01
智慧金融與風控
針對繁體中文語境優化的 NLP 模型，精確識別台灣專有法律術語，提升合規審查速度。我們協助銀行及保險機構建立私有化 LLM，確保客戶數據主權。
- 自動化合規文件檢索
- 私有雲數據主權部署
VERTICALS
跨行業深度整合
基於對在地市場的深刻理解，我們開發了針對不同垂直領域的 AI 決策框架，確保技術導入能直接轉化為營運效率。
REF: IND_SOL_V4
02
先進製造生產排程
取代依賴老牌技師經驗的傳統排程。利用 IoT 設備即時數據進行預防性維護，能在故障發生前 3 小時精確預警，減少停機成本。
- 動態生產鏈邏輯優化
- 異常振動頻率感測預警
03
零售庫存動態預測
整合節慶與氣象數據的預測模型，提早兩週精確計算最佳補貨量。將分散在多個 Excel 表格中的數據匯整，建立統一的供應鏈視角。
- 多維度銷量模型演算法
- 減少庫存資金積壓風險
從數據盤點到 主權 AI 部署
多數企業轉型失敗的原因在於缺乏正確的數據架構。我們不僅開發模型，更參與從資料清洗、私有雲安全規格設計到員工介面培訓的全生命週期管理。
私有雲 vs 公有雲的技術取捨 +
針對高度敏感行業，我們建議採用 Private AI 方案。所有運算皆在企業內部伺服器或加密私有雲端執行，確保技術圖紙及客戶名單不作為第三方模型的訓練文本。
遺留系統（Legacy Systems）兼容性 +
我們開發的 API 適配器可低成本接入現有的 ERP 或 CRM 系統。無需重構整個資料庫即可為傳統業務流程注入智慧核心。
SYSTEM_DIAGNOSTIC_FRAMEWORK
01
現狀成熟度評估
盤點現有數據管道質量，識別關鍵瓶頸，避免過度工程化。
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原型快速驗證 (PoC)
在受控環境中測試模型準確性，建立內部信任與預算依據。
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規模化穩定部署
執行全自動化監控與模型微調，確保系統長期運算效率。
Implementation Roadmap
基礎資料數位化
針對仍存有大量紙本作業的傳統產業，利用自研的 OCR 結合 NLP 技術進行訂單與報表自動分類，將人工登錄謬誤降低達 85% 以上。
01
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特定場景模型微調
為非技術背景員工設計低門檻操作介面。模型在部署前會針對在地口語、縮略語及特定工業指令進行在地化微調，確保指令理解精確率。
全自動協作循環
AI 並非取代人力，而是過濾低價值疲乏勞動。例如客服 AI 先行處理 70% 的常規退換貨諮詢，讓核心團隊專注於具備高價值的情緒處理與策略申訴。
03
常見問題與導入評估
導入 AI 系統通常需要多長時間？
這取決於數據準備程度。通常從初步診斷到生產環境部署，時程介於 4 至 12 週。關鍵在於數據清洗與安全協議的對接效率。
中小企業是否負擔得起？
我們提供模組化解決方案，企業可從特定痛點（如 AI 報表分類）切入，依據 ROI 階段性擴充功能。我們致力於讓 AI 成為普及而非特權。
關於數據洩漏的保護措施？
遵循 MIREMRS 誠信框架，我們優先採用私有化模型容器。數據絕不參與外部公開模型的再訓練，並符合在地個資法與企業內部的數據存取規範。
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我們在台北的顧問團隊將為您提供專屬的技術可行性評核，協助您將創意轉化為生產力成果。
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