本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。建立企業級生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GenAI）方案的完整工作順序。
本案例依原書第 5 章的框架、範例或情境重組，並非原書正式案例研究。
原書以大型、複雜資料生態系為背景，要求方案同時處理大量資料、維持隱私與安全、整合客戶關係管理與企業資源規劃等既有系統、支援關鍵利害關係人，並承受正式環境負載。方法從界定問題開始，依序建立目標、蒐集需求、設計架構、實作資料與模型管線、規劃部署整合，最後辨識資料、模型與部署挑戰及緩解策略。
| 階段 | 原書工作 |
|---|---|
| 1 | 界定商業問題 |
| 2 | 建立商業與技術目標 |
| 3 | 蒐集功能性與非功能性需求 |
| 4 | 設計架構與關鍵策略 |
| 5 | 實作資料與模型管線 |
| 6 | 決定部署與整合策略 |
| 7 | 辨識挑戰與緩解方式 |
在 Excel 建立階段追蹤表，加入負責人、輸入、產出、核准狀態與證據連結；AI 只能依已提供證據判定階段是否完成。
原書沒有提供可直接計算的數據，因此不補造結果。
端到端並非把模型置於流程中央，而是讓商業目標、資料品質、安全、整合與營運條件共同約束模型。任一階段缺漏都可能把技術展示誤當成企業方案。
請依我提供的專案資料，按照七個階段建立缺口清單；每個判定須引用證據，資訊不足時標示「未提供」。