# 範例客戶案例：政府機關 / Sample Client Case: Government Agency

> Apache License 2.0 · Author: Morris Lu (盧業興) · Tiger AI 虎智科技
> Source: <https://github.com/MorrisLu-Taipei/GenAI-Consulting-Methodology-Toolkit>
>
> **本案例為示範用途，客戶以代號 "市政府數位局 G" 表示（非真實機關名）。內容綜合自多個真實公部門挑戰與解法，數字為示範值。**
> Sample case for illustration. Client referred to by the code "City Digital Bureau G" (not a real agency name).

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## 0. Benchmark-grade Summary（Tool 3.5 九欄位）

> **此案例符合 Tool 3.5 Cases-as-Benchmarks 紀律** ── 客戶可拿此表 30 分鐘自助算差距。

| # | 必填欄位 | 本案例 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 產業 + 規模 | 政府（市政府），22 局處、先導 800 人 |
| 2 | 起點 L-level + 證據 | L0 + APQC 13.0 Governance = 2 |
| 3 | 終點 L-level + 證據 | L2 + APQC 11.x = 2 |
| 4 | 跨越期間 | 24 個月 |
| 5 | 跨越的 RM Category | APQC 13.0 Governance、APQC 11.0 Knowledge、Tiger AI L1-L2 |
| 6 | 每階段投入 | 估 NT$ 1,000-1,500 萬 / 50-70 人月 |
| 7 | Key wins（可量化） | 公文摘要、市民服務 FAQ、跨局處知識共用 |
| 8 | Key failures（踩過的雷） | 若採購程序拖太久、若缺 AI Champion 中階推手 |
| 9 | 適用條件 | 市 / 縣政府數位局、可走政府採購流程、預算 NT$ 1,000 萬+ |

**部署模式 / 代號**：全地端（國家機敏資料） ／ 代號 市政府 G


**Evidence Level**：🔵 **L0 — AI-Simulated Teaching Case**（AI 模擬教學案例，在 Tool 8.9 Evidence Hierarchy 之下）

> ⚠️ **本案例由 AI 模擬產生，並非真實客戶資料**。
>
> - **目的**：作為教學示範、方法論講解、Stage 1-8 工具表套用練習用
> - **來源**：AI 依據產業常識 + 方法論架構合成出符合 Tool 3.5 九欄位 Benchmark-grade 格式的虛構案例
> - **所有數字**（時間 / ROI / 投入人月 / 預算 / KPI）**僅為示例**，**不可**作為：
>   - 對外客戶宣傳依據
>   - 顧問合約 ROI 承諾
>   - 學術引用之 empirical evidence
>   - 對任何單一真實公司的對比結論
>
> 證據等級依 Tool 8.9 Evidence Hierarchy：L1 自評 · L2 文件 · L3 系統 log · L4 第三方稽核 · L5 縱貫 KPI ── **本案例屬 L0（pre-evidence）**，低於 L1。
>
> **真實 longitudinal 案例**需透過 [`../90_References/PILOT_STUDY_PROTOCOL.md`](../90_References/PILOT_STUDY_PROTOCOL.md) 18-24 個月實證研究完成後才會替換。在此之前，請以**AI 模擬教學案例**對待本檔內容。

> 詳細案例細節見下方各章節。本表為 [`../03_Consulting_Report/CONSULTING_TOOLKIT_TEMPLATES.md`](../03_Consulting_Report/CONSULTING_TOOLKIT_TEMPLATES.md) Tool 3.5 規範的標準摘要。

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## 1. 客戶背景 / Client Profile

| 欄位 | 內容 |
| --- | --- |
| 機關代號 / Client code | 市政府數位局 G / City Digital Bureau G（直轄市層級，協調全市 22 個局處，匿名） |
| 性質 | 直轄市政府數位轉型統籌單位 |
| 涵蓋人數 | 全市府員工 5,000 人（本案先導 3 局處 800 人） |
| 起始 L 級 | L1（邊緣） |
| 預算 | NT$ 1,800 萬（24 個月，分年編列） |
| 規範 | 個資法、政府資訊公開法、機關公文系統規範、資安管理法 |
| 主要痛點 | (1) 公文處理量大 (2) 市民服務 1999 重複問答多 (3) 跨局處知識不流通 (4) 採購程序冗長 |

## 2. 顧問接觸與診斷

### 2.1 10 題快速問卷結果

均分 **0.8 → L1**。工具使用 Q1=1（公務員私下使用受限），治理 Q6=1、下一步 Q8=1（缺 AI Champion）。

### 2.2 25 題六構面

| 構面 | 均分 |
| --- | ---: |
| 工具使用 | 1.2 |
| 知識沉澱 | 1.5（公文歸檔文化） |
| 流程標準化 | 2.5（法規流程嚴謹） |
| 系統整合 | 1.0 |
| Agent 應用 | 0.2 |
| 治理 ROI | 1.3 |

**洞察**：流程標準化最高（法規驅動），但工具與整合低。公部門導入特性 — 採購慢、跨局處協調難，但一旦標竿建立可全市推廣。

### 2.3 公司屬性 Bundle 重點

```json
{
  "profile": {"industry":"government","headcount_bucket":"5000+"},
  "systems": {"document":"公文系統(自建)","wiki":["SharePoint"],"citizen_service":"1999系統","erp":"主計系統"},
  "risk": {"sensitive_data":["市民PII","公文","採購"],"regulations":["個資法","政府資訊公開法","資安管理法"],"llm_retention_acceptance":"拒絕"},
  "deployment": {"preference":"全地端","gpu_capacity":"無(需採購)","local_llm_plan":"是"},
  "course": {"l1_headcount":800,"seed_team_headcount":24,"objectives":["流程自動化","治理建立"]},
  "budget": {"annual_bucket":"10M+","kickoff":">6個月"}
}
```

## 3. 課程比例建議

| Level | 比例 | 重點 |
| ---: | ---: | --- |
| L1 | 45% | 先導 3 局處全員；地端部署；公文 / 市民資料紅線；公務員 AI 使用規範 |
| L2 | 25% | 公文 / 1999 / 採購 Skill |
| L3 | 22% | 公文摘要、市民 FAQ、跨局處知識問答 Workflow |
| L4 | 8% | 市民服務 Agent（先導，1999 場景） |
| L5 | 0% | 不導入 |

理由：公部門治理門檻最高（個資 + 公開法 + 資安法），L1 須 45%。採購週期長，地端基礎建設需提前規劃。

## 4. 課中產出資產

### L1 OpenWebUI (12 週，分局處)

- 800 帳號（先導 3 局處：民政、社會、研考）
- **全地端部署**：政府機房 + Llama 70B + 地端 Embedding
- 公務員 AI 使用規範（對標個資法 + 政府資訊公開法）
- 模型可見性：依局處與職等分層
- Prompt Library 38 條（皆經政風 + 法制預審）
- Audit Log：符合資安管理法稽核要求

### L2 Knowledge Codification (10 週)

10 個 Skill：

| # | Skill | Owner |
| --- | --- | --- |
| 1 | 公文摘要與分文建議 | 文書科 |
| 2 | 公文初稿草擬（制式類） | 各科室 |
| 3 | 市民 1999 案件分類 | 1999 中心 |
| 4 | 市民陳情回覆草稿 | 各局處 |
| 5 | 法規條文白話化說明 | 法制 |
| 6 | 採購規格書草擬輔助 | 採購 |
| 7 | 跨局處知識問答（RAG） | 研考 |
| 8 | 會議紀錄與決議追蹤 | 秘書 |
| 9 | 新進公務員 onboarding Q&A | 人事 |
| 10 | 統計報表 narrative 草擬 | 主計 |

### L3 n8n Workflow (10 週)

4 個 Workflow PoC（皆地端）：

1. **公文摘要 Pipeline** — 公文系統 → Skill #1 → 承辦人 review queue
2. **1999 案件分流** — 1999 系統 → Skill #3 → 分派各局處 + 優先級
3. **跨局處知識問答** — 員工問 → RAG over SharePoint + 公開資料 → 答 + 來源
4. **市民陳情回覆輔助** — 陳情案 → Skill #4 → 承辦人 review

### L4 Hermes Agent (6 週)

**市民服務 Agent（1999 先導）**：
- Wiki：市政 FAQ、各局處業務、常見陳情類型、處理 SOP
- Skills：#3, #4
- 任務卡：1999 案件進線 → Agent 分類 + 草擬初步回覆 + 標示需人工的部分
- **Reviewer：1999 中心主管簽核**
- Evidence：來源 100% 追溯
- Gate 4A-4E + 額外 Gate 4G（政風 + 法制簽署）

### L5 ClawTeam

**不導入**。

## 5. 八階段顧問分析

### Stage 1 現況掌握
- 訪談：數位局長、研考會主委、3 局處長、文書科、1999 中心、政風、法制
- 痛點密度：公文（22 局處 100%）、1999 重複問答（1999 中心 100%）、跨局處知識（研考 90%）

### Stage 2 標準模型引入
- 數位局長願景：24 個月內公文處理時間 -40%、1999 一線解決率 +30%、建立可全市複製的標竿
- Sponsor = 數位局長 + 研考會主委

### Stage 3 產業最佳實務對標
- 國際：新加坡 GovTech、愛沙尼亞 e-Estonia（願景參考）；台灣：數位部相關 PoC
- 採全地端，對標個資法 + 資安管理法

### Stage 4 差距分析

Missing/Broken/Redundant：
- **Missing**：AI 治理規範、地端基礎建設、AI Champion 編制、Skill Library
- **Broken**：公文逐字閱讀（每件 15-30 min）；1999 重複問答（40% 案件可標準化）
- **Redundant**：22 局處各自的知識散落（無統一檢索）

Impact × Effort：
- Quick Win：跨局處知識問答（L3-W3）；1999 分流（L3-W2）
- Big Bet：公文摘要 Pipeline（L3-W1，需串公文系統）
- Avoid：市民直接面對的開放式 AI chatbot（資訊正確性風險）

### Stage 5 結論與核心問題定義

```
CONTEXT: 數位部推動公部門 AI 應用；市民對市府服務速度期待提高；
         公文量年增 8%，人力凍結。
TENSION: 法規流程嚴謹 (L2.5) 但無 AI 工具；跨局處知識不流通。
COI: 不行動 24 個月：(1) 公文積壓惡化 (2) 1999 滿意度下滑 (3) 落後其他縣市標竿。
DESIRED: 24 個月先導 3 局處達 L3-L4；公文處理 -40%；1999 一線解決 +30%；產出可全市複製模式。
CONSTRAINT: 預算分年編列；全地端；採購週期長；每應用須政風 + 法制 + 資安三審；分局處導入。
```

### Stage 6 標竿對照與多階段目標設定

| Phase | 月 | 主要交付 | Gate | KPI |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 1-6 | 採購 + 地端基建 + AI 治理規範 | 前置 Gate | 機房就緒、規範三審通過 |
| 2 | 7-12 | L1 先導 3 局處 800 人 | Gate 1 | 員工週使用 ≥ 60% |
| 3 | 13-18 | L2 10 Skills + L3 4 Workflows | Gate 2+3 | 公文處理 -40% |
| 4 | 19-24 | L4 市民服務 Agent + 全市推廣計畫 | Gate 4+4G | 1999 一線解決 +30% |

### Stage 7 未來藍圖設計

- **Variant C 全地端**：政府機房 + Llama 70B + Qdrant；零雲端
- 串接公文系統、1999 系統、SharePoint（皆內網）

### Stage 8 執行導入與變革治理

- Permission：依局處 + 職等分層；公文 / 市民資料分級
- Audit：符合資安管理法；政風可稽核
- 三審流程：政風 + 法制 + 資安會簽
- ROI Tracker：公文處理時間、1999 解決率、跨局處問答使用率、市民滿意度

## 6. 診斷報告摘要

> **核心發現**：市政府數位局 G 流程標準化成熟（L2.5）但 AI 工具空白（L1）。公部門導入特性 — 採購與三審週期長，但標竿一旦建立可全市 22 局處複製。建議 24 個月先導 3 局處達 L3-L4，重點是可複製模式。
>
> **預期 ROI**：24 個月先導效益 NT$ 6,200 萬；全市推廣後年化效益估 NT$ 2.8 億。

## 7. 30/60/90 天 Roadmap

### 30 天
- 地端機房採購規格書（採購程序啟動）
- AI 治理規範草案（政風 + 法制 + 資安）
- 先導 3 局處確認 + AI Champion 指派

### 60 天
- 採購評選作業
- AI 治理規範三審
- L1 教材在地化（公部門場景）

### 90 天
- 機房建置啟動
- AI 治理規範核定
- L1 第一梯次（民政局）籌備

## 8. ROI 預估（先導 3 局處，24 個月）

| Initiative | Baseline | Target | NT$ 影響 |
| --- | --- | --- | --- |
| 公文處理時間 | 15-30 min/件 | -40% | NT$ 2,400 萬/年（人力釋出） |
| 1999 一線解決率 | 55% | 85% | NT$ 1,800 萬/年 |
| 跨局處知識查詢 | 人工問詢 | 統一檢索 | NT$ 1,200 萬/年 |
| 採購規格書草擬 | 慢 | -50% | NT$ 800 萬/年 |
| **先導小計（年化）** |  |  | **NT$ 6,200 萬** |
| **扣除投資** |  |  | **-1,800 萬** |
| **先導淨效益** |  |  | **NT$ 4,400 萬/年** |
| 全市 22 局處推廣後 | - | - | 年化估 NT$ 2.8 億 |

## 9. 風險與治理

| 風險 | 機率 | 影響 | 緩解 |
| --- | --- | --- | --- |
| 市民個資外流 | 低（地端） | 致命 | 全地端、零雲端、Audit |
| AI 公文錯誤造成行政疏失 | 中 | 高 | 承辦人 review 強制；Agent 僅輔助 |
| 採購程序延宕 | 高 | 中 | 提前 6 個月啟動；分年編列 |
| 跨局處協調困難 | 高 | 中 | 數位局長 + 研考會雙 sponsor；先導示範 |
| 公務員抗拒 / 工會疑慮 | 中 | 中 | 不裁員承諾；定位為「減負」非「取代」 |
| 政權更替影響延續性 | 中 | 高 | 制度化為常設規範；標竿成果文件化 |

## 10. 結果摘要

24 個月後：
- 先導 3 局處從 L1 推進至 L3-L4
- 公文處理時間 -40%；1999 一線解決率 55% → 85%
- 產出「市府 AI 導入標準作業模式」可供 22 局處複製
- 數位局成為其他縣市參訪標竿
- AI 治理規範納入市府常設制度

引用：完整 PoC `02_Course_Design/POC_SCENARIO_SPECS.md`；產業 `INDUSTRY_SCENARIOS.md`；顧問工具 `03_Consulting_Report/CONSULTING_TOOLKIT_TEMPLATES.md`。
