「AI 幻覺」，試圖透過調整模型參數來解決。然而，在 B...
1. 導言：知識也需要一張「身分證」 在企業資訊架構中，我們經常處理大量的非結構化資料。然而，如果知識沒有經過妥善管理，它們就會變成「流浪知識」——雖然存在於...
1. 引言：當 AI 開始「以訛傳訛」 在推動企業 AI 轉型的過程中，許多決策者常陷入「資料量即智慧量」的迷思，認為只要將所有對帳結論、審核紀錄與心得通通餵...
當我們興沖沖地將整份業務規範或法律條文塞給 AI 時，往往會迎來一記重錘：AI 雖然「讀」完了文件，卻經常給出張冠李戴的引用，甚至分不清楚新舊版本的規定，將早已...
在企業導入檢索增強生成（RAG）系統的過程中，最令架構師徹夜難眠的惡夢，往往不是系統「查不到資料」，而是 AI 以極其專業的口吻，引用了一條早已過期的法規，或是...
