Route
建議照這 7 步導入，不要先買一堆工具
這條路線以 `article-108` 作為預算主頁，其他文章負責補足補助、ROI、客服、產業場景與風險治理。
Step 1 / 預算主頁
10 萬、30 萬、100 萬預算怎麼配才不會白燒
先決定是試點、部門流程，還是跨部門導入，避免用錯預算級距。
Step 2 / ROI
中小企業 AI 導入要花多少錢，怎麼算回本
把人力、錯誤率、回覆速度與成交率放進同一張 ROI 表。
Step 3 / 補助
數位轉型補助怎麼看，哪些成本不能只靠補助思維
補助能降低啟動壓力，但內部資料整理與流程維護仍要有人負責。
Step 4 / 第一個用例
先從客服與常見問題自動化開始
客服通常資料可得、成效容易量化，也最適合接到 Dify 工作流。
Step 5 / 產業案例
傳產導入 AI 的 ROI 計算模型
把工時、庫存、報價、客服與內勤流程轉成可比較的效益。
Step 6 / 風險治理
AI 隱私與資安風險檢查表
處理個資、權限、日誌、供應商條款與員工使用規範。
Step 7 / 上線工作流
把 Dify 從工具變成可上線、可治理、可驗收的工作流
選型、用例、FAQ 客服助理、知識庫 / RAG、治理清單與 KPI 擴張，都應接成一條營運路線。
Governance
正式上線前的最低治理清單
不需要一開始做成大型治理制度，但至少要能回答誰能用、用哪些資料、錯了怎麼回報、下次怎麼改善。
資料分級
公開、內部、敏感資料分開，避免成本、毛利、客戶個資被誤匯入。
權限與日誌
至少能知道誰使用、問了什麼類型問題、哪裡需要人工介入。
失敗回報
錯答、拒答、找不到資料都要能回補到題庫與知識庫。
營運 KPI
追蹤節省工時、一次解決率、人工介入率、錯答率與轉單率。
先做一個部門、一個用例、一組指標
導入 AI 不必從全公司開始。先選一個可量化、可控風險的流程，會比一次買滿工具更穩。