先聊昨天的活動
問感受，不急著評論華苓，也不拿自己的方案比較。先聽他們怎麼描述有用、困惑或不足的地方。
回主題說明先建立共同語言，
Crowe × AI 教育訓練
先建立共同語言，
再談保密與落地。
3 小時版本不是要說服任何人放棄保密，而是讓各級使用者先理解 AI、親手完成一次盲推，再精準區分：什麼可由外部重建、什麼才是真正 Know-how，以及限制會如何改變合作方式。
週五第一次見面
不簡報、不提案，
先好好認識與聊天。
李協理夫妻週四剛參加華苓台中場，這會是很自然的共同話題。週五的目標只是了解他們看到了什麼、在意什麼，以及對 AI 的真實感受。
理解角色與期待
聊事務所、人才、客戶與 AI 帶來的變化；先建立信任，再慢慢知道誰在乎什麼。
留下一個可能性
若話題自然走到合作，只簡單說明可以先用合成資料做 3 小時教育；細節改天再正式談。
聊天時可以自然帶到的四個問題
- 昨天台中場聽完，哪一段讓你們最有感？
- 哪些展示看起來很實用，哪些又覺得離事務所現場還有距離？
- 如果是 Crowe 的同仁，現在最需要的是先看懂 AI，還是先解決一個具體痛點？
- 你們最擔心的會是資料、正確性、同仁採用，還是合作邊界？
如果對方主動問你能做什麼
「我會想先讓大家真的看懂 AI，而不是一開始就碰內部資料或推系統。我正在整理一個 3 小時版本，用通用案例和模擬資料，讓同仁親手看見 AI 怎麼重建流程、哪裡一定要人判斷，再一起討論什麼值得落地。這樣對雙方都比較安全。」
正式教育版
3 小時課程骨架
含互動、盲推與合成資料練習；建議在第 80 分鐘與第 140 分鐘前後各保留約 10 分鐘彈性休息，實際節奏可依現場調整。
00–20分鐘
MODULE 01
建立共同語言
先理解 AI 改變了什麼，也釐清今天不會碰什麼- AI 能力、限制、幻覺與人工責任
- 今天只用公開知識、通用流程與合成資料
- 請各級使用者說出最期待與最擔心的事
20–50分鐘
MODULE 02
流程為什麼會收斂
流程相似，不等於取得機密- 用四大、國際 ERP 與 BPM 公開案例建立共同事實
- 區分功能收斂、專業常識與實際知識流向
- 辨認哪些內容本來就能由任務目的推導
50–80分鐘
MODULE 03
盲推抽評工作流
現場看見 AI 如何從零重建流程骨架- 只給任務目的、資料型態與輸出要求
- 推導資料匯入轉換、母體完整、風險分層與抽樣
- 加入 SAP 等系統對接、KM 參考與輸出格式
80–110分鐘
MODULE 04
合成資料實作
不碰真實案件，也能驗證大部分能力- 小組檢查模擬母體並提出風險假設
- 比較不同抽樣策略與例外處理
- 觀察 AI 建議、人工判斷與紀錄如何分工
110–140分鐘
MODULE 05
Know-how 與保密邊界
把保護資源放在真正有差異的地方- 通用骨架：可教育、可重建、可共同設計
- 真正能力：門檻、灰區判斷、升級與品質治理
- 機密資訊：客戶、案件、內部參數與缺失紀錄
140–165分鐘
MODULE 06
HITL 與 Audit Trail
AI 可以協助，但責任與證據不能消失- 哪些決定必須由人確認或覆核
- 輸入、提示、版本、引用、修改與核准如何留痕
- 錯誤、例外、權限與升級機制如何設計
165–180分鐘
MODULE 07
合作模式與下一步
依保密程度決定教育、POC 或落地- 模式 A：合成資料＋通用流程的教育與 POC
- 模式 B：受控真實情境＋專屬環境與相應費用
- 確認下一個可安全驗證的題目，而非當場承諾大專案
現場練習
一張模擬費用母體，
不提供任何 SOP。
讓小組只依查核目的完成：欄位理解、母體完整性問題、風險假設、抽樣邏輯、例外處理與覆核留痕。最後再比較各組結果。
預期觀察
各組用詞可能不同，但流程會高度相似；真正拉開差距的，是風險判斷、證據品質與如何處理灰色地帶。
建議第一階段產出
先做能安全完成的。
共識版教材
流程可重建性、Know-how 分層、資料邊界、AI 能力與責任。
合成資料演練
不碰 Crowe SOP 與客戶資料，完成一次可重複的盲推案例。
合作邊界清單
可用／禁用資訊、排他對象、成果權利、Audit Trail 與人工覆核。
教育或落地分流
依願意開放的資訊、風險承擔與預算，選擇下一階段。