謝至恩帆軟推出數位員工孵化平台 Dora，將企業 AI 應用從問答式分析推進到能自主執行任務的 Data Agent，預計 7 月正式發布。 Dora 把既有的報表、 BI 與資料整合能力結合大型語言模型，讓資料分析從人工查找轉為可持續運作的智慧流程。
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企業不缺儀表板，缺的是會主動工作的數位員工
Dora 整合帆軟 FineReport 、 FineBI 、 FineDataLink 等資料資產，結合知識庫、大型語言模型推理能力與 Agentic Workflow 代理式工作流程編排，可依企業不同情境，形成「資料分析師」、「日報推送秘書」、「風險預警官」與「報告研究員」等數位員工角色，協助完成即時資料查詢、資料摘要、異常提醒、例行報告生成與定期推送。
以銷售與經營分析為例，企業過去常需登入多個系統查詢預訂單、訂單量與業績達成率，再由人工比對差異；透過 Dora，使用者可在單一入口以自然語言提問，由 Agent 自動呼叫資料、比對明細並生成分析結果，縮短跨系統查找與人工彙整的時間。
BI 下一戰，不是回答問題，而是把任務做完
這次發布的真正訊號，是 BI 產業的競爭主軸正從「AI 問答助手」轉向「能自主行動的 AI 代理人」。 Microsoft 的 Power BI Copilot 、 Tableau 的 Pulse 、 Qlik 與 ThoughtSpot 等國際廠商，近一年都在強化 AI 分析能力；其中差別在於，Copilot 多半著重提升個人操作效率，Agent 則進一步讓例行的資料工作可以自動運作。帆軟先前推出的問答式 FineChatBI 偏向前者，Dora 則以「數位員工」定位切入代理式分析，補上自主執行與排程推送的環節。
對企業而言，導入成本與綁定程度也是觀察重點。 Microsoft 官方文件顯示，Power BI 使用 Copilot 需具備 Premium Power BI 容量或支付 Fabric 容量；Tableau Pulse 則主打把個人化洞察推送到 Slack 、電子郵件等既有工作流程，並以自然語言說明指標變化。相較之下，帆軟的差異化策略，是以在地化服務與深度情境導入的角度切入，協助客戶把 AI 代理人直接接到既有的報表與資料流程上。
AI 要進企業，第一關不是模型而是資料治理
台灣帆軟總經理王人賢指出，企業導入 AI 最擔心的是幻覺風險，因此 Dora 在設計上區分公司外部輿情資料與內部資料兩種情境，而實際需求約九成集中在企業內部資料。為控制幻覺，帆軟透過 Skill 明確定義邊界：限定代理人只處理指定的內部資料，不主動向外取得或自行生成內容，查不到資料時直接回覆沒有。
這個方向呼應近期產業調查。 Salesforce 發布的《State of Data and Analytics》第二版指出，84% 的資料與分析領導者認為，若要達成 AI 目標，資料策略需要重整；同時有 63% 的技術領導者同意，企業仍難以用資料推動營運優先事項。 Databricks 的《State of AI Agents》也顯示，使用 AI 治理的企業，推進到正式上線的 AI 專案數是未使用者的 12 倍以上。換言之，Dora 把資料治理與 AI 代理人綁在一起推出，正切中企業 AI 導入應用的核心痛點。
Token 成本怎麼控？關鍵不是少問，而是把高頻任務變流程
隨著 AI 工具使用頻率提高，Token 成本也成為企業疑慮。 Dora 的解法不只是讓客戶挑選較低成本的語言模型，而是把任務分層處理：簡單查詢、固定推送與高複雜度分析，可依需求配置不同模型；變化較大的報表與分析需求，則先由 AI 協助建立框架，再讓系統回到內部資料層擷取資料，最後透過 FineReport 自動派送。
換言之，企業不必每天用自然語言重問同一件事，而是把高頻問題沉澱成可重複執行的流程。 Token 用量因此從反覆問答，轉為前期建立框架與必要查詢時才發生；對企業 IT 部門來說，這也讓 AI 導入從「用多少算多少」的焦慮，轉向可被管理、可被預估的營運成本。
從 momo 到鉅祥，資料治理走向現場營運
富邦媒體科技 (momo) 透過資料治理升級決策體系，建立統一資料標準與高效率查詢架構，並結合顧客資料平台 (Customer Data Platform, CDP) 與 FineBI 整合，將分散資訊轉化為可執行的商業洞察，提升市場反應速度與營運效率。
沖壓廠鉅祥企業則以資料驅動重塑營運流程，建置一體化資料治理架構，串聯採購、生產到出貨資訊，並導入智慧分析平台強化營運預測。鉅祥也在生產端導入 AI 影像辨識檢測，協助把產品良率提升約 5% 。
王人賢表示：「AI 落地應用已成為企業掌握競爭力的關鍵，透過帆軟全新的 AI 治理架構與 Data Agent Dora，我們希望協助台灣企業建立穩固的資料基礎，在智慧競爭的新時代中持續成長。」