# data[].attributes.body
Name : Sutthiphong Yutitham : QA

Use Case Name : การร่างหนังสือขอโทษลูกค้าด้วย AI

When : ลูกค้าร้องเรียนเรื่องปัญหาจากผลิตภัณฑ์ และการทำงานของพนักงาน

AI Action : ร่างหนังสือขอโทษลูกค้า + ตัวอย่างหนังสือชี้แจงที่เคยส่ง + Draft ตัวอย่างหนังสือชี้แจงแต่ละปัญหา

Human Action : ตรวจสอบปัญหา / แก้ไขและร่างหนังสือ / ส่งเอกสารให้ฝ่ายขายส่งถึงลูกค้า

Outcome KPI : ลดเวลาการร่างเอกสาร 30 % , SLA ช่วยให้ชี้แจงปัญหาให้ลูกค้าได้ไวขึ้น 20 %

Risk : ชี้แจงปัญหาและขอโทษลูกค้าได้เร็ว เพื่อกำหนดการแก้ปัญหาต่อไป

# data[].attributes.body
Name : Supasnut Division : จองรถรับ-ส่งพนักงาน

Use Case Name : Auto Line Message จองรถพนักงาน

When : "จองรถรับ-ส่ง /เวลารับ-ส่งพนักงาน/จุดหมายที่จอดรับ/Location รถรับ-ส่ง"

AI Action : ให้ Priority + Draft คำตอบ + Share Location

Human Action : แสดงสถานะ GPS / แจ้งเวลาที่จองรถผ่าน Line AI / แชร์รูปจุดหมายที่จอดรถรับ-ส่ง

Outcome KPI : ลดขั้นตอนและเวลาการทำงาน 30% , ช่วยแจ้งพนักงานให้ทราบข้อมูลได้ไวขึ้น 30%

Risk : พนักงานขึ้นรถผิดจุด>> ข้อมูลล่าช้า >> พนักงานหงุดหงิด

# data[].attributes.body
Name : รายงานประจำวันแผนก TC Document

Use Case Name : ช่วยสรุปรายงานประจำวันในแต่ละวัน

When : แต่ละวันมีงานเข้ามากี่งาน

AI Action : แยกตามเดือน , Product , ทีมขาย

Human Action : ตรวจสอบงานที่ขอเข้ามาในระบบ

Outcome KPI : ลดเวลาในการทำ Report ในแต่ละวัน

Risk : ช่วยลดเวลาในการทำงาน

# data[].attributes.body
Name : aksonsawan Division : Legal

Use Case Name : AI Auto Line Message

When : พนักงานสอบถามการขอเอกสารประกอบการดำเนินการต่างๆ เช่น การเปิด vender / เสนอราคา ประมูลงาน ประกวดราคา และการลงวนามสัญญาต่างๆ

AI Action : แยกตามนประเภทนิติกรรมที่จะดำเนินการ + ชี้แจงเอกสารที่ต้องใช้ดำเนินการ

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลาการอ่านเอกสาร tor ที่เนื้อหายาวๆ , SLA หลุดลดลง 20%

Risk : แต่ละหน่วยงาน/บริษัท อาจใช้เอกสารไม่เหมือนกัน

# 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 : Amornrat Division : TC

Use Case Name : AI Auto Line Message

When : ทีมขายทักเรื่อง "สถานะแบบ / ประเภทสินค้า /ผู้รับผิดชอบ"

AI Action : จัดหมวดหมู่สถานะแบบ,สินค้า + แยกชื่อเจ้าของงาน + Draft คำตอบ

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / ส่งงาน

Outcome KPI : ลดเวลาค้นหา 30% , ส่งข้อมูลได้ไวขึ้น 20%

Risk : จัดหมวดผิด >> แสดงข้อมูลผิดผิด >> ส่งข้อมูลให้ลูกค้าผิด

# data[].attributes.body
Name : Nicharat Thanoothong Division : Sale

Use Case Name : AI จัดซื้อจัดจ้าง

When : พนักงานทักสอบถามเรื่อง "งานจัดซื้อจัดจ้าง / ขั้นตอนการจัดเตรียมเอกสาร / วิธีการยืนเสนอราคา "

AI Action : ตรวจสอบวิธีการยื่นเสนอราคา + ให้คำแนะนำเรื่องเอกสารเกี่ยวกับการยื่น + Draft ตัวอย่างเอกสารการยื่นเสนอ

Human Action : ตรวจสอบ / ดำเนินการ / นำส่งเอกสาร (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลาเรือ่งการหาข้อมูลเอกสารที่ต้องใช้

Risk : จัดหมวดผิด >> ส่งทีมผิด >> งานล่าช้า