# data[].attributes.body
Name : Panisara Division : Marketing

Use Case Name : Customer Visit notification

When : แจ้งลูกค้าเข้าบริษัท

AI Action : สรุปข้อมูลแจ้งผู้ที่เกี่ยวข้อง เพื่อเตรียมการ

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข /

Outcome KPI : ลดเวลาบันทึกข้อมูล , ลดเวลาส่งแจ้งผู้เกี่ยวข้อง

Risk : สถานที่รับรองซ้ำ >> ส่งลูกค้าผิดห้อง

# data[].attributes.body
Name : Waranon Thirasuk Division : HRD

Use Case Name : ทำปกคลิป Video

When : ก่อนหน้าวันลงคลิป Video 1 วัน

AI Action : ทำปกคลิป Video ให้ ตามชื่อ คลิปที่เรามีการคีย์ไปให้ในแต่ละครั้ง

Human Action : ลงข้อมูลให้ AI , ตรวจสอบ Artwork ที่ AI ทำ, นำ AW ที่ได้ไป upload ลง , ว๊าวเสร็จสิ้น

Outcome KPI : ลดเวลาการทำ AW ลงเยอะมาก จากนั้นทำให้เราสบายนอนตีพุง

Risk : AI ทำ AW ไม่โอเคร หรือไม่สวย, ตัวหนังสือผิดพลาด (หรืออะไรๆก็เป็นไปได้สำหรับ AI) เพราะคิดว่าฝีมือเราดีกว่า AI เริ่ดๆ

# data[].attributes.body
Check List

Name: บังอร | Division: CEO Office

Use Case Name: ระบบ Checklist ติดตามงานข้ามทีม/ภายในทีม

When: ใช้ติดตามความคืบหน้างานประจำสัปดาห์ หรือช่วงก่อน Deadline เพื่อป้องกันงานหลุด

AI Action:

Categorize , Prioritiz, Status Update (Plan vs. Actual)

Human Action: ตรวจสอบความถูกต้อง > แก้ไขลำดับความสำคัญ > ติดตามงาน

Outcome KPI: Primary: ลดเวลา Meeting ลงอย่างน้อย 30-50%> Update สถานะกันได้แบบ Realtime

Risk : AI ไม่สามารถวิเคราะห์ priority ได้, พนักงาน update ข้อมูลผิด AI ไม่รู้

# data[].attributes.body
Name : Watchara Ananpitakgoon Division : Software Develop

Use Case Name : AI Auto Line Message

When : ลูกค้าทักเรื่อง "สถานะจัดส่ง / คืนสินค้า /เคลม"

AI Action : จัดหมวดหมู่ + ให้ Priority + Draft คำตอบ

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลาส่งต่อ 30% , SLA หลุดลดลง 20%

Risk : จัดหมวดผิด >> ส่งทีมผิด >> ลูกค้าหงุดหงิด

# data[].attributes.body
Name : Siriporn Division : Planning PCH

Use Case Name : AI Auto reply

When : ลูกค้าทักเรื่อง "สถานะจัดส่ง / ส่งสินค้า / ส่งมอบงาน"

AI Action : จัดหมวดหมู่สินค้า + ให้ Priority + Draft คำตอบ

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลา30% , SLA หลุดลดลง 20%

Risk : จัดสินค้าผิด >> ส่งผิด >> ลูกค้าหงุดหงิด

# data[].attributes.body
Name : Thanitha Kedsri Division : Planning

Use Case Name : AI capacity

When : คำนวนเรื่อง "กำลังการผลิต"

AI Action : จัดหมวดหมู่ประเภทสินค้า + ให้ LT การผลิต + order on hand + delivery date + กำลังการผลิตแต่ละประเภทสินค้า

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : สามารถรู้กำลังการผลิตที่แท้จริงและ real-time

Risk : จัดหมวดผิด >> ส่งงานผิด line product >> กำลังการผลิตไม่ถูกต้อง >> ส่งสินค้าไม่ทันตามกำหนดการ