01
生成式模型
將已核准的資料轉化為可在情境中由人員審核的引導式草稿與回應。
面向明確工作流程的 AI 能力
每項能力都圍繞需要支援的營運決策來選擇。
02
預測分析
利用相關歷史資訊支援規劃、排序與風險感知決策。
03
自然語言處理整合
讓非結構化語言更容易在現有工作流程中分類、搜尋與流轉。
04
電腦視覺
當影像識別或檢查能支援明確營運任務時，解讀視覺輸入。
05
AI 安全
圍繞使用情境明確資料邊界、存取控制、審核點與回退行為。
06
API 架構
透過可維護的整合邊界連結模型、業務系統與使用者介面。
典型業務情境
AI 在解決明確營運限制時才真正有用。
01
知識難以檢索
團隊在行動前，需要耗時搜尋政策、文件或產品資訊。
02
重複任務仍需判斷
工作無法用簡單規則處理，但可由 AI 輔助工作流程支援。
03
AI 想法需要現實檢驗
在擴大投入前，需要驗證資料、風險、成本與營運適配度。
合作模式
AI 工作可從有限驗證開始，也可納入更廣的轉型計畫。
01
使用情境明確
客製專案開發
以明確驗收標準驗證並建構聚焦的 AI 工作流程。
02
持續規劃
虛擬 CTO 與轉型
在更廣路線圖中規劃 AI 機會、治理、架構與採用。
從使用情境到營運工作流程
先降低不確定性，再擴大實施範圍。
- 01
界定
明確使用者、決策、資訊來源、限制與有效性依據。
- 02
驗證
測試代表性輸入、模型行為、整合需要與人工審核點。
- 03
建構與學習
實施工作流程，觀察真實使用，並按約定標準優化。
技術作為支撐依據
明確使用情境、資料邊界與營運要求後，再選擇模型和基礎設施。
AI 與資料
- OpenAI APIs
- 檢索增強生成
- 向量搜尋
- Python
產品與整合
- Next.js
- Node.js
- REST APIs
- 雲端服務
工作流程關係說明
- 來源資訊: 代表性文件、記錄或已核准的系統資料。
- AI 輔助工作流程: 圍繞使用情境設計的檢索、分類、生成或決策支援。
- 人工審核: 人員檢查輸出、處理例外情況並作出負責的決策。
- 來源資訊 → AI 輔助工作流程: 提供相關情境
- AI 輔助工作流程 → 人工審核: 呈現可審核的輸出
啟動前常見問題
起點取決於使用情境和可用資訊。
實作 AI 解決方案需要多少數據？
資料需求取決於目標。部分語言模型工作流程可從少量代表性資料開始，預測模型則需要足夠的相關歷史資料進行有效評估。我們會根據預期用途評估資料準備情況。
使用你們的 AI 解決方案，我的數據安全嗎？
我們會針對每個合作專案明確資料邊界、供應商條款、存取控制與隔離要求，並根據資料敏感度和用途記錄所選架構。
先判斷 AI 使用情境是否值得建構。
請帶來工作流程、可用資訊與主要顧慮，我們會協助確定負責任的下一步。