診所・治療照護
例如「週三下午頭痛想看診」:先依症狀與醫師專長找人,再查可預約時段;到診後可依同意提供衛教與回診提醒。
像聊天一樣簡單,幾句話就完成預約。
為診所、美業與餐廳設計的 AI 接待平台。顧客說出想要的服務與時間,AI 協助找人、查空檔;顧客確認後,才建立預約。
顧客問同樣的問題,三種產業有三種答案。把各自的預約規則、專業人員與客戶服務流程整理進平台。
為每一種專業服務,留住更多對話。例如「週三下午頭痛想看診」:先依症狀與醫師專長找人,再查可預約時段;到診後可依同意提供衛教與回診提醒。
例如「上次那位設計師,週六有空嗎?」:查詢顧客偏好與設計師班表,找到可選時間,再由顧客確認。
例如「週五晚餐四位,想坐靠窗」:一起檢查人數、桌位與餐期;訂位成功後,也能處理常見問題與改期需求。
顧客不用自己逐格找空檔。平台從需求、班表與預約規則中整理選項,讓顧客選擇。
從自然對話中整理日期、時間、服務項目、指定人員與個人偏好。
查詢人員專長、班表、休假及已滿額時段,僅提供當下符合規則的選項。
確認時重新檢查空檔,成功建立後再提供行事曆邀請、預約提醒與異動通知。

「這週三下午可以嗎?想找擅長肩頸的治療師。」AI 整理需求後提供可選時段,不需要顧客自己翻完整班表。

治療師休假、設計師改班或餐廳臨時停業時,預約資料更新後,AI 查詢新的可用時段;受影響預約可依方案安排通知與改期。
AI 可部署在企業管理的設備上,持續處理預約與客服對話;推論成本由設備與使用量共同決定。
本地模型推論不按雲端 API token 計費,適合需要持續對話的接待服務。
評估現有系統的 API 或資料匯出方式,讓 AI 查詢最新班表、預約與客戶資料,減少重複建檔。
可將敏感資料與模型放在企業管理的環境,依人員角色設定查詢權限。
本地部署仍需設備、電力與維護;可服務量依模型、硬體及同時使用人數評估。
只查詢這次服務所需的資料,
讓每一筆存取都有清楚的範圍。
經顧客同意並設定權限後,讓對話接續過往服務,也讓提醒有資料依據。
顧客登入後,可依授權讀取已匯入的過往服務、偏好與預約紀錄。例如想安排「上次那位設計師」,AI 就能接著查。
肩頸照護・陳治療師
平日下午・希望由原治療師服務
「可以幫我安排跟上次一樣嗎?」
從人員專長、服務項目、日期到顧客主動提出的偏好,多個條件一起比對。
依實際資料媒合,提供可確認的選項把營業時間、取消規則、診後衛教、保養注意事項及常見問題整理成知識庫,讓 AI 依店家核定內容回答。
不確定時,轉交人員接續服務依顧客同意與店家規則,安排到診前提醒、服務後關懷、回診或回店邀請,以及滿意度回饋。
通知內容、時間與頻率都能規劃依授權的病史、檢驗報告或服務紀錄提供相關提醒,必要時引導顧客向專業人員確認。
健康提醒輔助溝通,不取代專業診斷同一套服務 API 可以供 Android App、iOS App 與網頁使用。顧客登入同一帳戶後,可在不同裝置查看自己的預約與對話。
預約、AI 對話與到期提醒,整合進品牌 App。
依相同服務資料規劃 iPhone 版介面與通知。

不用安裝 App,打開瀏覽器也能提出需求。
三種入口由同一套後端服務支援;App、推播、帳戶同步與系統串接依導入階段建置。
我想安排下一次回訪。
好的,要幫你找原本服務人員的空檔嗎?
下次見面,
已為你記下。
從現有流程開始,
找到適合你的 AI 接待方式。
一般表單讓顧客自行逐項選擇服務、人員和時間。對話式 AI 預約則先理解「週三下午想找擅長肩頸的治療師」這類自然語句,再依服務規則與即時空檔整理可選時段;顧客確認後,才由預約系統建立預約。
可依門診項目、醫師或治療師專長、班表與休假,協助顧客查詢可約時段。經適當授權與內容審核,也能提供掛號提醒、診後衛教與回診關懷;症狀判斷與醫療決策仍由專業人員負責。
可以依產業調整規則。美業可查指定設計師、服務項目與所需時間;餐廳可查用餐日期、人數、餐期與桌位需求。導入時須分別設定業者資料與知識內容,避免不同情境混用回答。
不一定。可依導入範圍規劃網頁、手機網頁、Android App 與 iOS App 的入口,並由共同的服務 API 管理預約與對話。實際可用的入口、登入方式及通知功能,以導入方案為準。
顧客登入並授權後,可依權限讀取已匯入的預約、服務或偏好紀錄,協助安排回訪與提醒。涉及病歷、檢驗報告等敏感資料時,需先確認資料來源、同意、存取權限及專業審核流程。
可以先評估現有系統是否提供 API、資料匯出或其他授權介面,再決定串接方式。可從客服問答或預約查詢開始,逐步加入建立預約與異動通知。
不是。本地模型推論可免除按雲端 API token 計算的費用,但仍有設備、電力、維護與網路等成本。若方案另行使用雲端模型或外部付費服務,也會有對應費用。
透過與預約系統串接,查詢可用時段。顧客確認時需由系統再次檢查名額、休假與停業狀態,成功建立後才回覆預約完成。
本地部署可讓模型在企業管理的設備執行,不必把對話送往公用雲端模型。實際資料流仍依網站主機、通知服務及串接方式而定,導入時會定義存取權限與資料處理範圍。
可依授權資料及經審核的知識提供衛教、紀錄摘要與風險提示。醫療診斷、治療決策與檢驗結果判讀仍應由合格專業人員負責;需要人工處理的問題應轉交確認。
可以規劃品牌外觀、服務項目、人員專長、預約規則、知識內容與追蹤流程。先確認需要的通路與現有系統,再決定分階段導入的範圍。
選出你需要的服務,
先整理一份適合你的導入方向。
從一個最常發生的顧客需求開始,
讓 AI 先把這一件事做好。