AI 內建於產品之中，而非附加其上。
只有當 AI 真正改變了人們使用產品的方式時，投入才有意義。我們針對每個專案追蹤三項關鍵指標。
回應時間降至 8 秒以內
基於您的數據進行檢索與推理。無論透過哪個管道，客戶每次都能比詢問人類更快地找到答案。
幻覺錯誤率低於 2%
所有輸出內容在發布前，都會通過固定的評估機制進行評分。一旦發現幻覺問題，立即被標記並視為 Bug 處理。
不只是聊天機器人，更是行銷自動化
AI 代理負責撰寫開發信、摘要通話內容、篩選潛在客戶。聊天介面只是其中一個接觸點，真正的成本節省，來自後台的自動化流程。
資料流经智慧層層淬煉
我們不會把 AI 勉強套在你的系統上，而是將其深入整合至你的資料管線，讓它從你企業已有的知識中持續學習。
實際長什麼樣子
直接呈現客戶與操作人員每日使用的介面；沒有行銷修圖，也沒有假資料。
已上線投產的 AI，而非僅供演示。
以下每個專案都配備了真實的評估機制、明確的成本上限，以及每天實際執行查詢的真實用戶。
何時該用AI、何時該跳過
不是每個問題都需要神經網路。以下說明我們怎麼評估AI是否適合作為真實客戶專案的工具。
訓練自訂模型，還是直接用預訓練模型？
Why
客戶有 800 筆已標註的範例，不足以從零開始訓練，但足以微調一個基礎模型。透過微調，我們在三週內就達到 89% 的準確率，省下了原本需要六個月的資料蒐集時間。
Alternatives Considered
從零訓練雖然掌控度更高，但需要十倍的資料量。以這個應用情境而言，微調僅花了一小部分成本就達成準確率目標。
雲端推論還是本機部署？
Why
客戶每天處理 500 份文件，這樣的量在雲端每月成本約 200 歐元；若自建地端硬體，前期就需投入 4 萬歐元，再加上後續維護費用。怎麼算都很清楚。
Alternatives Considered
每天處裡超過五萬份文件，或有嚴格的資料駐留法規時，本機部署才有意義。這位客戶兩項限制都不適用。
即時處理還是批量處理？
Why
客戶不需要即時分類，郵件分別在上午八點和下午兩點進行分揀。批次處理比即時推論便宜 70%，還能讓我們在分派前先驗證結果。
Alternatives Considered
即時處理對面向客戶的聊天或即時客服分派不可或缺；但對內部文件處理而言，批次處理幾乎總是更理想的選擇。
邊緣案例也自動處理嗎？
Why
模型能以高信心處理 87% 的案例，剩下 13% 則模糊難判。若硬要將這些自動化，需要三倍以上的訓練資料，結果仍會出錯。交由人工處理例外狀況，成本更低、準確度也更高。
Alternatives Considered
如果邊緣案例的量非常大（每天數千筆），投資一個專門處理邊緣案例的模型就值得考慮。但這位客戶每天只有 26 筆，人工審核就夠用了。
一套可運作的 AI 介面、一套評估機制，以及受訓有素、能持續優化系統的團隊。
模型更新時若無人察覺，AI 專案就會失敗。我們交付的是可量化評估的系統，以及懂得何時需要重新評分的專業團隊。
- 連接至您數據源的檢索與推理管線
- 評估機制（每個介面至少包含 50 個已評分測試案例）
- 成本儀表板，提供依模型與客戶的明細分析
- 成本上限觸發時，自動從小模型路由至大模型的備援機制
- 提示詞註冊中心，支援版本控制與快速復原
- 為您的團隊規劃兩週密集培訓，專注於提示詞與檢索策略的迭代優化
上傳文件，看看 AI 如何提取資料
拖入一張樣本發票或合約，看看模型如何精準識別欄位、提取數值，並給予信心分數。無需登入，直接使用。
AI 帶來的實際改變
首次部署即达成的精準度
資料處理速度提升幅度
人工分類量下降
首個生產環境模型平均建置時間
三種模式，對應不同的 AI 合作需求。
AI 專案需要反覆演進；我們以兩週為一個衝刺週期簽約，而非綁定長達一年的合約。此矩陣標示了各方案等級的最高預算上限。
單一 AI 應用場景，完整評估
4 週內交付
- 單一 AI 應用場景（如聊天機器人、搜尋、分類器等）
- 檢索管線 + 50 筆案例評估測試集
- 成本儀表板 + 異常警報
- 單一模型備援層級
- 多租戶部署架構
- 自訂微調訓練
生產環境級的 AI 整合
8 週內交付
- 最多 3 個協同運作的 AI 應用場景（聊天 + 智能體 + 分類器）
- 150+ 筆案例評估測試集，含回歸測試 CI 流程
- 串接您現有的 CRM、資料庫或 API 的工具呼叫功能
- 多模型備援機制，並設定各層級的成本上限
- 提示詞註冊中心 + 版本控制
- 每季度提示詞優化顧問費
多產品 AI 平台
以季度為單位的長期合作
- 無限觸點與工具整合
- 針對具備價值之場景進行微調與 RLHF（人類回饋強化學習）
- 支援多租戶部署，並提供單一客戶專屬的評估機制
- 駐場機器學習工程師（全職）
- 每季度漂移檢測與偏見審查
- 程式碼託管與退出條款保障
不含模型 API 費用（OpenAI、Anthropic、Google）。我們透過貴公司的帳戶呼叫，成本透明可查。雲端與向量資料庫費用另計、實報實銷。
任意方案皆可加購。
AI 專案通常能與成長型自動化產生綜效。以下四項服務可無縫接軌。
如何幫一家會計事務所自動化九成一的發票核對
每個月三千篇發票靠人力逐一核對
四名員工每週的工作，就是把收到的發票與未結案的採購訂單逐一配對。每一筆都得在兩套系統間核對供應商名稱、金額、品項明細和採購單號。配對錯誤引發的爭議，平均每月讓公司損失 8,000 歐元。
OCR萃取加上AI比對
我們訓練了一個模型，能從發票（不限格式、不限語言）中擷取欄位，並與未結案的採購訂單進行比對。系統依據信心分數分流：高把握的比對結果自動核准，不確定的則連同完整背景資訊一併送入人工審核佇列。
現在只需 4 位專員就能處理全部例外狀況
91% 的發票如今自動完成配對，爭議成本幾乎歸零。團隊從此放下人工比對資料的苦差事，轉而專注於供應商談判與財務規劃。
發票自動匹配率（從 0% 大幅提升）
您的輸入資料
05 fields影響綜合費率；資深工程師費用較高 35%。
誠實解答
投資 AI 前，大家最常問的問題
這些是我們在每次銷售諮詢中都會聽到的問題。若這裡沒有您要的答案，歡迎預約諮詢。
看情況。分類任務至少需要幾百筆標註資料；預測類任務則建議有 6 到 12 個月的歷史數據。如果資料量不夠，有時可以用預訓練模型搭配你的小型資料集進行微調。我們會在合作前兩週完成評估，你再做決定。
每個模型都有信心門檻，低於門檻的案件會交給人工處理。涉及關鍵業務決策時，我們一定保留人工把關。AI 負責處理量，你的團隊負責判斷。
上線前我們會測試偏差，上線後持續監控模型漂移。針對生成式 AI，我們將輸出限制在你的領域資料範圍內，並用已知答案進行驗證。對於 AI 不擅長的事，我們從不迴避——有些工作就是不該自動化。
可以。我們將 AI 部署為 REST API，與你現有系統並行運作。你的 ERP、CRM 或自訂工具直接呼叫 API 就能取得結果，不需要更動任何平台。
四週內就能用真實資料完成概念驗證。你會看到準確率數據，再決定是否正式上線。正式部署則需另外四到八週，實際時間取決於整合的複雜程度。
根據我們的經驗，並不會。AI 處理的是大量重複性工作，原本負責這些工作的成員則轉而投入需要人為判斷的任務。例如，有個會計團隊將發票核對自動化後，如今把時間花在供應商談判和異常處理上。