Headquarter.ai 首創讓人類專家參與 LLM 推理過程，大幅提升政府與企業行政效率，創顯著商業價值，榮獲 AWS獎項殊榮

在生成式 AI 加速導入政府與企業的同時，許多單位卻開始發現一個反常現象：AI 回答得越多，民眾反而越搞混，案件也跟著變多、變複雜，讓第一線承辦疲於澄清與補救。從民眾誤引法條、申訴資料失焦，到承辦人疲於解釋 AI 說錯的話，第一線人力壓力並未減輕，反而失控。

面對這樣的導入迷思，來自台灣的 AI Workflow 公司 Headquarter.ai，提出一種任務導向的解法：讓 AI 回歸流程角色設計、與專業人員分工協作，而非模糊地「幫忙」或「取代」。憑藉著卓越的技術實力與對產業的深度洞察，Headquarter.ai成功運用 Amazon Web Services （AWS） AI 服務協助多家企業與政府單位，實現 AI 工作流程的有效落地，創造顯著的商業價值與市場成果，並憑此卓越表現榮獲 AWS 2025 年度「Rising Star Partner of the Year – Technology」獎項殊榮。

AWS台灣暨香港總經理王定愷表示：「一直以來，我們致力於將亞馬遜全球的成功經驗帶進台灣，攜手合作夥伴加速台灣AI應用落地，並助力台灣客戶上雲出海、布局全球。今年，我們很高興看到 Headquarter.ai 協助各行各業的客戶擁抱技術革新。我們也期待未來能透過新的AWS亞太（台北）區域，進一步與在地夥伴密切合作，運用雲端和AI等前瞻技術，協助更多台灣客戶掌握數位轉型的重要機遇，加速台灣邁向智慧未來。」

此外，Headquarter.ai 更受邀於 2025 AWS Partner Summit 台灣合作夥伴高峰會與勤業眾信 Deloitte Taiwan 擔任產業應用對談講者，探討「生成式AI 產業應用商機：從需求洞察到營收轉化」。

從混亂到協作：破解生成式 AI 瓶頸，讓 AI 成為流程中負責一環

「很多政府單位以為部署 AI 就是串一個 ChatGPT 解 FAQ，結果民眾問了更多個案細節，AI 無法回答，承辦人還要花時間『解釋 AI 說錯的話』，比以前更累。」Headquarter.ai 執行長黃建璋指出，這正是過度依賴 LLM 單點推理、卻缺乏任務導向工作流程設計的結果。

Headquarter.ai 近年投入於 Agentic Workflow 的架構實踐，強調從任務開始設計 AI 的角色與責任邊界。以近期在地方機關導入的「稅法小書僮」為例，AI 不是回答所有問題，而是負責三件事：理解民眾的原始描述，還原問題意圖、比對所有相關的法條與稅務規則、提供草擬建議。最後由第一線同仁確認法源依據並判定結果。這樣的分工設計，讓 AI 成為查詢與判讀的輔助工具，而非誤導決策的風險來源。該平台已在台灣企業組織與單位落地，應用於稅務申訴、影音稽核、法規查詢等高錯誤風險的場景。「我們讓 AI 成為流程中需要負責的一環，而不是模糊地『幫幫忙』。」他補充。