找到適合您的
AI 導入方向
AI Solutions
本頁協助您尋找 AI 導入方向。不用先理解模型或技術名詞，從您現在最花時間、最重複或最難整理的工作開始，依產業或工作需求，查看可以由 AI 協助的項目。
AI Solutions
可以由 AI 協助的項目
每張卡片說明目前常見的問題、AI 可以完成的結果，以及建議先做的小型項目。確認方向後，即可進一步評估導入。
AI 客服助理
零售・電商・客服部門
- 目前常見問題
- 重複性客服問題佔用大量人力，尖峰時段回覆不及，客戶等待時間長。
- AI 可完成的結果
- 依商品與訂單知識庫 24 小時回答常見問題，複雜問題再轉接真人客服。
- 需要準備的資料或系統
- 常見問答集、商品資訊、退換貨與物流政策。
- 建議先做的小型項目
- 先接一個官網或 LINE 官方帳號的常見問答，驗證回答品質。
行銷內容生成
零售・電商・行銷部門
- 目前常見問題
- 社群貼文、商品文案與電子報產出速度，常跟不上檔期與上架節奏。
- AI 可完成的結果
- 依品牌語氣與商品資料，快速產生多版本文案草稿，供編輯修潤定稿。
- 需要準備的資料或系統
- 品牌語氣指引、商品資料，以及過往成效較好的貼文作為參考。
- 建議先做的小型項目
- 先針對單一檔期的社群貼文草稿試做，觀察採用率。
銷售數據分析
零售・電商・營運部門
- 目前常見問題
- 報表分散在不同系統，人工整理耗時，難以即時看出銷售趨勢與異常。
- AI 可完成的結果
- 自動彙整訂單與庫存資料，產生趨勢摘要與異常提醒，輔助決策。
- 需要準備的資料或系統
- 訂單、庫存與會員資料（可先去識別化處理）。
- 建議先做的小型項目
- 先彙整單一通路的月銷售摘要，確認指標定義。
需求預測
製造業・生產排程／供應鏈
- 目前常見問題
- 備料與排程仰賴經驗，旺季容易缺料、淡季容易囤貨，資金壓力大。
- AI 可完成的結果
- 依歷史訂單與季節性，產生需求預測，供備料與排程參考。
- 需要準備的資料或系統
- 歷史訂單、料號與交期資料。
- 建議先做的小型項目
- 先針對主力產品線做預測試算，比對實際落差。
How We Implement
AI 導入的四個步驟
我們不會一次做很大，而是從小型驗證開始，確認有效再逐步擴大。
- STEP 01需求盤點釐清最花時間的工作與可用的資料。
- STEP 02小型驗證／PoC用小範圍試做，驗證可行性與效果。
- STEP 03正式製作依驗證結果，串接系統與資料正式開發。
- STEP 04上線優化上線後持續調整，並保留人工覆核。
FAQ
導入 AI，常見的疑問
不需要一開始就完整。多數導入會從您現有的資料開始，我們會在需求盤點階段一起檢視資料狀況，並建議先做的小範圍驗證，過程中再逐步補齊與整理。
小型驗證（PoC）通常在數週內可以看到初步結果；正式製作與上線的時間，則會依串接的系統與資料複雜度而定。我們傾向先用小範圍驗證，確認有效再擴大。
費用會依項目範圍、串接系統數量與資料整理程度而不同。我們會在評估後提供清楚的範圍與報價，您可以先從小型驗證開始，再決定是否進入正式製作。
資安是導入的前提。我們會依需求採取權限分級、資料去識別化與存取控管，並與您確認資料的使用範圍與保存方式，敏感資料可在受控環境中處理。
需要。AI 用來加速與輔助，關鍵結果仍會保留人工覆核的環節，並在上線後持續調整與維護，確保品質與正確性。