人工智慧（AI）技術近年來突飛猛進，不過你可能不知道，讓 AI 真正發揮作用的關鍵除了那些最先進的演算法外，還有背後需要花心思的資料整理。簡單來說，如果餵給 AI 的資料很亂，就算模型再聰明，也無法給出可靠的答案。許多企業投入 AI 專案卻沒有重視資料品質，導致成果大打折扣。一項針對數百位 AI 專業人士的調查發現，高達 81% 的企業仍存在嚴重的資料品質問題。AI 領域的權威人物 Andrew Ng 也指出，如今演算法已相當成熟，是時候把更多心力放在資料上，確保資料可靠才能充分釋放 AI 的威力。
三個簡單步驟，教你清理知識庫資料提升客服準確率
既然資料品質這麼重要，那實際該如何著手改善呢？以下我們提供三個簡單步驟，教你清理公司內部的 知識庫 資料，進而提升 AI 客服回答的準確率：
🛠 全面盤點現有內容：先替你的知識庫做一次健康檢查
先對知識庫來一次「健檢」。逐一檢視現有的知識庫文章，找出過時的資訊、錯誤的解答，以及重複或無用的內容。透過定期檢查，可以及早發現並移除那些不再正確或不相關的資料，避免過期資訊繼續掛在系統裡。
很多公司建好知識庫後就放著沒動，其實這樣很危險。像是 FAQ 裡面寫「我們支援 LINE Pay」，但其實早在半年前就停用了，這種過時資訊只會讓客戶更困惑。
你可以這樣開始做一次知識庫健檢：
- 打開系統裡的文章列表頁，按照分類一一瀏覽：如果你是 FIRST LINE 的用戶，可以直接在「知識庫文章管理」介面裡看見每篇文章的「標題」、「建立時間」、「最後修改時間」、「分類」、「點閱次數」等等欄位。全部都能排序，省下你開 Excel 表手動整理的時間。如果你還不是我們用戶，也可以透過像 Excel 或 Notion 建立一份手動追蹤表，欄位可以設計成「標題｜類別｜最後修改時間｜是否需更新」這樣，幫助團隊同步進度。
- 找出可能已經過時的內容：試著把「最後修改時間」排個序，看看哪些文章一年以上沒更新。這類內容很可能早就跟不上目前的產品狀況，你可以先標記起來，之後再決定是要更新還是移除。
- 檢查產品或政策有變動的部分：最近有改過寄送方式、退款流程、付款選項嗎？那你就要特別去檢查相關文章有沒有跟著更新。如果客戶問的是新的規則，但知識庫寫的是舊的流程，AI 回答再快也只是更快誤導人而已。
- 清掉重複或說法不一致的文章：像是「如何退款」這個主題，如果你們有三篇文章在講，還各自寫得不太一樣，這就很容易造成混淆。建議你統整成一篇權威版本，然後把其他整併或移除掉。
如果你們知識庫有上百篇，其實可以透過你們平台匯出內容列表，或是搭配內建的 API 把資料抓出來進行盤點。
🔧 更新與清理資料：減少重複、修正錯誤、補上最新資訊
針對第一步檢視出的問題內容，立即著手修正或更新。將過期的資訊改成最新的事實，修正錯誤，統整重複的條目。確保每個常見問題只有一份權威解答，減少資訊矛盾的情況。透過這些更新，讓知識庫內容緊跟產品和政策的變化，保持正確無誤。
健檢完畢，接下來就是開刀動作。這裡有幾個實際清理的建議做法：
- 過期內容直接下架或重導：像是「2023 年年中活動 FAQ」這種早就沒人在看的文章，就可以移除或導向新活動說明頁。
- 合併重複主題：如果「付款方式有哪些？」跟「我可以刷卡嗎？」其實都在說同一件事，可以合併成一篇統整過的文章，避免用戶查到兩種不同的說法。
- 錯誤資訊即刻修正：如果客服同仁反映某篇文章一直讓客戶搞混，那就表示裡面可能有誤導或寫得不清楚，要馬上調整。
- 更新時要有版本說明：每次更新內容時，附註一下「2025/06/01 更新：新增 Apple Pay 支援」，不但方便回溯，也讓團隊成員知道有哪些改變。
🧭 優化知識庫結構與維護機制：不是一次整理就好，而是長期照顧
內容整理完成後，別忘了提升知識庫的組織與維護方式。調整分類和標籤，讓文章架構清晰，使用者能夠快速找到所需資訊。完善搜尋功能，確保以簡單關鍵字就能搜尋到相關文章。此外，建立起日常維護的機制，例如固定間隔檢查與更新，並安排專責的人員管理。透過優化知識庫的結構並制定維護計畫，才能長久維持資料品質。
一個知識庫整理得再好，沒有後續維護還是會回到亂象。我們建議建立以下幾個機制：
- 分類邏輯要直觀
例如你們如果是做產品，分類可以這樣設計：「帳號問題」、「付款與發票」、「功能教學」、「常見錯誤排解」。不要出現「其他」這種模糊分類，容易把內容塞到死角找不到。 - 文章都要加上標籤（Tag）
像「退款」、「信用卡」、「發票」這類標籤可以幫助搜尋引擎理解文章，也幫助 AI 抓到脈絡做更好的回答。別讓 AI 憑空猜你想表達什麼。 - 定期維護排程與責任人
建立一個「內容維護計畫」，每季一次排查文章。像這樣安排也很清楚：- Q1：檢查付款與物流類文章
- Q2：更新教學類內容
- Q3：整理客服常見錯誤處理
- Q4：清理所有過期活動
- 建立意見回饋機制
讓用戶能對文章按「這篇有幫助嗎？」或留言反應。只要看到「這篇沒幫助」被按得很多次，就知道哪裡出問題了。 - 搭配報表工具觀察趨勢
例如你可以觀察哪些文章點擊率高卻跳出率也高，這很可能表示：用戶找得到，但內容寫得不夠清楚或不是他們想要的。
知識庫越大，越需要整理：如何定期維護資料品質
知識庫的內容累積得越多，就越需要定期整理。資訊量大並不代表有價值，若長期缺乏維護，知識庫很容易淪為一堆過期文件的集合，使用者在裡頭往往找不到真正需要的答案。其實，一套知識庫不是靜態封存的歷史書，而應該是不斷更新的活文件。它是客戶自助服務的引擎之一，只有內容保持正確、新穎且易於取得，自助服務才能真正減輕客服人員的負擔。
反之，如果知識庫裡充斥著過時、無法解答實際問題的內容，客戶查了也找不到解決方法，自然會對這個資源失去信心；同樣地，公司的客服團隊也不會願意依賴一個不可靠的知識庫。久而久之，知識庫將陷入惡性循環，品質日漸下滑——就像花園荒廢沒有人修剪一樣，雜草叢生、無法產出新芽。要避免這種情況發生，對知識庫進行定期的維護至關重要。
我們可以將知識庫維護視為日常工作的一部分。例如，果斷規劃每季或每半年進行一次全面檢視，來一場知識庫的「大掃除」，確保所有文件內容都保持新鮮可靠。同時，建議指定專人或團隊擔任知識庫的管理者，負責決定哪些文件需要更新、如何更新，避免維護工作因為缺乏負責人而停滯。此外，也可以利用數據和使用者反饋來輔助維護——例如觀察哪些文章搜尋率低或負評多，做為優先改進的依據。透過上述措施讓維護常態化，即使知識庫規模龐大，也能持續提供準確、有用的資訊給所有需要的人。
AI 回答不準？80% 的問題出在資料不是模型
很多人遇到 AI 助手回答不精準時，第一反應往往是懷疑模型的能力不足。然而，大多數情況下 問題其實出在資料。也就是說，AI 表現不佳，十之八九是因為餵給它的知識和資訊有問題，而不是演算法不夠強。業界研究就指出，高達 85% 的 AI 專案失敗主因在於資料品質欠佳。Salesforce 的一位技術主管 Juan Perez 也直言：「想要 AI 有品質，資料就要有品質」。
具體到客服知識庫的例子，如果知識庫內容沒有定期更新，充斥著過期甚至錯誤的資訊，AI 模型本身無法判斷真偽，還是會很「盡責」地把這些過時答案提供給客戶。結果就是 AI 的回答看似有道理，實際卻不正確，讓使用者摸不著頭緒。這再次印證了一句俗語：輸入垃圾，輸出也是垃圾。所以當 AI 回答不準時，別急著怪罪模型笨，請先檢查支撐 AI 的資料是否出現了問題。十之八九只要把資料補齊、整理好，AI 的表現就會隨之大幅提升。
結論
總之，在 AI 浪潮下要獲得理想成果，資料品質與整理絕對是不可忽視的基礎工程。就算擁有再先進的模型，若底層資料混亂不堪，AI 產生的結果也只會是不可靠的內容；反之，只要提供給模型的資料是可信且精準的，即使模型本身不是頂尖，也一樣能產生有價值的洞見。相關研究也強調，成功運用 AI 不僅在於打造模型，更重要的是確保模型背後的資料經過良好整理且值得信任。
希望透過以上的討論，你能體認到資料整理的重要性，並將其融入 AI 專案策略中。從清理知識庫這類日常工作做起，打造堅實可靠的資料基礎，才能讓 AI 模型真正發揮價值，為客戶帶來更準確的服務、替企業創造真正的效益。
參考資料：
- Drew Clarke, Qlik – “AI success isn’t just about deploying models—it’s about ensuring the data powering those models is trusted and reliable.”
- Andrew Ng – Focus on high-quality data to unlock AI’s full power.
- Help Scout, Knowledge Base Maintenance – “A knowledge base should not be a dusty old history book… it needs to be regularly pruned to encourage new growth.”
- Shelf.io Blog – Poor data quality causes 85% of AI projects to fail.