一、案例定位

以企業 proprietary knowledge base 支援金融顧問與客服。

二、學習目標

理解 enterprise knowledge assistant 與 RAG 類型應用。

三、案例情境

AI @ Morgan Stanley Assistant 支援 financial advisors 與 customer service,使用約 100,000 份 proprietary research reports/documents 回答市場、建議與內部流程問題。

四、開始資料

項目 原書資訊
Knowledge corpus 約 100,000 份文件
Users Financial advisors、customer service

五、分析方法

追蹤 retrieval accuracy、source citation、answer time、escalation rate。

六、計算結果

原書未提供 adoption 或 response-time 數字。

七、管理解讀

企業內部資料可形成差異化,但需要 permission、版本控制與 citation traceability。

八、AI 提問詞

只根據已索引文件回答,並列出來源文件 ID。

九、思考/情境變動

若 100,000 份文件中 5% 已過期,需優先處理多少份?

參考解答:100,000×5%=5,000 份。

十、資料說明