傳統人工記帳每月耗時 40+ 小時，錯誤率高，且會計人員花大量時間在重複性分類工作。
設計一套 AI 半自動化流程，在保持準確度的前提下大幅縮短作帳時間。
作帳時間下降 60%、分類準確率 97%、人工審核量減少 75%。
「不是所有環節都需要 AI，關鍵是找到人機協作的最佳切分點。」
我們根據 AI 模型的信心分數，將帳務分類結果分為三個處理路徑，確保高效率與高準確率兼顧：
高信心結果自動通過，無需人工介入
中信心結果由會計人員快速審核確認
低信心結果交由人工完整處理
初期閾值設高（99%），隨著模型準確率經過驗證逐步降低門檻，讓系統在信任中成長。
AI 出錯時的體驗比 AI 正確時更重要。每個自動化環節都設計了清晰的回退機制和人工介入點。
每次人工審核都是模型改進的訓練數據。系統使用越久，需要人工介入的比例越低，形成正向循環。
「AI 產品設計的核心不是追求 100% 自動化，而是找到那個讓人與機器各自發揮最大價值的平衡點。真正的智慧，是知道什麼時候該讓 AI 做決定，什麼時候該把決定權交回給人。」
這個專案讓我深刻體會到：最好的 AI 產品不是取代人類，而是放大人類的判斷力。當我們把 AI 定位為「輔助者」而非「替代者」，使用者的接受度和信任感會大幅提升。