SAPIEN PLATFORM

Sapien: RESPOND

ระบบตอบคำถามที่ตรงใจผู้ใช้และน่าเชื่อถือ พร้อมรับมือทุกคำถามที่เป็นไปได้ Sapien:RESPOND ผสานข้อดีทั้งสองรูปแบบ ตอบคำถามได้รวดเร็วบนชุดคำถามยอดนิยม และยังรองรับคำถามที่หลากหลายซึ่งจำเป็นต้องลงลึกเอกสารจำนวนมาก

100%
FAQ accuracy
~80%
Noise filtered
LINE
Native channel
S
Sapien · HR Assistantออนไลน์ · ตอบกลับทันที
LINE OA
ลาคลอดได้กี่วันคะ?
พนักงานสามารถลาคลอดได้ 98 วัน โดยได้รับค่าจ้างจากนายจ้าง 45 วัน และจากประกันสังคมอีก 45 วัน
FAQ #HR-024 · verified
พิมพ์คำถาม…ลาคลอดได้กี่วันคะ?
Key features

RESPOND ที่ตรงใจ

ทุกคำถามที่ได้รับจะถูกคัดกรองและตอบอย่างรวดเร็วด้วยชุดคำตอบยอดนิยม (FAQ) ซึ่งรองรับความหลากหลายของรูปแบบและภาษาด้วยพลังของ AI อีกทั้งหากเป็นคำถามเชิงลึกที่ต้องการอ้างอิงจากเอกสารฉบับเต็ม ผู้ใช้สามารถเลือกถามระบบ Agentic AI เพิ่มเติมเพื่อการตอบที่ครอบคลุมและน่าเชื่อถือ

Mode A

ตอบคำถามยอดนิยมได้ทันที

ตอบจากชุด FAQ ที่มนุษย์ตรวจสอบแล้ว เร็วและแม่นยำ เหมาะกับคำถามทั่วไปที่ต้องการคำตอบสม่ำเสมอ

LINE · FAQ MODE
ลาคลอดได้กี่วัน?
ลาคลอดได้ 98 วันค่ะ — อ้างอิงจากการ์ดด้านล่าง
FAQ #HR-024 · WELFARE
Qลาคลอดได้กี่วัน?
A98 วัน · นายจ้างจ่าย 45 วัน + ประกันสังคม 45 วัน + วันหยุด 8 วัน
DDr. Daranee · HR Lead VERIFIED
Instant · Human-verified
Mode B

ลงลึกได้ถึงทุกเอกสาร

ค้นจากเอกสารฉบับเต็มทั้งคลัง สำหรับคำถามนอกขอบเขต FAQ ผู้ใช้กดเลือกเอง แอดมินจึงคุมต้นทุนได้

FULL-DOCS MODE
พนักงานสัญญาจ้างพิเศษ ลาคลอดได้ไหม?
AGENT · READING DOCUMENTS
SAPIEN · AGENTได้ค่ะ — พนักงานสัญญาจ้างพิเศษมีสิทธิ์ลาคลอด 98 วัน ตามระเบียบสวัสดิการ ข้อ 4.3FULL-DOCS · SECTION 4.3
Deep · User-elected

กันสแปม คุมงบได้

กรองสแปม ตรวจขอบเขต และจำกัดโควตา ก่อนคำถามจะถึงโมเดล

เช็กที่มาได้ทุกคำตอบ

ทุกคำตอบแนบที่มา — การ์ด FAQ หรือลิงก์เอกสาร ตรวจสอบได้เสมอ เพิ่มความน่าเชื่อถือ

อยู่บนแอปที่พนักงานใช้จริง

พร้อม API สำหรับเชื่อมต่อกับช่องทางอื่นตามต้องการ

รู้ทันทุกคำถามพนักงาน

เก็บทุกคำถามไว้ดูว่าพนักงานติดตรงไหน และควรเพิ่ม FAQ อะไร ให้ HR ตัดสินใจด้วยข้อมูลจริง

ต่อสายคนจริงในแตะเดียว

เมื่อ AI จบเคสไม่ได้ ผู้ใช้กดเรียกแอดมินจริงได้ทันที พร้อมตั๋วงานเข้า dashboard

ตอบตรงสิทธิ์เป็นรายคน

เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลบุคลกรจริง พร้อมปรับเปลี่ยนคำตอบตามประเภทของพนักงาน

Validated

RESPOND ด้วยประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์เบื้องต้นจากการตอบคำถามเกี่ยวกับสวัสดิการพนักงานของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี ในหมวดหมู่การรักษาพยาบาล การลา และเงินช่วยค่าทำศพ

FAQ · คำถามสวัสดิการยอดนิยม
ตอบคำถามยอดนิยมได้ 0%
กรองที่ Gateway
คำถามนอกเรื่องหายไป ~0%
ชุดข้อมูลรวม edge case
ครอบคลุมหลากรูปแบบคำถามถึง 0%
เมื่อเปิด Full-docs mode
มั่นใจตอบตรงเอกสาร 0%
How it works

วิธีการใช้งาน RESPOND

ระบบเดียว มองได้สองด้าน — ฝั่ง HR ที่ตั้งค่า และฝั่งพนักงานที่ถามผ่าน LINE

HR Admin

สำหรับเจ้าหน้าที่

ทีม HR เป็นเจ้าของฐานความรู้ — กำหนดขอบเขต เขียนคำตอบ และดู dashboard

STEP 01 / 06

สร้างแผนก และกำหนด domain

แต่ละแผนกกำหนดหัวข้อที่ตัวเองดูแล เช่น สวัสดิการ การลา เงินเดือน คำถามนอกขอบเขตถูกกรองออกอัตโนมัติ

STEP 02 / 06

อัปโหลด FAQ ที่ตรวจสอบแล้ว (หรือให้ AI ร่างให้)

นำเข้า FAQ เดิม หรือให้ Sapien ร่างจากเอกสารแล้วทีมตรวจทีละข้อ เปลี่ยนคำตอบของ AI จาก 'ดูเหมือนถูก' ให้เป็น 'ถูกจริง'

STEP 03 / 06

ตรวจและเพิ่มคำถามทางเลือก

Sapien สร้างคำถามทางเลือกให้อัตโนมัติ ทีมตรวจหรือเพิ่มเองได้ ยิ่งครอบคลุมวิธีพิมพ์ของผู้ใช้จริง ยิ่งค้นเจอง่าย

STEP 04 / 06

อัปโหลดเอกสารอ้างอิงสำหรับ Full-docs mode

อัปโหลด PDF นโยบายและคู่มือ Full-docs จะดึงมาตอบเมื่อคำถามอยู่นอก FAQ พร้อมอ้างอิงหัวข้อต้นทาง

STEP 05 / 06

ดู dashboard แล้วปรับกลยุทธ์ต่อ

ดูว่าพนักงานถามอะไรบ่อย ติดตรงไหน และควรเพิ่ม FAQ อะไร ปรับฐานความรู้จากข้อมูลจริง ไม่ใช่การเดา

STEP 06 / 06

ตอบ ticket เมื่อผู้ใช้เรียกหาแอดมิน

ตั๋วงานเข้า Dashboard พร้อมบริบทบทสนทนาทั้งหมด ตอบครั้งเดียว แล้วคลิกเดียวเปลี่ยนเป็น FAQ ใหม่ให้ทุกคน

Employee

สำหรับผู้ใช้งาน

พนักงานไม่เห็น dashboard — แค่เปิด LINE ถามด้วยภาษาตัวเอง และได้คำตอบพร้อมที่มา

STEP 01 / 06

เพิ่ม LINE OA และลงทะเบียนชื่อ

สแกน QR เพิ่มเพื่อนกับ LINE Official Account และลงทะเบียนด้วยชื่อเพื่อตอบคำถามให้ตรงกับประเภทพนักงานของคุณ

STEP 02 / 06

ถามด้วยภาษาของคุณเอง

พิมพ์ไทย อังกฤษ หรือผสมกันก็ได้ Sapien เข้าใจภาษาพูดและคำพิมพ์ผิด

STEP 03 / 06

เห็นคำตอบพร้อมที่มา

ทุกคำตอบแนบการ์ด FAQ ที่ใช้อ้างอิง คุณเห็นว่า Sapien ตอบจากอะไร ไม่ใช่กล่องดำ

STEP 04 / 06

แตะการ์ด FAQ เพื่อดูรายละเอียดเต็ม

แตะเพื่อดูคำตอบฉบับเต็มจากชุดคำถามที่ผ่านการตรวจสอบโดยมนุษย์แล้ว พร้อมคำถามที่เกี่ยวข้อง

STEP 05 / 06

เจอเคสพิเศษ? ให้ AI อ่านเอกสารทั้งหมด

คำตอบไม่ตรงความต้องการ? กดให้ Sapien อ่านเอกสารทั้งหมดแล้วตอบเฉพาะกรณีของคุณ พร้อมอ้างอิงต้นทาง

STEP 06 / 06

ยังติดอยู่? เรียกแอดมินตัวจริง

ยังไม่จบ? กดเรียกแอดมินจริงในแตะเดียว แอดมินเห็นบทสนทนาทั้งหมด คุณไม่ต้องเล่าใหม่

vs. legacy

RESPOND ที่ดีกว่าเดิม

Sapien: RESPOND ยกระดับความสามารถจากระบบถามตอบแบบเก่าให้ดีขึ้น ทั้งฝั่งผู้ใช้และเจ้าหน้าที่

มุมเจ้าหน้าที่

สิ่งที่ทีม HR ได้จากเบื้องหลังระบบ

ระบบเดิม
SAPIEN · RESPOND
การวางแผน

วางแผนจากความรู้สึก

ไม่มี Log HR ก็ประเมินจากความรู้สึก FAQ อัปเดตตอนมีคนบ่น ไม่ใช่ตอนข้อมูลบอก

ตัดสินใจด้วยข้อมูลจริง

เก็บทุกคำถามไว้ดูว่าพนักงานติดตรงไหน วางแผนด้วยข้อมูลจริง ไม่ใช่การเดา

คุณภาพข้อมูล

สแปมปนเปื้อน Log

ไม่มี Gateway สแปมก็เข้า Log หมด สัญญาณจริงจมหาย ปรับปรุง FAQ จากข้อมูลปลอม

กรอง noise ตั้งแต่ต้นทาง

Gateway บล็อก Noise ก่อนเข้า Log และก่อนเปลือง Quota เหลือไว้แต่ข้อมูลจริง

มุมผู้ใช้งาน

สิ่งที่พนักงานสัมผัสได้เมื่อถามผ่าน LINE

ระบบเดิม
SAPIEN · RESPOND
การค้นหา

จับ keyword แบบตายตัว

ผู้ใช้ถามได้สิบแบบ แต่ระบบจับ Keyword ไม่ตรง คำตอบมีอยู่ แต่หาไม่เจอ

เข้าใจความหมาย ไม่ใช่แค่คำ

Vector search เข้าใจความหมายของคำถาม ทำงานคู่กับคำถามทางเลือก ดึง hit-rate สูงกว่าใช้วิธีเดียว

น้ำเสียง

คำตอบสำเร็จรูป อ่านเหมือนคู่มือ

ทุกคนได้คำตอบสำเร็จรูปแบบเดียวกัน อ่านเหมือนคู่มือ ไม่ใช่บทสนทนา

ตอบเป็นบทสนทนา ถูกต้องเท่าเดิม

FAQ ที่ตรวจสอบแล้วเป็นแหล่งความจริง AI แค่ปรับโทนให้เข้ากับคำถาม ถูกต้องเท่าเดิม แต่ถูกใจผู้อ่าน

ความลึก

เลือกได้อย่างเดียว เร็วหรือลึก

ระบบดั่งเดิมค้นแค่ FAQ ระบบ AI ทั่วไปพึ่งพาเนื้อหาจำนวนมากจึงแพง re-index PDF ทุกคำถาม ไม่มีอันไหนพอดี

อยากลึก กดถามต่อเองได้

ได้คำตอบเร็วจาก FAQ ก่อน อยากลึกกว่านั้นค่อยกด Full-docs ตอบเฉพาะเคสพร้อมอ้างอิงต้นทาง

Industry fit

องค์กรที่เหมาะกับ RESPOND

ไม่ได้ขึ้นกับชื่ออุตสาหกรรม แต่ขึ้นกับรูปแบบปัญหา ถ้ามีคำถามนโยบายจำนวนมาก ทีมเล็ก และผู้ใช้อยู่บนแชท RESPOND เหมาะกับคุณ

Live pilot

Human resources

สวัสดิการ การลา เงินเดือน — พนักงานแต่ละประเภทมีสิทธิ์ต่างกัน คำตอบเดียวใช้กับทุกคนไม่ได้

100%
FAQ accuracy at pilot
6 weeks
Time to launch
Adjacent fit

Universities & student services

หลักสูตร ทุน กำหนดลงทะเบียน — คำถามนโยบายเยอะ ทีมเล็ก และนักศึกษาอยู่บน LINE อยู่แล้ว

Adjacent fit

Healthcare front-desk triage

สิทธิประกัน การนัดหมาย เอกสารที่ต้องเตรียม ส่วนคำถามทางคลินิกถูกส่งต่อให้พยาบาลจริง ไม่เล่นบทหมอ

Adjacent fit

Government citizen services

เงื่อนไขใบอนุญาต เกณฑ์ภาษี สิทธิประโยชน์ — ประชาชนได้คำตอบภาษาไทยพร้อมอ้างอิงระเบียบ ไม่ต้องวนสายโทรศัพท์

Adjacent fit

Insurance member support

ความคุ้มครอง สถานะเคลม การต่ออายุ — เต็มไปด้วย edge case ที่ Full-docs ถนัด ส่วน FAQ ดูแลคำถามมาตรฐาน

Adjacent fit

Customer support for SaaS

ราคา การเทียบแพ็กเกจ วิธีใช้งานเชิงลึก — แทนบอทเดิมที่แตกง่าย webhook เดียวใช้กับ Intercom หรือ web chat ได้

FAQ

เพิ่มเติมเกี่ยวกับ RESPOND

ไม่เจอคำตอบที่ต้องการ? คุยกับเราโดยตรง เราอยู่ที่กรุงเทพและตอบกลับภายใน 2 วันทำการ

แชทบอท FAQ ทั่วไปทำ keyword lookup กับลิสต์ static — RESPOND เพิ่มสองอย่างคือ FAQ-RAG ที่ใช้ฐานคำตอบที่มนุษย์ตรวจสอบแล้วและให้ AI ปรับโทนใหม่ตามคำถาม และ Full-docs-RAG ที่ผู้ใช้กดเลือกเองเมื่อคำถามเป็น edge case คำตอบทุกครั้งมีที่มาให้ตรวจสอบ

เพราะในงาน HR เงินเดือน และเรื่องนโยบาย "เกือบถูก" คือผิด FAQ ที่ตรวจสอบแล้วเป็นแหล่งความจริง AI ทำหน้าที่ปรับโทนเท่านั้น ไม่แต่งเนื้อหา ส่วนคำถามนอก FAQ ที่ไป Full-docs ก็แสดงเลขหัวข้อเอกสารต้นทางให้ผู้ใช้ตรวจสอบเองได้

รองรับสองภาษาตั้งแต่ออกแบบ ผู้ใช้ถามเป็นไทย อังกฤษ หรือผสมก็ได้ UI ตรวจจับตัวอักษรไทยและเรนเดอร์ด้วยฟอนต์ Kanit ฐาน FAQ ไม่ผูกกับภาษาใดภาษาหนึ่ง เขียนคำตอบในภาษาที่เหมาะกับทีมคุณ

แผนกเล็กที่มีเอกสาร FAQ พร้อมอยู่แล้วใช้เวลา 1–2 สัปดาห์ก็เริ่มใช้งานจริงได้ การ deploy ขนาดใหญ่ที่มีเอกสารอ้างอิง หลายแผนก และเชื่อม HRIS ใช้ 4–8 สัปดาห์ pilot ที่ KMUTT HR ขึ้นใช้งานใน 6 สัปดาห์

คำตอบทุกครั้งมีการ์ด FAQ หรือเลขหัวข้อเอกสารแนบมาด้วย admin dashboard เก็บ log ทุกคำตอบที่ผิด (ผู้ใช้กด flag ได้ หรือเรียกแอดมินจริง) คุณอัปเดต FAQ ตรวจสอบใหม่ คำตอบก็แก้ทันทีสำหรับทุกคน

รองรับได้ webhook layer ออกแบบให้ platform-agnostic เราเลือก LINE เป็นค่าเริ่มต้นเพราะเป็นแอปที่คนไทยใช้ ลูกค้าบางรายรันระบบเดียวกันบน Messenger, web chat และ Intercom

FAQ เอกสาร และ log การสนทนาอยู่ใน tenant ของคุณ เราไม่ใช้ข้อมูลไป train shared model deploy แบบ on-prem หรือบน cloud ของคุณเองได้ถ้านโยบายต้องการ

READY WHEN YOU ARE

Stop guessing what your employees keep asking.

เริ่มต้นโครงการ Sapien RESPOND กับทีมของคุณ — เราออกแบบ FAQ ร่วมกัน, เชื่อมต่อ LINE และเปิดให้ทดลองใช้งานจริงภายใน 6 สัปดาห์

No vendor lock-in On-prem option Bilingual EN / TH 6-week pilot timeline