# AI 輔助生成系統——需求書（通用版）

> 文件性質：業務端與內部治理討論後整理的需求書，涵蓋功能需求與合規要求。
> 用途：作為 Day 24～Day 29 系列文章的共用案例素材，示範跨角色協作、團隊 Prompt／SOP、AI 治理與合規、成本效能管理、數據量測與踩雷經驗整理。
> 說明：本文件為通用版案例，不限定特定產業或文件類型（可以是合約、報告、知識庫文件等），與另一份鎖定司法場域的「AI 輔助判決生成系統」需求書為並存的兩個獨立案例，供系列文章依段落需要選用。

## 一、專案基本資料

- **專案名稱**：AI 輔助生成系統
- **需求提出單位**：產品團隊（跨業務、資訊、法遵／風控）
- **提出日期**：2026-08-05
- **狀態**：需求初稿，待跨部門審查與風險評估

## 二、系統定位與核心原則

系統目的是協助客戶根據過去累積的內容文件，生成新文件的**草稿**，縮短資料查找與初稿撰寫的時間。系統本身是通用平台，實際會被用在哪個產業（例如法務、醫療、教育、行銷內容等）由客戶決定，因此需求書先訂出不隨產業改變的核心原則：

1. **系統定位為輔助草稿，不是最終決策者**：AI 產出的內容一律標示為「草稿」，是否採用、修改或發布，決定權在使用者，系統不得暗示產出內容已具備最終效力。
2. **人工複核強度依應用場域調整，但預設開啟**：不同客戶對同一份草稿的把關要求不同（例如用於行銷文案與用於正式合約，風險程度不同），系統預設要求複核後才能匯出或標記為完成，客戶若要調整複核強度，須有明確設定與紀錄。
3. **操作與版本可追溯**：從文件上傳、ETL 前處理、AI 草稿生成到複核定稿，每一步都保留操作紀錄與版本歷程，供事後查閱與稽核。

## 三、使用者角色（跨職能）

- **客戶（內容管理者／上傳者）**：上傳既有文件、發起新文件草稿生成、設定複核流程。
- **複核人員**：檢視、修改、標註 AI 草稿內容，記錄採用、修改或否決的原因，實際職稱依客戶產業而定（例如審稿人員、品管人員、法務窗口）。
- **系統管理者**：管理帳號權限、監控 ETL／OCR 處理狀態、維護系統穩定性。
- **法遵／風控／資安人員**：依客戶產業評估資料敏感度、把關存取權限與留存規則、參與稽核紀錄審查。
- **產品經理／專案負責人**：整理跨角色需求、維護 Prompt 範本與標準作業流程（SOP）、追蹤導入後的量測指標。

## 四、功能性需求

1. **文件上傳**：客戶可上傳過去累積的內容文件，格式包含 PDF 與圖檔（例如掃描檔、照片）。
2. **ETL 前處理流程**：上傳文件需經過一系列資料處理，包含光學字元辨識（Optical Character Recognition，OCR）、文字清理、格式標準化，最終轉為可供 AI 讀取的結構化或半結構化資料，並存入資料庫。
3. **AI 草稿生成**：使用者輸入新文件的基本需求後，系統依據既有處理完成的內容資料，協助生成新文件的草稿內容。
4. **複核與修改介面**：複核人員可在系統上檢視、修改、標註 AI 草稿內容，並記錄採用、修改或否決的原因。
5. **版本與稽核紀錄**：保留每份草稿從生成到定稿的所有版本與操作人員紀錄，供事後查閱。

以上為業務端與初步跨部門討論後整理的功能範圍，實際優先順序與分期上線規劃尚未確認。

## 五、資料與合規要求（初步，依客戶產業浮動）

- **資料敏感度分級**：不同客戶上傳的內容敏感度差異很大（例如公開行銷素材與內部合約），系統需要能依客戶設定套用不同的存取與保護等級，具體分級標準尚未訂定。
- **個資與去識別化**：若客戶上傳文件包含個人資料，是否需要、以及如何在 ETL 流程中去識別化，須由客戶依自身適用法規決定，系統應提供對應設定選項。
- **資料存取權限**：既有內容資料庫與 AI 生成功能的存取權限，需依角色分級管控，避免無關人員讀取客戶的敏感內容。
- **資料留存與刪除**：上傳文件、OCR 結果與 AI 生成紀錄的留存年限、刪除或封存規則，須提供客戶可自訂的選項，並對照公司內部資料治理規範。
- **風險分級與治理對照**：由於本系統可能被用於高風險場域（例如涉及法律效力或醫療判斷的文件），建議依組織既有的 AI 風險分級框架，針對「客戶實際使用情境」而非系統本身逐案評估，並比照資訊安全管理相關標準（例如 ISO/IEC 42001）檢視內部控制措施，具體對照方式待法遵與資安單位確認。

## 六、非目標（本階段明確排除）

- 系統不提供「自動核准」或「自動發布」功能，草稿在客戶端仍需經過其設定的複核流程才能視為定稿。
- 系統不對外開放無驗證的公開 API，僅供已授權的客戶帳號透過介面或已核可的整合方式使用。
- 本階段不主動判斷客戶上傳內容所屬產業並套用專屬法規檢查，相關判斷與設定責任在客戶端。

## 七、目前已知的空白與待確認事項

- OCR 辨識準確率的可接受門檻是多少？不同文件品質（掃描件、手寫、低解析度照片）是否有不同標準？
- 客戶自訂的複核強度若設為「低」，出了問題時的責任如何界定？
- AI 生成草稿引用既有內容的比例與方式（逐字引用、改寫、摘要）如何設計，才能兼顧生成品質與避免不當抄襲既有文件？
- 不同客戶、不同產業的資料是否需要完全隔離，或可在去識別化後用於改善模型效果？
- 系統導入後，如何量測是否真的縮短撰寫時間，以及草稿被大幅修改或否決的比例？
- 若發生 AI 生成內容明顯錯誤或引用失真的情況，通報與修正流程如何設計？

## 八、附註

本文件的功能需求段落來自業務端原始描述與初步討論，資料與合規要求段落為技術端與法遵單位討論後的初步整理，兩者皆尚未經過完整的風險評估與跨部門正式核准。後續系列文章會以此通用案例示範跨角色協作、團隊 Prompt 庫與標準作業流程（SOP）建立、AI 治理與合規對照、成本效能管理、成效量測，以及實際導入過程中可能遇到的踩雷情境與因應方式；若需要更貼近單一高風險產業（例如司法）的討論，可參照另一份「AI 輔助判決生成系統」需求書。