เลือกงานที่อยากเปลี่ยน
ระบุขั้นตอนที่เสียเวลา ผู้ใช้งานจริง และข้อมูลที่เกี่ยวข้อง พร้อมเก็บค่าตั้งต้นของกระบวนการเดิม
เช่น เวลาสรุปหลังสาย หรือเวลาคีย์ต่อเอกสาร
AppMan AI Solutions · Human + AI
AI ที่ทำงาน
AI ที่ทำงาน
ไปพร้อมกับ
ทีมของคุณ
Voice AI, AI Agent, Conversational AI และ Document AI — เลือกให้ตรงกับงานของทีม แล้วเชื่อมข้อมูลและขั้นตอนให้ทำงานต่อกัน
ออกแบบให้เชื่อมกับข้อมูล ระบบ และ Workflow ขององค์กร
เริ่มจากงานที่คุณต้องการเปลี่ยน
Voice AIAgentmate AI
เข้าใจทุกสาย
และช่วยทีมทำงานต่อจากบทสนทนา
สำหรับทีมขาย บริการลูกค้า และ Contact Center ที่ต้องการลดงานหลังสาย มองเห็นประเด็นสำคัญ และตรวจคุณภาพการสนทนาได้เป็นระบบ
Conversation Intelligence02:34
“อยากทราบแพ็กเกจที่เหมาะกับทีมค่ะ”
Intent: สอบถามสินค้าสรุปบทสนทนาแล้ว
ตัวอย่างการทำงานตัวอย่างการออกแบบการใช้งาน · ข้อมูลสมมติ
จบสายติดตามเอกสารแล้ว ทีมเห็นอะไร?
- Intent
- ติดตามสถานะเอกสาร
- Summary
- ลูกค้าต้องการทราบว่าเอกสารครบหรือยัง
- Action item
- ตรวจรายการที่ขาด แล้วติดต่อกลับ
- QA review
- Supervisor ทบทวนจุดที่ AI ทำเครื่องหมาย
Conversation Intelligence
ถอดเสียงและวิเคราะห์ Intent, Sentiment, Topic และ Call Outcome เพื่อให้ทีมรู้ว่าลูกค้าติดต่อเรื่องอะไร และบทสนทนาจบอย่างไร
ช่วยงานก่อน ระหว่าง และหลังสาย
เตรียมบริบทก่อนรับสาย ช่วยให้เห็นสัญญาณที่ควรระวังระหว่างคุย และสรุป Wrap-up พร้อม Action Items หลังจบสาย
AI Quality Assurance & Coaching
ใช้ QA Checklist และ Call Moments ช่วยชี้จุดที่ Supervisor ควรทบทวน แล้วนำไป Coaching พนักงานต่อ
AI AgentCustom AI Workflow
เชื่อมความเข้าใจของ AI
เข้ากับขั้นตอนที่ต้องลงมือทำ
เมื่อทีมยังต้องเปิดหลายระบบเพื่อค้นข้อมูล ตรวจเงื่อนไข และส่งต่องาน AppMan ช่วยออกแบบ AI Agent ให้ทำงานตาม Workflow และสิทธิ์ที่องค์กรกำหนด
เชื่อม Voice · Chat · Documentตัวอย่าง Workflow · กำหนดสิทธิ์และจุดอนุมัติได้
เข้าใจบริบท
วิเคราะห์และวางแผน
ดำเนินงาน
ตัวอย่างการออกแบบการใช้งาน · ข้อมูลสมมติ
ตัวอย่าง: คำขอติดตามลูกค้า → งานใน CRM
- รับคำขอ
- ติดตามรายการที่ลูกค้ายังส่งไม่ครบ
- ค้นข้อมูล
- ตรวจสถานะจากระบบที่อนุญาตให้เข้าถึง
- เตรียมงาน
- ร่างรายการติดตามพร้อมผู้รับผิดชอบ
- ก่อนบันทึก
- รอทีมตรวจสอบและอนุมัติตาม Workflow
รับบริบทจากงานที่เกิดขึ้นจริง
ออกแบบให้รับคำขอหรือข้อมูลจากเสียง แชต และเอกสาร พร้อมเชื่อมข้อมูลที่จำเป็นต่อการตัดสินใจ
วางขั้นตอนตาม Business Rules
ระบุเงื่อนไขและเครื่องมือที่ Agent ใช้ได้ เช่น ค้นสถานะ เตรียมคำตอบ หรือสร้างงานติดตาม โดยกำหนดขอบเขตเป็นราย Use Case
เชื่อม API พร้อมจุดอนุมัติ
ออกแบบขั้นตอนอ่านหรือบันทึกข้อมูลในระบบเดิม และหยุดรอคนอนุมัติเมื่องานนั้นมีผลต่อข้อมูลหรือการตัดสินใจสำคัญ
Conversational AIAppMan AI Chat Center
ตอบอย่างเข้าใจ
พร้อมจัดการงานหลังบทสนทนา
รวม AI Chatbot และการบริหารแชตให้ทีมดูแลลูกค้าได้ต่อเนื่อง ผ่าน LINE OA, Facebook Messenger และ Website Chat
คุณ
อยากให้ช่วยแนะนำบริการสำหรับทีมค่ะ
ได้เลยค่ะ ทีมของคุณต้องการลดขั้นตอนไหนเป็นพิเศษคะ?
คุณ
งานตอบคำถามลูกค้าและติดตามเคสค่ะ
↗ ส่งต่อให้ทีม พร้อมสรุปความต้องการ
ตัวอย่างบทสนทนาตัวอย่างการออกแบบการใช้งาน · ข้อมูลสมมติ
ตัวอย่าง: ลูกค้าถามบริการ → ส่งต่อผู้ดูแล
- ช่องทาง
- LINE OA / Messenger / Website
- AI ช่วย
- ถามความต้องการและให้ข้อมูลเบื้องต้น
- ส่งต่อทีม
- จัดประเภทเคสและเลือกผู้รับผิดชอบ
- พัฒนาคำตอบ
- ทบทวนคำถามที่ยังตอบไม่ครบ
ตอบคำถามและแนะนำตามบริบท
ใช้ Conversation Prediction และ Context Awareness ช่วยเข้าใจความต้องการ พร้อมแนะนำหรือเปรียบเทียบข้อมูลสินค้าและบริการ
จัดสรรแชตให้ทีมที่เหมาะสม
บริหารงานตามประเภทเคส ทักษะ สถานะ และภาระงานของเจ้าหน้าที่ เพื่อส่งงานต่อให้ทีมที่รับผิดชอบ
ดูแลความรู้และคุณภาพคำตอบ
ใช้ Feedback และ Knowledge Gap Management หาจุดที่ควรเพิ่มเนื้อหา พร้อม Dashboard, Test Management และ Version Control สำหรับดูแล Chatbot
Document AIAppMan OCR+ / DOCUMATE
อ่านเอกสาร ตรวจข้อมูล
แล้วส่งต่อเข้ากระบวนการทำงาน
เปลี่ยนภาพและเอกสารเป็นข้อมูลดิจิทัลด้วย OCR พร้อม Human Verification สำหรับงานที่ต้องตรวจความถูกต้องก่อนนำไปใช้ต่อ
BUSINESS DOCUMENT
เลขที่เอกสาร
DOC-2026-001
DOC-2026-001
ประเภทใบคำขอ
เลขที่2026-001
สถานะรอตรวจสอบ
ส่งต่อOperations ↗
ตัวอย่างการออกแบบการใช้งาน · ข้อมูลสมมติ
ตัวอย่าง: ใบคำขอ → ข้อมูลพร้อมตรวจ
- ข้อมูลเข้า
- ภาพหรือเอกสารตามรูปแบบที่ประเมินแล้ว
- ข้อมูลที่ดึง
- ฟิลด์ที่องค์กรกำหนด เช่น เลขที่และวันที่
- ตรวจทาน
- ทีมตรวจความครบถ้วนและแก้ไขข้อมูล
- ส่งต่อ
- นำข้อมูลที่ตรวจแล้วเข้าสู่ระบบปลายทาง
ดึงข้อมูลจากเอกสารหลายรูปแบบ
รองรับภาษาไทยและอังกฤษ พร้อมตัวอย่างเอกสาร เช่น ใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จ รายการเดินบัญชี บัตรประชาชน และทะเบียนรถยนต์
ตรวจและแก้ไขผ่าน QC Verification
ให้ทีมตรวจทานข้อมูลที่อ่านได้ แก้ไขรายการที่ต้องดูเพิ่มเติม และจัดการการตรวจสอบในกระบวนการเดียว
นำข้อมูลไปใช้ในระบบขององค์กร
ผสาน OCR เข้ากับระบบหรือแพลตฟอร์มของลูกค้า โดยกำหนดประเภทเอกสาร ฟิลด์ และรูปแบบข้อมูลร่วมกันก่อนเชื่อมต่อ
One connected workflowหนึ่งคำขอจากลูกค้า
หนึ่งคำขอจากลูกค้า
ให้หลาย Solution ช่วยกันทำงาน
ตัวอย่างการออกแบบกระบวนการติดตามเอกสาร ตั้งแต่ลูกค้าติดต่อ จนทีมพร้อมดำเนินการต่อ
โจทย์ของทีม
“ลูกค้าส่งเอกสารมาแล้ว แต่ข้อมูลอยู่คนละช่องทาง ทีมต้องถามซ้ำและตามสถานะกันเอง”
- 01 / รับความต้องการ
Voice AI / Chat AI
ทำความเข้าใจคำขอจากสายโทรเข้าหรือแชต และเตรียมบริบทให้ผู้ดูแลเคส
- 02 / เตรียมข้อมูล
Document AI
อ่านเอกสารที่เกี่ยวข้องและดึงฟิลด์ที่จำเป็น ให้ทีมตรวจทานข้อมูล
- 03 / เชื่อมขั้นตอน
AI Agent
ตรวจเงื่อนไขตาม Workflow เตรียมงานติดตาม และรอการอนุมัติในจุดที่กำหนด
- 04 / ตรวจและทำงานต่อ
Human + Systems
ทีมตัดสินใจในจุดสำคัญ แล้วส่งข้อมูลที่อนุมัติเข้าสู่ระบบปลายทาง
สิ่งที่ต้องการให้ทีมเห็น
คำขอของลูกค้า เอกสารที่เกี่ยวข้อง สถานะตรวจสอบ และขั้นตอนถัดไปที่ชัดเจน
Workflow นี้เป็นตัวอย่างสำหรับการออกแบบร่วมกัน การเชื่อมต่อและขอบเขตอัตโนมัติต้องประเมินตามระบบและสิทธิ์ของแต่ละองค์กร
Built around your businessเชื่อมระบบอย่างไร
คุยเรื่อง Integration
เชื่อมระบบอย่างไร
ต้องเตรียมอะไรบ้าง
เริ่มจากข้อมูลที่ AI ต้องใช้ และงานที่ต้องส่งต่อ แล้วประเมินการเชื่อมต่อร่วมกับทีม IT และทีมหน้างาน
ข้อมูลเข้า
ตัวอย่างเสียง แชต เอกสาร และแหล่งข้อมูลที่อนุญาตให้ใช้
ระบบปลายทาง
CRM, ERP, Contact Center หรือ Database พร้อมรูปแบบ API และสิทธิ์ที่มี
คนและเงื่อนไข
ผู้ตรวจสอบ จุดอนุมัติ กฎธุรกิจ และแนวทางรับมือเมื่อข้อมูลไม่ครบ
Voice AIChat AIDocument AI
AI Agent + WorkflowBusiness Rules · API · Human Approval
CRMERPContact CenterDatabase
สถาปัตยกรรมตัวอย่าง · ประเมินการเชื่อมต่อเป็นรายระบบ
เริ่มให้ชัดหนึ่ง Use Case
แล้วค่อยขยายการใช้งาน
กำหนดโจทย์ ข้อมูล และเกณฑ์วัดผลร่วมกัน เพื่อให้เห็นความเหมาะสมก่อนขยายไปทั้งองค์กร
ทดลองกับตัวอย่างงานจริง
ทดสอบข้อมูลที่เป็นตัวแทนของงานปกติและเคสยาก แล้วให้ทีมหน้างานช่วยตรวจคุณภาพและจุดส่งต่อ
ดูความถูกต้อง ความครบถ้วน และภาระที่ทีมยังต้องทำ
เชื่อมระบบและติดตามผล
วางสิทธิ์ จุดอนุมัติ และผู้รับผิดชอบ ก่อนติดตามผลการใช้งานเพื่อปรับปรุง Workflow ร่วมกัน
เปรียบเทียบผลกับค่าตั้งต้น ก่อนขยายขอบเขตงาน
ก่อนเริ่มใช้งาน
คุณอาจอยากรู้
ต้องเริ่มใช้ทั้ง 4 Solution พร้อมกันไหม?
เลือกเริ่มจากโจทย์เดียวได้ เช่น ลดงานหลังสายด้วย Voice AI หรือแปลงข้อมูลเอกสารด้วย Document AI แล้วจึงประเมินว่าการเพิ่ม AI Agent หรือเชื่อมโซลูชันอื่นจะช่วยขั้นตอนถัดไปอย่างไร
AI Agent ต่างจาก Conversational AI อย่างไร?
Conversational AI เน้นการเข้าใจและโต้ตอบบทสนทนา ส่วน AI Agent ในแนวทางนี้เน้นการนำบริบทไปเดินงานหลายขั้นตอนและเชื่อมระบบตามสิทธิ์ ทั้งสองส่วนสามารถทำงานร่วมกันใน Use Case เดียวได้
มีระบบเดิมอยู่แล้ว ต้องเปลี่ยนใหม่หรือไม่?
เริ่มจากประเมินว่าระบบเดิมเปิดให้เข้าถึงข้อมูลและเชื่อมงานได้อย่างไร เช่น API และสิทธิ์ที่รองรับ แล้วจึงออกแบบการเชื่อมต่อ ขอบเขตงานขึ้นอยู่กับข้อจำกัดของแต่ละระบบ
ถ้า AI ตอบไม่ครบหรืออ่านข้อมูลผิด จะทำอย่างไร?
กำหนดเงื่อนไขให้ส่งต่อเจ้าหน้าที่หรือเข้าสู่ขั้นตอนตรวจสอบ พร้อมระบุผู้รับผิดชอบและวิธีแก้ไข เช่น QC Verification สำหรับเอกสาร หรือการทบทวนความรู้ของ Chatbot
ควรเตรียมอะไรก่อนคุยกับทีม AppMan?
เตรียมโจทย์ที่ต้องการแก้ ตัวอย่างข้อมูลที่มีสิทธิ์นำมาใช้ ขั้นตอนการทำงานปัจจุบัน ระบบที่เกี่ยวข้อง และผลลัพธ์ที่อยากวัด เพื่อให้การประเมิน Solution มีขอบเขตชัดเจน
Talk to AppManเริ่มต้น AI Solution
เริ่มต้น AI Solution
ที่เหมาะกับทีมคุณ
บอกโจทย์ที่ต้องการแก้ ระบบที่ใช้อยู่ และผลลัพธ์ที่คาดหวัง เพื่อให้ทีม AppMan ช่วยประเมินโซลูชันและแนวทางเชื่อมต่อร่วมกับคุณ
ลงทะเบียนปรึกษา AI Solution
กรอกข้อมูลเพื่อให้ทีม AppMan ติดต่อกลับ
หากฟอร์มไม่แสดง เปิดแบบฟอร์มลงทะเบียน ↗
EN