01
客製化人工智慧開發
我們依照企業的文件、流程和用語來設定系統，將其連接到受控的資料來源，並明確它能做什麼、必須核實什麼、何時必須停下。
這並不一定意味著從零訓練模型，而是打造模型、資料、指令、軟體和管控的正確組合。
客製 AI 與自動化系統
先理解工作流程，再打造那個AI 提出什麼來替你完成的系統。
要真正發揮作用，人工智慧必須了解你的企業：產品、文件、規則、客戶、工具，以及那個「只有 Marco 會做」的環節。我們設計面向 B2B 企業的客製化 AI從真實流程出發，圍繞它選擇合適的技術，而不是反過來。
首次溝通免費。沒有任何約束，也沒有 83 頁的簡報。
−68%
重複性工作的時間
11h
每人每週省下
4×
準備報價的速度
6 週
從首次通話到系統上線
以上為我們所服務專案的平均值，在流程自動化前後分別量測。
問題所在
AI 會做很多事。但對你的企業，它還一無所知.
通用工具可以寫出漂亮的信，但很難知道該填哪個料號、去哪裡找最新的技術規格書，或者為什麼那個客戶下單時公差總是不同。
它不了解你的檔案，不了解例外情況，也不知道哪些資訊可以直接使用、哪些必須由人核對。我們的工作，就是為它提供必要的脈絡、工具和規則，讓它在日常工作中真正有用。
我們不會在原封不動的問題上蓋一層 AI。先弄清機制，再讓它變聰明。
第一次見面
我們用的第一項技術？一次對話.
你不需要帶著現成的方案來，也不需要知道自己需要智慧代理、自動化，還是某種目前還沒有好聽名字的東西。
你告訴我們真實的工作方式：時間在哪裡流失、哪些步驟反覆出現、哪裡錯誤頻繁，以及哪裡總要「去問那個懂的人」。
溝通免費。如果存在合理的專案，我們一起設計；如果不值得做，我們也會直說：一個有用的「不」，勝過又一套需要維護的軟體。
聊一聊首次溝通中我們會
傾聽你的流程和團隊需求
展示具體的案例與應用
找出潛力最大的環節
提出可行方案、優先順序和投入區間
評估哪些值得自動化、哪些最好別動
解決方案
我們具體打造什麼，落到實處
取決於問題本身。這個答案遠比「做個聊天機器人」認真得多。
02
企業級 AI 智慧代理
能夠完成多步驟任務的系統：讀取需求、檢索資訊、產出文件、更新 CRM，並在需要時請求核准。
目標不是更快給出建議，而是把工作真正推進下去。
03
以 AI 實現業務流程自動化
我們把 AI 接入團隊已經在用的工具：CRM、ERP、管理系統、PLM、試算表、信箱、資料庫和共用資料夾。
是的，也包括那個沒人敢不備份就打開的 Excel 檔。
04
B2B 自有 AI
當專案需要時，我們為企業開發專屬的軟體、知識庫、自動化流程和介面。
資料、自有元件、第三方授權、文件以及移轉可能性，都會在專案和合約中清楚界定。沒有魔法公式，也沒有創意小星號。
05
特定產業技術能力
我們以你所在產業的術語、材料、法規、認證和作業規範來設定系統。
當答案需要精確來源時，AI 必須能指出來源；當資訊不足時，它必須說明。信心十足地編造，不叫技術能力。
06
圍繞人來打造的使用環境
我們設計簡單的介面和貼合團隊真實工作方式的工具。
因為系統再聰明，如果要點十二下並上一次求生課程才會用，很快就會被那張老試算表取代。
應用場景
AI 可以做的事而你去做別的
這些只是範例，不是固定菜單。方案永遠從流程中產生。
技術部門
在歷史檔案中檢索資訊、比對物料清單、從規格書中擷取資料、準備文件，並在不一致變成問題之前提出預警。
業務
讀取需求、調取所需資訊、草擬報價、更新 CRM，並提醒業務還缺什麼才能成交。
客戶服務
依據手冊、產品資料、歷史案件和企業規範提供一線技術支援。非標準狀況會連同已整理好的背景轉交給合適的人。
生產與品質
核對文件、整理報告、檢查必要資訊是否齊全，並提升批次資料的可追溯性與查詢效率。
行銷與傳播
把技術資訊轉化為產品資料、內容、產業翻譯和銷售物料，同時保持術語與語氣一致。
行政與後勤
分類文件、擷取資料、產生摘要、分派需求，並減少在那些至今仍互不相通的工具之間複製貼上。
什麼時候值得做
我們不會到處都用 AI。它不是萬用調味料。
一個流程適合自動化，當它
執行頻率高
占用大量人工時間
遵循可辨識的規則
使用已有的資訊
會產生錯誤、延誤或瓶頸
可以在前後進行量測
以下情況值得先停下來想想
該工作極為罕見、完全無法預測，或風險過高、無法透過合理管控處理。
問題不在於「我們能不能用 AI」。幾乎總是能。
真正有用的問題是：這麼做真的值得嗎？
方法
從「或許可以」到「確實好用」
1傾聽與梳理
我們與真正做這項工作的人交談，還原步驟、工具、例外、責任以及流程容易卡住的地方。
2決定從哪裡開始
選擇一個影響具體且可衡量的流程。先拿到有用的結果，其餘隨後。
3打造第一個版本
做出可運作的原型，接上必要的資料來源，並檢驗回答品質、權限和邊界情況。
4整合並實測
把系統接入企業工具，並交給未來真正使用的人測試。如果只在我們示範時好用，那就是不好用。
5訓練團隊
我們做實地訓練：如何使用、如何檢查、可以期待什麼，以及何時需要人介入。
6衡量並擴展
比較前後的時間、錯誤、處理量和品質。如果數字站得住，就擴展系統或進入下一個流程。
資料與安全
你的資料仍然屬於你。這不是寫在小字裡的部分。
在選擇模型和工具之前，我們先確定資料的處理方式。我們採用相應的服務、設定和合約條款，確保企業內容不會被用於訓練第三方通用模型。當法規要求需要時，我們也可以評估專屬基礎架構或地端部署方案。
安全不是最後貼上的標章，而是專案從一開始的組成部分。
專案中我們會明確
誰可以存取哪些資訊
哪些資料可以被處理
資料保存在哪裡
保存期限與操作紀錄
哪些步驟需要人工核准
方案的歸屬、授權與移轉可能性
成果
不做量測，那只是一場效果不錯的示範.
在自動化之前，我們先定義如何評估結果。可量測的指標包括：
節省的工時
錯誤減少
完成一項任務所需時間
對客戶與同事的回應速度
處理的案件或需求數量
清掉的積壓
團隊的實際使用率
AI 很有意思。而一個只需一半時間的流程有意思得多.
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聊一聊
你的團隊還有哪件事，靠的是複製、貼上和耐心？
告訴我們。我們會聽它今天怎麼運作，免費向你展示我們已經做過什麼、以及 AI 在你的情境裡能做什麼。然後一起評估是否存在有用、可持續、可落地的方案。
能自動化，我們就找出辦法；不值得做，我們也照樣直說。
首次溝通免費，不會讓你承擔任何專案義務。
告訴我們工作卡在哪裡
常見問題
我們必須先知道要自動化什麼嗎？
不需要。只要告訴我們時間在哪裡流失、哪裡出錯，或團隊希望更快完成哪些工作。方案隨後再談。
需要先把所有資料整理好嗎？
有幫助，但不是必須。整理散落在工具和人手中的文件、檔案與知識，本身可以成為專案的一部分。
多久能看到第一個成果？
取決於流程、整合方式和可用資料的品質。範圍清楚的專案，第一個可運作版本通常幾週即可就緒。初步分析之後，我們會給出實際的階段與時程。
客製化 AI 專案的費用是多少？
取決於複雜度、整合範圍、安全要求和所需的自主程度。首次免費溝通之後，我們會提供分階段的方案，包含費用、目標和衡量標準。
能對接我們現有的軟體嗎？
多數情況下可以，透過 API、資料庫、匯出檔或專用連接器。在確認之前，我們會先分析現有工具和可用的接入方式。
AI 會取代人嗎？
我們的目標是消除重複勞動、人工查找和多餘步驟。在決策、例外、客戶關係和把關方面，人依然無法取代。工作方式如何改變，我們會與團隊一起評估。
可以先從一個小專案開始嗎？
可以，而且往往是最好的選擇。一個流程、一個可衡量的目標、一個用來驗證的第一版。之後再決定是否擴大。
系統的所有權歸我們嗎？
合約會清楚規定客製化軟體、資料、設定、文件以及第三方技術授權的歸屬。我們在設計上避免不必要的依賴，並在技術可行時保持方案可移轉。
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