Harmony:AI IT 服務台與企業服務管理

以 AI 協助員工需求,串聯簽核、知識庫與 IT 服務

harmony.io
Harmony screenshot

Harmony 是做什麼的?用白話認識 AI IT 服務台

Harmony 是提供企業內部支援的 AI IT 服務管理平台。用白話說,它像公司的 IT 服務窗口:先了解員工需要什麼,查詢已連結的知識,再依照權限與簽核規則推進工作。遇到無法處理的情況,則保留對話脈絡交給相關人員接手。

ITSM 處理 IT 服務需求;ESM 則將類似的協作方式延伸到人資等部門。員工可以透過 Slack 或 Microsoft Teams 提出問題,官網也列出電子郵件與服務入口。它主要適合 IT 管理者、內部服務台與人資營運團隊評估,尤其是需要把提問、簽核和實際操作串在一起的組織。

從軟體權限申請到完成簽核與開通

假設同事需要某個應用程式的使用權限,評估時可以完整走一次以下流程:

  1. 管理者先連結應用程式與身分系統,設定申請資格、核准者和可執行的動作。官方列出的身分系統包含 Okta、Microsoft Entra ID、Google Workspace 與 JumpCloud。
  2. 員工在聊天中說明要使用哪個應用程式。Harmony 檢查現有權限,並依規則補問業務用途、臨時存取期間等資訊,建立服務單。
  3. 符合自動核准策略的申請可以繼續執行;其他申請先交給指定人員簽核。
  4. 具備適用的整合與權限時執行開通。需要人工完成的部分,仍由 IT 或應用程式負責人處理。
  5. 檢查服務單和實際存取結果。若已啟用臨時權限設定,可在期限到達後自動撤銷。

官方應用程式權限申請流程列出更多分支。測試重點是權限是否正確開通,而不只是系統是否回覆「完成」。

先驗證一個流程,再擴大使用範圍

建議從範圍清楚的常見需求開始,例如單一應用程式的權限申請。利用模板或自然語言描述工作,設定需要的系統、權限、簽核和人工接手條件,再參考AI 工作流程設定進行測試。

測試案例應包含正常申請、資訊不足、簽核遭拒和下游系統暫時無法使用。除了閱讀回覆,也要查看目標系統是否產生預期變更。先交給小範圍團隊使用,檢視失敗原因後再擴大,較容易判斷流程是否合適。無程式碼介面仍需要管理者理解並設定公司的作業規則。

串聯員工到離職與設備交接

新人到職可由已連結人資系統的事件啟動流程,建立主服務單與子任務,安排帳號、設備和其他準備事項。離職則可協調撤銷權限、歸還設備等工作,透過指定負責人追蹤完成狀況。

資產清冊能從連結的裝置管理與端點安全系統同步,並關聯員工和服務單。這讓 IT 處理離職時較容易一起掌握權限與設備交接。電腦仍需要實際交還,設備整備仍由人員完成;清冊的完整性也取決於來源資料。

把已解決的問題轉成可重複使用的知識

Harmony 可以使用 Confluence、Notion、SharePoint、Google Drive 等已連結的知識來源,也能從解決過的服務單與對話找出內容缺口,產生知識文章草稿。

實際做法是先挑選經常出現的問題,確認草稿中的操作仍然有效,再檢查閱讀權限並交由負責人核准發布。過期內容的更新也需要重新核對來源。知識庫產生機制可減少整理相似回答的工作,但不能代替內容負責人判斷答案是否正確、哪些資料適合提供給員工。

報價方式與導入前的準備

截至 2026 年 9 月 29 日,Harmony 採取聯絡銷售取得報價的方式,沒有已核實的統一公開售價、長期免費方案或標準免費額度。企業規模、服務台數量、請求量與環境複雜度會影響報價討論,可先閱讀價格與報價說明。

準備現有身分系統、協作工具、優先上線的流程與預估用量,再確認導入工作、整合、API 和支援服務的合約範圍。同時確認報價幣別及稅務條件;公開頁面沒有寫出限額,不代表可以無限制使用。

存取權限與企業資料的處理方式

依據官方安全與資料處理說明,客戶資料不會用於訓練、微調或改善 AI 模型。資料儲存在美國的 AWS 資料中心;刪除工作區後,該工作區資料會在 30 天內刪除。

管理者仍需評估哪些資料會被讀取、哪些系統可以被修改,以及敏感操作由誰批准。Harmony 說明敏感操作需要明確核准,整合也受授予的權限限制。「不用於模型訓練」與「資料存放地點」應分開確認,不能據此推定在臺灣儲存資料或已滿足組織的所有要求。

常見問題

Harmony 只是問答聊天機器人嗎?

它除了回答問題,也能在已連結系統、既定權限及簽核規則內執行工作。需要人工判斷或超出範圍的情況會交由人員處理。

有免費方案或固定公開價格嗎?

截至 2026 年 9 月 29 日,未核實到長期免費方案、固定公開價格或通用額度。應依預定導入範圍索取報價。

客戶資料會用於訓練 AI 嗎?

官方安全頁面表示,客戶資料不會用於訓練、微調或改善模型。企業仍應另外確認資料所在地、存取範圍與刪除安排。

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