不為AI而AI，找對業務痛點是關鍵

「台灣自2002年施行《土壤及地下水污染整治法》後，已在污染整治與水資源永續利用上領先許多東南亞國家。」范康登分享，包括協助政府及企業調查污染源、建置土壤與地下水監測系統等，都是傑美工程的核心業務。然而，隨著專案範圍擴大、業主類型多元，過往仰賴手動記帳與Excel表格管理方式逐漸顯得不足。

某次進行水資源專案時，一名同事嘗試用AI工具生成監測報告，短短時間內便完成6張可視化圖表，相比以往手動製作每張需耗時兩小時，大幅提升效率。這次成功經驗成為公司導入AI的契機。范康登坦言，對於許多中小企業主而言，AI的潛力雖然耳熟能詳，但不知如何導入，或不確定如何應用於特定產業。然而，以解決具體痛點為出發點，不僅能降低風險，也有助於在新專案中推動數位化轉型。

 

范康登表示「進行中的專案不太適合導入AI，但新專案啟動階段，導入AI進行優化管理是一個不錯的策略」。

導入AI，從精準分配到即時調控

范康登指出，AI最佳導入時機是新專案啟動階段，應用範圍涵蓋即時現金流監控與預測、人力工作日誌、發票與費用報銷自動化等。舉例過去傳統財務報表需耗費數小時手動整理，現在透過AI工具，自動生成即時報表，還能預則未來資金調度情況。若資源分配出現偏差，系統也能快速預警，協助管理層及時調整策略快速應對市場。

導入AI不僅止於提升效率，更需看見長遠價值。目前，傑美工程的專案數據已與財務報表、會計帳務系統串聯，員工能透過AI進行直覺性查詢，如「今年銷售額達成率」或「本月毛額進度」，提供即時視覺化儀表板，方便決策者掌握公司最新財務業績狀況。

李桓岳:傑美工程從各部門挑選員工接受培訓，成為推廣AI應用的種子成員。

AI突擊隊員化身小老師，專案績效提升20%

為了提高員工對AI的接受度，傑美工程成立由各部門代表組成的「AI突擊隊」，透過興趣驅動與內部培訓降低抗拒心理。這些種子員工不僅學習AI工具的應用，也化身小老師，協助其他同事快速上手。傑美工程經理李桓岳表示，AI已讓專案效率提升20%以上，並將個人經驗數據化、標準化，進一步累積為組織的共享智慧資產。

透過AI數字化與標準化的管理，傑美工程的專案管理系統，將個人經驗轉化為可重複使用、可分享的智慧資產。

打造專屬AI機器人  報告自動生成不是夢

此外，公司正訓練專屬AI機器人，包括「土水機器人」與「水資源機器人」，未來能自動生成報告或提供建議，甚至幫助員工定期追蹤全球土壤污染治理技術。

范康登描繪了更宏大的願景：若能將物聯網技術（IoT）與氣象、降雨量、河川及地下水數據整合，並進一步分析相關性，水資源的永續管理與經濟價值提升將指日可待。對他來說，「擁抱AI，創造未來」不只是口號，更是傑美工程持續追求的行動指南。