角色： 陳志豪（IT 主管）+ IT 工程師 + 王美華（合規主管）
場景： SEV1 事件「核心銀行系統交易延遲」已結案，需要產生 PIR 報告供內部檢討和金管會稽核備查
橫跨模組： Incident → AI Native → Service Desk → Analytics

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背景

泰國廠的核心銀行交易系統發生 SEV1 事件——新上線的報表模組耗盡了 DB 連線池，導致交易系統延遲 90 分鐘，影響超過 12,500 筆交易。事件已由 IT 團隊修復並結案。

金管會規定，所有 SEV1 事件必須留存事後檢討報告（PIR），供未來稽核備查。以前這份報告要開會討論 + 手動寫 Word，耗時 3-5 天。

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旅程步驟

Stage 1：觸發 PIR

SEV1 事件結案後，系統自動提示：

使用者情緒： 🟡 不是強制的彈窗，而是體貼的提醒——SEV1/SEV2 事件才會出現

涉及模組： Incident（IN-016）

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Stage 2：AI 自動產生 PIR 草稿（30 秒）

AI 彙整事件的所有紀錄，自動產生結構化的 PIR 報告：

使用者情緒： 🟢 AI 30 秒產生了完整初稿，以前要開會 3 天才寫得出來

涉及模組： AI Native（AIN-024）、Incident（IN-016, IN-017）

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Stage 3：人工審查、編輯和簽核（30 分鐘）

使用者情緒： 🟢 只需要審查和補充 AI 無法取得的業務資訊，不用從零開始寫。草稿自動保存，不怕中途被打斷

涉及模組： Incident（IN-016）

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Stage 4：存檔和追蹤

使用者情緒： 🟢 PIR 不再是寫完就忘的 Word 檔，Action Items 有系統追蹤到完成

涉及模組： Service Desk（SD-001 工單建立）、Dashboard（DB-014）、Analytics（稽核備查）

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旅程摘要

Stage	動作	花費時間	模組
1	SEV1 事件結案，系統提示產生 PIR	即時	Incident
2	AI 自動產生 PIR 草稿	30 秒	AI Native + Incident
3	人工審查、補充業務資訊、指派 Action Items	30 分鐘	Incident
4	存檔 + Action Items 自動建立追蹤工單	即時	Service Desk + Dashboard

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全程數據

指標	使用 Arova 前	使用 Arova 後
報告產生時間	手動開會 + 寫 Word 3-5 天	AI 產生草稿 30 秒
人工審查時間	5 天開會討論	30 分鐘 review
報告完整性	常遺漏時間軸細節	完整時間軸 + AI 分析紀錄
Action Items 追蹤	Excel 或口頭追蹤，容易遺忘	自動建立工單，系統追蹤
稽核準備時間	需翻找 PIR Word 檔	系統內一鍵取用
全程時間	3-5 天	30 分鐘

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核心價值

金融業金管會稽核會逐件審查 SEV1 事件的 PIR。「AI 一鍵產生 PIR + Action Items 自動追蹤」是省 3-5 天人力的直接 ROI，且確保每個預防措施都被執行到位，不再是「寫完就忘」。與 J11（合規稽核報告）搭配，形成完整的稽核準備體系。