AI協作其實可以幫我們更人性化：北都收地服務工作流自動化實錄
人類難免重複犯錯
從事北都收地補償工作，最擔心的並非辛苦，而是「忙亂之中，連出錯都不自知」。農作物盤點、寮屋戶篩查等傳統做法，需投入大量時間在重複輸入、套用模板及反覆校對環節；工序愈趕急愈容易出現疏漏，模板越複雜越易出錯。
AI協作帶來的倍數Power Up
本人於公司北都辦公室擔任項目總監，同時兼任「AI協作架構師」。我的工作並非教導同事使用新應用程式，而是把產業測量的專業邏輯，轉化為全隊均可運用、更新及查閲的工作流。團隊共約20人，由高級經理統籌兩份合約；兩位項目經理各自專責；組長帶領助理落場、整理、交付。架構清晰化後，便可以把「數據化、流程化、迭代化」建立為全隊共同語言——不單是個別人員的效率提升，更是整個團隊的整體升級。
人靠AI自動化 AI靠人實現化
兩份合約可概括為「實地考察〈fieldwork〉 + 文書工作〈paperwork〉」。 AI工作流自動化，主要應用於文書工作：包括資料整理、核對、套模板及草稿生成；但落場收集資料環節，仍然要依賴人手執行。工作人員需要同政府部門同事、申索人及寮屋戶面對面解釋，有時還需要處理情緒、建立互信、用經驗判斷。這些人與人之間的觸覺同關顧，現階段即使有機械人協助，也難以成為成本合理且獲社會認可的方案。
人的價值不可取替
因此我們做AI協作，並非為了減少人手，而是讓人員專注於「人應發揮價值的工作」：把文書工作做得快、做得一致、做得可追溯、可審核，將省下來的時間投入更具人性化、更貼合ESG理念的工作——加強跟進服務、多一點耐性解說、多一點關顧各持份者〈包括同事〉的需要。
農作物評估的應用場景
以農作物補償報告為例，筆者採取「先架構、後生成」的模式：將準則拆成版本、欄位標準化、完成模板映射，由AI先行生成可核對的草稿，再由項目經理同組長運用專業判斷把關。成效顯著：同事有時間進行農耕地實地預查〈pre-trip〉，減少誤會與磨擦，過程自然更為順暢。
寮屋戶篩查的應用場景
寮屋戶篩查同理：自動化的目的並非把人變機械，而是把「一致的部分」交由系統執行：包括標準化欄位、提供菜單輸入用字、自動化資格準則合規分析，對應特惠津貼、補償及安置、搬遷津貼；把「需要人工判斷的部分」保留予人員處理，特殊情況納入「其他」欄位由上級審核。再用標籤提示管理個案進度〈生成、覆核、再提交〉，同時支援後續大數據分析。準則或模版一旦有所修改，映射一旦進行更新，全隊即刻同步——無需每份都手動修改，亦避免出現標準不一的情況。
自動化與人性化的同存
AI把文書工作自動化，讓同事有條件將實地考察做得人性化，把時間留給最重要的環節——「人」：包括專業判斷、關顧持份者與團隊成員，以及建立一個可持續的工作節奏。
譚善恆 華坊諮詢評估董事
