中環IT人真實交手：唔拆SAP、唔寫死RPA，釘點樣用AI黐入舊系統？

迷思：Fine-tuning？RAG + 通用模型，九成問題已經搞掂

Joe 第一句就係IT人標準焦慮：「我哋有大量行業專用知識，要Fine-tuning（微調）LLM？嗰筆錢邊個埋單？」

我哋嘅技術顧問高生冇同佢拗，直接打開釘盤：「你將公司啲文件擺入釘盤，用RAG（檢索增強生成）配合通用大模型就得。釘嘅AI助理本身就支持呢種能力——準確度超過九成。你唔使train模型，train嘅係知識庫。」釘釘已將核心場景同數據全面MCP協議化，AI Agent可以無縫調用外部系統能力。換句話講，底層係一套標準化嘅PaaS能力——你唔使寫死RPA，唔使等IT排期。
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Joe 嗰下係有啲意外：「即係我唔使請多個數據科學家？」

「唔使。」

場景一：報價單入SAP——「影相、講嘢，後面自己搞掂」

Joe 最頭痕嘅場景：銷售簽完PO，點樣入SAP？

而家嘅做法係——文員打開SAP GUI，逐格輸入客戶編號、產品代碼、數量、單價。錯一格，成張單彈返轉頭。Joe 計過，平均一張報價單由簽署到系統有紀錄，要經過4個人、6個步驟、最快45分鐘。

高生拎起手機，喺釘釘群組入面開咗個對話——直接用語音講「入一張報價單，客戶係XXX，跟返上個月嗰張合約嘅價」，OCR自動辨識PDF報價單內容。後台經由低代碼流程引擎同步至SAP。成件事前端係一個酷應用卡片，直接釘喺群聊頂部（釘釘叫「吊頂卡片」），成員喺卡片上完成填報，唔使跳轉。
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Joe 望住個畫面，沉默咗三秒：「咁我個SAP授權點計？」

「唔關SAP事。你只需要將OA同SAP做一次對接，前端嘅Chat、BI全部用得著。」釘每刻报销嘅企業版本身就支持與SAP無縫對接，財務數據一鍵生成憑證。以P公司嘅案例估算，呢個場景嘅實施週期——由確認需求到上線——大約4個禮拜。傳統IT解法？三個月起跳。

場景二：會議聽記——「開完會，唔使追人追單」

Joe 之前已經用過釘嘅會議功能。佢原話：「我對釘喺會議記錄方面，信心好大。佢將唔同Topic分好類，仲識得抽Action Item。」

但我追問咗一句：「抽完之後呢？」

Joe 笑咗：「以前抽完，都係copy and paste去WhatsApp group追人。而家唔使——會議一完，AI聽記自動將待辦事項塞入每位成員嘅釘釘待辦列表。管理員直接喺系統派發，員工點擊完成——成個閉環，零開發成本。」

AI聽記嘅能力唔係新鮮事——實時將語音轉文字、自動區分每位參會人發言、提煉核心觀點並標註決策結果同待辦事項。但關鍵唔係轉文字嘅準確度，而係業數融合——AI唔係一個獨立嘅「錄音筆」，而係黐住日常工作流。會議紀錄唔再係一份Word檔案，而係一組可以追蹤嘅任務節點。
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P公司每星期大約有40場內部會議。以前每場會議平均要30分鐘整理會議紀錄同分派任務。而家呢40個30分鐘——唔見咗。

場景三：知識庫 + Chat BI——「管理層問Cash Flow，三分鐘有答案」

P公司積累咗八年嘅行業Conference知識庫——PPT、會議紀錄、研究報告，散落在唔同嘅NAS同SharePoint。

高生建議兩個路徑：直接放入釘盤，或者透過MCP協議嘅API打通。釘嘅開放平台本身就支持呢兩種接入方式。Joe 揀咗後者——「反正都要打通，一次過。」
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至於管理層最鍾意問嘅Cash Flow問題——以前嘅做法：CFO打電話畀財務總監，財務總監打電話畀會計，會計打開SAP跑報表，等系統出數，再打電話返轉頭。一套流程，最快三日。

而家？直接喺釘群入面@AI助理，問「本月現金流預測」。底層嘅Chat BI透過標準化接口對接SAP同Salesforce嘅數據源。Joe 親身試過——由問問題到收到答案，三分鐘。
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「以前出一份現金流報告要等三日，而家三分鐘。」Joe 重複咗一次，好似自己都唔係好信。

落地策略：Joe Chan嘅「三成回本論」

買系統，Boss最睇ROI。Joe 嘅策略好簡單：

「我唔期望一步就將成個流程搞掂。揀最痛嘅30%先做——做咗呢30%，成本已經返嚟。之後再extend做複雜嘅AI商務顧問。」

高生完全同意呢個打法：POC（概念驗證）階段唔使直連SAP，用Excel模擬數據跑通流程，驗證可行性再埋單。釘嘅低代碼平台本身就支持呢種分階段推進嘅策略——你逐個場景上線，逐個場景計ROI。先搞掂報價單入SAP，再搞會議聽記，最後先搞知識庫同Chat BI。
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「唔使一步到位，」高生話，「一步到位嘅IT project，十個有九個爛尾。」

結語：AI唔係replace人，係replace啲嘥時間嘅步驟

P公司嘅案例說明咗一件事：香港企業做AI轉型，唔使拆系統、唔使換平台、唔使請一大隊數據科學家。用一個具備AI助理、低代碼、酷應用、MCP協議同PaaS能力嘅底座——將AI「黐」入現有系統嘅前面——AI就唔係一個要說服老闆嘅概念，而係一個可以計數嘅生產力工具。

Joe 臨走前講咗一句，我覺得係成個下晝最精準嘅總結：

「我唔需要AI做晒所有嘢。我需要AI幫我做晒啲唔應該由人做嘅嘢。」

如果你嘅IT部門都喺度掙扎緊SAP對接同AI落地嘅難題，不妨試下呢個思路：搵三成最痛嘅，先做。問題自然會逐個解。成個方案嘅核心，係釘釘PaaS底層嘅數據貫通、MCP協議嘅安全對接、AI助理嘅智能協同、低代碼嘅靈活定制、酷應用嘅輕量場景，最終實現真正嘅業數融合。
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💡 如果你都想知你間公司點樣用AI黐住現有系統落地，隨時搵我傾吓。

本文改編自P公司真實需求盤點過程，企業名稱已化名，對話及數據來自現場真實記錄。

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