產業案例
從 AI 工具到 AI 協作者，Headquarter.ai 已在多個產業流程中產生實質效益。無論是法規審核、資料查詢、內容生成或商業媒合，我們的 Agentic Workflow 平台已協助企業將生成式 AI 落地為可控、可演進的工作流程。
政府公部門
面對民眾申請、開發票、詢問是否需繳稅或登記等案件，基層人員不僅要判斷案情，還需花數小時翻找法條、先例與資料來源，逐字解釋稅務依據，往往一天只能處理兩三件。
Headquarter.ai 協助政府單位導入「稅法小幫手任務範本」，結合結構化語意分析與稅法知識檢索，將「讀案、找條、寫答覆」這段流程自動化。只需輸入案件描述，AI 即可在 10 分鐘內完成初步分析與法源說明草稿，讓基層人員用最快的判讀後回應民眾需求，大幅減輕人力負擔。
基層人員處從 4-5 小時壓縮至 5 分鐘 完成個案解析
跨境供應鏈平台
在跨境供應鏈平台上，全球買主常透過 email 提出複雜多樣的採購需求，包含零件、原物料、甚至特殊規格的產品。傳統上，第一線處理人員需人工解讀需求內容，逐筆搜尋供應商需求資訊，找出適合的商品，流程耗時，媒合成功率有限。
導入 Headquarter.ai 整合出複雜的 Agentic Workflow，在流程中導入 EDM 與推薦標題生成後，產品標籤與分類、語意理解，以及內建的產品上架任務範本，能快速分析買主意圖，並主動推薦潛在供應商，大幅縮短媒合流程。
全球供應鏈配對準確率提高 26%
人力資源
在傳統人力銀行的運作中，雇主往往難以精準描述所需技能，導致職缺標題與內容不符；求職者則在茫茫資訊中難以找到合適的工作，如同大海撈針。Headquarter.ai 導入 Multi-Agent 的 AI Workflow，串接兩個核心任務範本，優化人才媒合流程：
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職缺描述撰寫範本：解析雇主提供的職位需求，自動生成條理清晰的職缺描述與關鍵技能標籤，降低人力編輯負擔、提升搜尋匹配性。
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履歷分析範本：對求職者履歷進行語意理解與技能萃取，建立結構化人才向量，協助系統更準確地進行職缺推薦
透過這套智慧工作流，有效解決資訊落差問題，大幅提升人力媒合的效率與精準度。
履歷投遞量提升 5 倍
職缺曝光與人才轉換率同步上升
金融
在金融產業的商業申請審核流程中，審查人員需蒐集大量資料，包括申請商家的犯罪紀錄、網站內容、產業背景與商業模式，再據以評估風險指數與授信額度。這個流程過去仰賴人工查找與判讀，速度慢、品質難控。
導入 Headquarter.ai 的 Agentic Workflow 後，系統能自動整合外部開放資料與內部評分邏輯，先進行初步風險篩選與比對。對於低風險申請，交由資淺人員快速處理；而對於高風險個案，則進一步交由資深稽核人員審查，大幅提升整體效率與一致性。
不只是加快流程，更建立了一套可治理的
審核機制
媒體
過去的影音平台多依賴關鍵字搜尋，對於只抱持模糊情緒、沒有明確片名或主題的觀眾而言，探索內容門檻極高。尤其對希望拓展非主流、非宗教題材觸及率的平台來說，傳統搜尋方式難以發揮內容價值。
某內容平台導入 Headquarter.ai 的對話式推薦對話任務範本，讓觀眾可以直接描述自身的情境、情緒或問題，AI 則以自然語言回應並推薦節目，不需選單、不需懂分類，降低探索門檻。
與一般推薦系統不同的是，這個 Chatbot 會解釋「為什麼推薦這部影片」，幫助觀眾建立理解與信任，使推薦不再只是算法推送，而是能對話、能共感的陪伴。
從資訊搜尋，轉向情緒理解與人連結，為內容平台打造全新觀看入口