2025–2026 年，netiCRM 陸續推出 AI 文案小幫手、AI 圖片產生器等功能，也持續增加與組織夥伴的交流，希望讓服務與產品更新更貼近實務需求。
今年，netiCRM 更進一步策畫「netiCRM Connector」，希望透過 MCP Connector 擺脫傳統介面的限制，讓使用者可以用「對話」的方式，請 AI 協助分析資料、產出報表，探索 CRM 資料應用的更多可能。
在測試初期，netiCRM 啟動了「早鳥測試」計畫，邀請組織夥伴一同挖掘 netiCRM Connector 的潛力，也實際觀察它在日常工作中的應用情境與限制。本次 CRM 交流小聚，我們邀請幾位參與早鳥測試的夥伴，分享他們對 netiCRM Connector 的使用心得與觀察。
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從捐款人分析開始，探索 AI 協作的可能
本次早鳥測試的參與組織之一「冤獄平反協會」，由洪育增分享測試心得。他提到，透過 AI 協作時，如何和 AI「溝通」是一大關鍵。AI 對數據的理解方式，有時可能與使用者不同，甚至會自行創造一些看似合理、但未必精確的名詞。
因此，育增在使用過程中，會持續追問 AI：看到不熟悉的名詞，就進一步詢問定義；看到有疑慮的資料，就追問它的分析依據。
「從健檢到捐款人分析，每個問題都有它的發展性！」育增說，隨著提問愈來愈深入，他也開始更仔細地觀察自己的捐款人受眾。由於 netiCRM Connector 使用的是去識別化資料，他還特別查詢支持者的「使用者編號」，並透過比對編號的方式，確認分析結果是否正確。
一步一步嘗試下來，也讓他發現許多過去沒有仔細考究過的資訊。育增也提醒，使用 AI 時可以「勇敢試、大膽問」但同時，也要注意個資問題「要比 AI 更敏感」！許多分析結果仍需要由人進一步檢視與判斷，才能真正轉化為可用的決策依據。
除了捐款人分析之外，netiCRM Connector 還能協助組織解決哪些問題呢？另一位參與早鳥測試的夥伴，「暖暖 Sunshine」的湯淨分享，他甚至連「可以問 AI 什麼問題」，都直接請 AI 給出建議。
不知道怎麼開始？先請 AI 幫你設計問題
「我是暖暖執行長，要制訂年度預算、依數據決定組織走向——請給我至少 10 個能用 netiCRM 分析、產出視覺化洞察，並指出下一步的指令。」這是湯淨首先推薦大家嘗試使用的 Prompt。
湯淨表示，如果想知道 AI 能協助做到哪些事情，最好的方式，就是把組織目前的人力資源、經營目標與想解決的問題提供給 AI，讓 AI 協助整理方向，進一步排除不適合的選項，或找出更值得深入分析的標的。
同一期間，暖暖也搭配數發部數據培力計畫，在專家的陪伴下，逐步釐清自己需要什麼樣的「支持者數據」，並建立適合組織使用的操作面板。這也正是 AI 擅長發揮的地方：協助整理資料、梳理問題，並產出更貼近組織需求的客製化報表與洞察。
組織討論：AI 不只是工具，也讓組織重新檢視工作流程
透過 netiCRM 的觀察，我們發現目前多數組織夥伴仍主要使用 AI 進行文案整理、內容改寫等工作；相較之下，募款人員使用 AI 分析資料的情況較少，反而是財會、行政等角色，較常開始嘗試將 AI 應用在資料整理與報表判讀上。
在本次交流過程中，組織夥伴特別關注三個重點：
- 如何驗證 AI 分析資料的正確性
- netiCRM Connector 如何協助補足 netiCRM 系統，以及
- 在與 AI 溝通之前，組織內部如何先建立共識與溝通基礎
其中，資料正確性是大家最關心的問題之一。除了可以透過「使用者編號」確認資料是否真實存在，也需要回到 CRM 的原始資料品質來思考。例如：系統後台是否有確實記錄支持者的職業、性別或其他調查欄位？這些欄位是否有被穩定填寫與更新？當原始資料愈完整、愈一致，AI 才更有機會協助組織快速找出真正有用的線索，進一步看見募款經營的可能突破口。
也有許多組織分享，導入 AI 工具的過程，其實也就跟所有「數位轉型」的過程相同。這不只是學會使用新工具而已，更需要同事之間的支持與共識，如果主管願意帶頭嘗試則更好！組織才有機會把 AI 真正放進日常工作流程中。
因此，除了「如何與 AI 溝通」，大家也發現，有了 AI 之後，組織內部反而會產生新的溝通課題。AI 可以是工作的夥伴，但身邊一起工作的人更是。如何讓同事理解 AI 的用途、限制與風險，並一起討論哪些資料值得分析、哪些結果需要再驗證，會是導入 AI 過程中同樣重要的一環。
結論：從早鳥測試到小聚鳥，一起看見組織的另一個樣貌
本次 CRM 交流小聚中，我們也開放報名另類早鳥「小聚鳥」，邀請參與活動的組織夥伴加入 netiCRM Connector 的測試行列。
從早鳥夥伴的分享中可以看到，netiCRM Connector 的價值不只是「讓 AI 幫忙跑報表」，而是協助組織用新的方式重新觀看自己的支持者資料。透過一次次提問、追問與驗證，組織有機會看見過去沒有仔細考究的資料脈絡，也可能發現尚未被充分照顧的支持者關係。
AI 不會自動給出完美答案，但它可以成為一個新的起點，幫助組織更快整理資訊、提出問題，並把原本分散在 CRM 裡的資料，轉化成可以討論、可以行動的洞察。
我們也期待，未來有更多組織夥伴一起參與測試與交流，透過 netiCRM Connector 探索 AI 與 CRM 資料應用的更多可能，讓組織更理解自己的支持者，也建立更緊密、更長久的支持者關係。
