解密需求：如何透過人工智慧驅動的用例圖彙集非技術利益相關者之間的溝通鴻溝

想像一下，你是一名系統分析師，被委派為一家繁忙的零售連鎖店開發新的客戶忠誠度計畫。你有絕妙的構想，但實際需要這套軟體的企業負責人卻用與你不同的語言溝通。你談論「參與者」與「系統邊界」，他們談的是「客戶積分」與「行銷活動」。這聽起來熟悉嗎？這種溝通上的隔閡是軟體開發中常見的挑戰，特別是在向非技術利益相關者收集需求時。

這正是人工智慧驅動的建模軟體發揮作用，將複雜的技術討論轉化為清晰且共通的理解。我們談的是不僅能協助你繪製圖表，更能主動理解並產生它們的日常語言。其核心在於Visual Paradigm的AI聊天機器人旨在成為這座橋樑，讓高階建模對每個人來說都輕鬆可及。

什麼是 Visual Paradigm 的 AI 聊天機器人？為什麼使用用例圖？

Visual Paradigm 的人工智慧服務是您建模旅程中的智慧夥伴，可於chat.visual-paradigm.com。可將其視為專精於視覺化建模標準的對話式人工智慧。其主要目的在於普及圖表的建立與理解，讓您無需成為圖表專家也能輕鬆建立、修改與理解複雜模型。

在需求收集方面，特別是針對那些不懂「技術」的人，用例圖至關重要。它們提供系統的高階、以使用者為中心的視角，呈現系統做什麼從外部參與者的角度來看，系統會做什麼。重點在功能，而非實作細節。這使得它們非常適合用於初步討論，因為它們聚焦於「誰」和「做什麼」——這些概念無論技術背景為何，人人都能輕易理解。

何時該使用人工智慧驅動的用例圖

當您需要時，會發現 Visual Paradigm 的 AI 聊天機器人不可或缺：

• 啟動與非技術型業務使用者的討論：當您需要快速勾勒出核心功能與使用者互動時。
• 驗證初步需求：確保您的理解與利益相關者的期望一致。
• 彌補溝通落差：提供一個清晰且可視化的參考點，讓所有人都能理解並達成共識。
• 快速建立概念模型： 在會議或腦力激盪會議期間即時生成圖表。
• 教育並讓團隊成員融入： 協助新成員或技術能力較弱的同事快速掌握系統範圍。

人工智慧驅動建模的轉型效益

轉向人工智慧驅動建模不僅僅是自動化；更是賦能。以下是它為需求收集帶來革命性改變的原因：

透過自動化建模中的瑣碎與智力性任務，Visual Paradigm讓團隊能專注於策略與問題解決。這不僅僅是一項工具；更是我們處理系統設計與溝通方式的范式轉移。

清晰的敘事：為「MediCare Connect」收集需求

讓我們認識莎拉，一位醫療新創公司「MediCare Connect」的資深業務分析師。她目前的專案是開發一個新的病人門戶。她正與陳醫生會面，陳醫生是一位忙碌的醫師兼診所主任，想法清晰，但對技術術語缺乏耐心。過去，這些會議總是充滿挑戰——陳醫生描述病人流程，莎拉則試圖將其轉譯成技術術語，導致混淆與多次修改。

這次，莎拉決定使用 Visual Paradigm 的 AI 聊天機器人。

情境展開：

1. 開始對話：莎拉打開 AI 聊天機器人並開始對話。”好的，陳博士，我們來規劃一下病人如何與我們的新入口互動。您能描述一下病人首先會做什麼嗎？”
   陳博士回應：”嗯，病人需要『報到』預約，然後在檢驗結果可用時『查看檢驗結果』，也許還需要『預約新的門診』。他們也應該能夠『更新個人資訊』。”

2. AI 生成初稿：莎拉輸入聊天機器人：”繪製一個UML 使用案例圖用於病人入口網站的 UML 使用案例圖，其中病人可以預約報到、查看檢驗結果、預約新的門診，並更新個人資訊。”

   幾乎立刻，AI 生成了一個清晰的使用案例圖。圖中顯示『病人』角色與『預約報到』、『查看檢驗結果』、『預約新門診』和『更新個人資訊』等使用案例相連。

3. 細化與增添細節：陳博士看著圖表說：”這很好，”他指向『查看檢驗結果』。”但在查看結果之前，有時他們需要『請求醫師諮詢』來討論結果。而且，『上傳檢驗結果』不應該由醫師參與嗎？”

   莎拉回應聊天機器人：”新增一個使用案例『請求醫師諮詢』，它延伸自『查看檢驗結果』。同時，新增一個角色『醫師』，其可執行『上傳檢驗結果』。” 圖表立即更新，反映出新的使用案例與新角色。AI 建議：”請說明『請求醫師諮詢』如何延伸自『查看檢驗結果』？”

4. 深化理解與翻譯：「是的，請說明一下，」莎拉向 AI 提出請求。聊天機器人提供『延伸』關係的簡明說明。莎拉接著問：「我們該如何實現『預約新門診』這個使用案例？」AI 提供概念性細節，引發關於與診所現有日曆系統整合的進一步討論。

5. 審查與確認：會談結束時，陳博士與莎拉已共同完成一份詳細的使用案例圖，並即時審查與確認。莎拉向 AI 提出：「請將此圖表的標籤翻譯成西班牙文，以供我們多語種病患使用。」AI 輕鬆應對。

6. 無縫整合：莎拉隨即點擊一個按鈕，整個圖表與對話歷程即準備好匯入她的 Visual Paradigm 桌面建模軟體，以進行進一步開發並產生系統文件。

透過此情境，Visual Paradigm 的 AI 聊天機器人將原本可能令人困惑的需求蒐集會議，轉化為富有成效且視覺化的協作體驗。陳博士感到被聆聽，並理解了系統的演進過程，而莎拉則獲得精確且經過驗證的需求。

利用 AI 進行全面建模

Visual Paradigm 的強大之處不僅在於生成圖表。我們訓練有素的 AI 模型涵蓋了廣泛的視覺化建模標準，包括：

• UML：類別、元件、部署、套件、序列、使用案例，活動圖.
• 企業架構:ArchiMate，擁有超過 20 種視角，用於全面性的企業分析。
• C4 模型: 系統環境、部署、容器、組件圖 用於軟體架構。
• 商業框架： SWOT，PEST，PESTLE, SOAR, 艾森豪威爾矩陣，行銷組合4C、藍海四行動、BCG矩陣，安索夫矩陣 – 用於戰略商業分析。

這種廣度表示，無論您是在繪製使用者互動、設計系統架構，還是制定商業策略，我們的AI驅動的模型軟體 都能提供協助。您可針對您的圖表提出情境問題、產生報告，甚至翻譯內容，使其成為滿足任何模型需求的真正全面解決方案。

常見問題

Q1：Visual Paradigm 的 AI 聊天機器人與其他繪圖工具有何不同？

A1：Visual Paradigm 的 AI 聊天機器人不僅僅是繪圖工具；它是一種經過視覺模型標準訓練的智慧助手。它能理解自然語言，以生成、修改和解釋圖表，使複雜的模型變得容易且高效。

Q2：AI 聊天機器人能否處理複雜或專業的圖表類型？

A2：是的，我們的 AI 已針對多種產業標準圖表進行充分訓練，包括各種UML 圖表，包含超過 20 種觀點的 ArchiMate、C4 模型，以及 SWOT 和 BCG 矩陣等多種商業框架。

Q3：AI 所生成的圖表有多準確？

A3：AI 是根據既定的模型標準訓練而成，確保所有支援圖表類型的高準確性與正確符號使用。它旨在根據您的描述產生專業等級的圖表。

Q4：AI 生成圖表後是否可以進行編輯？

A4：當然可以。您可直接在聊天中提出進一步修改要求（例如「新增一個形狀」、「重新命名這個」、「優化那個連接」）。更重要的是，這些圖表也可匯入我們主要的 Visual Paradigm 桌面模型軟體中，進行廣泛且專業的編輯。

Q5：我能否使用 AI 聊天機器人與他人合作？

A5：雖然直接聊天介面是單一使用者，但您的聊天記錄會被保存，且單獨的聊天會話可透過獨特的網址分享。這允許其他人檢閱生成的圖表和討論內容，促進非同步協作。

Q6：AI 如何協助理解與分析圖表？

A6：除了生成圖表外，AI 還能解釋圖表中的各個元素，回答上下文相關問題（例如：「如何實現此部署配置？」），甚至提出後續問題以引導更深入的分析。它還能從您的圖表中生成報告。

準備好轉變您的需求收集方式了嗎？

停止與溝通障礙和無止境的修改奮鬥。Visual Paradigm 的 AI 驅動建模軟體讓您能以前所未有的輕鬆方式收集清晰且準確的需求。用簡單語言描述您的需求，讓我們的 AI 立即將其轉換為專業且可分享的用例圖。

立即探索視覺建模的未來，並簡化您的專案溝通，前往https://chat.visual-paradigm.com/.