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title: 林煒勛
tags: AI
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[TOC]

# 林煒勛
- [投影片](https://docs.google.com/presentation/d/11oOohs_TZLx6QDVyLF9Dgpbqxl3FRk6W/edit?usp=share_link&ouid=108610576019871342977&rtpof=true&sd=true)
### 未導入 AI 思維之前

1. 各部門獨立作業：有每週要作到的目標，思考的就是要如何做完工作（aka 加班）
2. 自動化尚未普及：不會思考到透過自動化增加效率，覺得自動化需要工程師幫忙
3. 欲自動化，需要 RD 協助：但開發部門都在開發產品，RD部門工作忙
4. 企業整體進步緩慢：當公司呈十倍或百倍成長時，就要找跟管理更多的人，導致無法思考業務外事項

### After AI 思維導入

- 各部門自我探索實現自動化
- e.g., 會計自己探索帳務或請款 review 自動化
- 會計跟 chatGPT 協作，做出自動化的工作流程，自己要求 google drive 的 token，想自動下載報表
- 各部門包含
- 客服
- 影像
- 市場
- 人資
- RD

### 客服部門的需求
> AI 協作案例
> AI 客服機器人

*issue：用戶問題如雪片般飛來 (2000 new issues / wk), 需支援多時區，每個客戶回覆平均需等到 3.5 hrs*

#### 透過 AI 提升客服人員效率
1. 查資料過程
* 原步驟：用戶問題 > 查詢多個資料表 (通常要 2-3 個資料表) > 回覆用戶
* Before ChatGPT：需要跟 RD 溝通後才能開發功能
* After ChatGPT: 闡述需求，透過 ChatGPT 產出 SQL 來查報表，拿到資料來回覆客戶問題 (< 1 天)
* 新步驟：用戶問題 > 查詢資料 > 寫 SQL 產出報表

2. 自動化回覆釋出人力時間
* 現有服務 (Chatbot or 市面 AI 客服服務) 無法滿足需求
* 涵蓋層面不夠廣，用戶迷路
* 無法做個人化設定，會有讀錯知識等問題

* 分析 openAi 成長關鍵
> 人設 Role
> 指令 Prompt
> 限制範圍

* 作法：設計多個客服角色，擁有專屬 Prompt & 知識庫hi，e.g., 退費處理專家、老師專家
* 實際運作：
* 問題--＞分類--＞指定專家--＞回覆客服 (提高效率)
* 客服工作得以轉型：重心變陪培訓 AI 客服機器人
* 成效：降低 35% 回復人力，解決問題效率提升 50%

### 影像團隊的需求
Leon Chan：一隻手也能完成這次簡報
[驚奇玩起來 AmazingTalker Show 頻道](https://www.youtube.com/@amazingtalkershow)

#### Main Issue: 如何加快節目剪接？
* 影片製作流程中，找來賓、企劃各 1 天，但要花 5 天剪輯
* 節目剪接流程：過檔同步 1 H > **整理素材 10 H** > 定框架 4 H > 粗剪 15 H > 完成品 8 H
* 設定自動化目標：減少 50% 整理素材時間，從 10 H 變成只要 5 H

> issue：透過自動化提升整理素材效率

* 現況：
* 一集訪談素材長達 2hr
* 可以產生字幕逐字稿，但主持人使用英文、中文、日文夾雜

* 使用 ChatGPT
* Whisper APIs 自動生成字幕
* 困境：Whisper 沒有使用者介面，需要找工程師協助
* 現在可以直接問 ChatGPT 如何寫 python code 用 whisper API 生成字幕
* 用 Colab 執行程式碼

:::spoiler 會眾補充
其實 whisper pip library 付的 CLI 可以直接生 SRT 檔，不用寫 Python code
ex: https://colab.research.google.com/drive/1WLYoBvA3YNKQ0X2lC9udUOmjK7rZgAwr
:::

> issue：intern 覺得 colab 程式碼太多不想用

webthon? 用 python streamit 套件寫 web-ui

進一步-->AI直接歸納影片重點

可以把逐字稿餵給 GPT 4，產出重點，但有 8000 tokens 的限制

困境：token限制 --> 問 GPT4 解決方案 --> 寫程式自動根據 token 數量拆分逐字稿
自動摘要（tiktoken 套件)

成果：2 小時逐字稿，分段，每段花 10 分鐘完成摘要，最後成功把 10 小時的整理時間縮短到 5 小時

> issue：剪片重複性太多，粗剪本來要花 15H

營造電影感費時，如何解？

Excalibur (快捷鍵插件) + Premiere API (Adobe ExtendScript) + ChatGPT 寫自動化程式

一鍵完成，從 15-90 秒縮短成 1 秒完成

> ==「最大的挑戰不是技術能力，而是如何問對問題，找到解決方法」==

### 行銷部門
行銷長：Dugald Hsu

10+ 市場，4 人團隊，如何提升工作效率？

> issue：如何釋出時執行時間投入在更有價值的項目上？ (200+ 廣告的維護成本)
> 增加工作效率，降低工作成本？how?

1. 廣告數據自動偵測 (原本每天上午都需要花費時間比對)
* 偵測數據問題的流程、除錯自動化
* google ads 的數據分析 --> Supermetrics 每小時自動化處理，模組分析什麼資料有價值
* zapier 自動推送 --> slack推播，分析廣告動向，提早偵測廣告數據？
* 透過 ChatGPT 確定流程，然後進行代碼實作
* 成果：釋出時間成本

2. 廣告自動更新（原本需要花 1-2 小時以上的手動更新，量很大)
* 透過 ChatGPT 產生 python code，串 FB Graph api
* 錯誤率降低為 0%，實作時間降低至 10 mins
* 只要維護 google sheet，運行 python code，程式執行降低錯誤，甚至不需要檢查

> ==釋出時間創造更大的價值==

### 人資部門
* Before AI:
* 8人團隊 (1 Leader, 5 full-time, 2 part-time)
* 處理不完的行政庶務
* Till now:
* 5 人團隊 (4 full-time + 1 part-time) ＋自動化流程
* 行政庶務減少 90% 的時間
* 一個月的薪資須要兩個人花三天計算-->一個人三小時

> issue: 薪資計算複查，動作重複

* Before
* 下載檔案 > 重組資料 > 複製到薪資表
* 找出重複性工作: 不同資料散落在不同表單，須手動變更及改色
* 手動修改每個有變動的人 (到職、離職、調薪、獎金...)
* 多人、多時、有錯誤
* 花錢買系統？時程 3 個月以上，人力有額外工作（需求討論、系統測試、內部教育、監督維護），費用數十萬一年。maintain cost，費用高昂，客製更高
*
HR自做，只要會問問題。

* Now: 一鍵完成，做資料輸入
* 目標：一鍵生成
* HR自做，只要會問問題。
* 流程拆解，分別擊破
* 第三方串接軟體，判斷反射的自動化，根據設定情境
* 判斷 撈資料 檢核標示
* 花了一週，擴充成本低，未來近乎0
* 成果
* 8 人 53 小時 --> 5 人 4 小時， support 150+ 員工

> ==打破常態思維，實現無限可能。Dream big.==

### RD 部門

==RD的焦慮：每個人都會寫程式，那RD要做什麼?==

太多的小東西、第三方 API 要研究、太多的實驗開發串接...越快越好

習慣與喜好串接各國不同

舉例：將老師的圖像做標籤
影響轉換率，時間：越快越好
AWS文件很長...

開發、部署、測試

規劃 30 min 設定目標--> Document (內部文件、開發文件) 4h --> coding 4h --> infra 1h--> review 30 mins--> QA 30 mins ...

#### 嘗試開 task 使用 AutoGPT 幫忙做事
> AutoGPT: GPT 自動化工具

* 描述好目標，透過 AutoGPT 串 Asana
1. 讓他讀開發文件
2. 閱讀 AWS 圖像開發文件
3. 設定部署
4. 寫完發 PR 給我看
* GPT 做事過程，會更新在 Asana 上，檔案也會上傳到 Asana
* 我們只需要決策，跟 review & 做事情
* 設定目標--> review 30 mins--> QA 30 mins

#### Asana <> AutoGPT

Asana task --> Github action --> AWS EKS Job --> AutoGPT Develop and operator git flow --> AmazinTalker chatgpr plugin (存取 Amazing Talker business secret) --> Iac Terraform 自動部署

#### 未來勝負關鍵

* 拆解自身的知識型工作
* 找出問題的本質
* 訓練一個客製化 AI 夥伴
* 制定 N 條 AI 流程

### Q&A
- 如何估算導入成本？
- 不會催大家的 OKR 進度，會給大家時間 trial and error，所以不會計算導入的時間成本
- 新出想法、工具
- AI team 也會跟公司 share 新的工具或做法
- 如何判斷各部門全面採用AI自動化流程(例如：CEO直接指示?)，非技術職位的開發風險又是如何評估的？
- 權限會控管，重要的權限不會開放
- 測試環境跟檢查

[Q&A 截圖](https://hackmd.io/_uploads/B1nj2rX43.png)