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scope項目範圍與目標
釐清想處理的工作場景、期望成果，以及是否屬於流程改善而非單一工具安裝。
AI 資料處理與實施原則
AI 資料處理與實施原則
這頁不是法律文件，也不是一份制式規範；而是 iGears 在規劃 AI 項目前，通常會先與客戶確認的資料範圍、權限、部署方式與實施邊界。
- 先釐清資料來源與可用範圍，再談模型與功能
- 先確認存取權限與部署方式，再安排整合與 rollout
- 先建立合理期望，避免把 AI 項目誤解為一次性安裝
實務範圍
AI 項目一般會討論的範圍
以下六項並非固定檢查清單，而是多數項目在前期會逐步釐清的方向；實際次序與深度視乎機構情況而定。
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data資料來源與可用性
了解資料來自哪些文件、網站、內部系統或資料夾，以及現階段是否適合直接使用。
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access存取權限與角色安排
按部門、角色、查閱需要及內部政策，討論誰可以使用、誰可以管理、誰可以查看結果。
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deployment部署方式與保安要求
按實際情況討論公有雲、私有化、On-prem 或混合模式，以及相關保安與審批要求。
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monitoring記錄、監察與追蹤
是否需要保留查詢記錄、使用紀錄、錯誤追蹤或內部覆核資料，以便後續管理。
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rollout分階段 rollout 與責任分工
建議先以較小範圍試行，再逐步擴展，並明確界定內外部協作與後續維護安排。
通常不會一開始就假設的事
- 不會假設所有內部文件都已可直接給 AI 使用
- 不會假設所有部門都適合同一權限設定
- 不會假設 AI 項目上線後毋須持續調整
- 不會假設只靠模型能力就能取代流程梳理與資料整理
這不是法律文件，而是實施對話的起點
每個機構的資料政策、保安要求、審批流程和部署限制都不同。此頁目的，是幫助雙方在項目前期先建立共同理解，釐清會討論甚麼、不會一開始假設甚麼。真正方案仍需按實際環境、資料狀態與內部流程去確認。
方便技術與持份者對齊理解
把「資料從哪裡來、誰能看、部署放哪裡、上線後點樣跟進」講到同一張枱上，減少各說各話或只談功能名詞。
支持前期評估與準備
讓你在正式投入開發或採購前，先整理要帶入會議的資料清單、權限問題同試行範圍，避免後期才發現前提唔成立。
建立合理預期與分階段共識
AI 項目多數要迭代知識來源、流程同權限；我們會傾向用試行與分階段 rollout，令調整有節奏，而唔係假設一次到位。
想先釐清 AI 項目的資料、權限與部署要求？
如果你正規劃內部知識檢索、文件處理、私有化 AI、AI Agent 或部門試行，建議先從資料來源、存取方式及 rollout 範圍開始討論，再逐步收窄方案。