本地 AI，資料不出公司
在公司自己的伺服器或私有雲上運行開源大型語言模型，敏感資料不經過任何外部服務。適合對保密、法規或網路環境有要求的團隊，也能用你的業務資料調校，回答更貼近實際作業。
- 地端或私有雲部署
- 開源模型選型與調校
- 內網、離線環境也能運作
- 不受外部 API 計費與政策影響
讓 AI 走進日常營運。
導入 AI 最難的不是模型，而是和既有的流程、資料與權限接在一起。我們把大型語言模型整合進你的系統，雲端或本地部署都可以，從文件處理、知識問答到協助判斷，讓 AI 處理重複的判斷，人專注在需要經驗的決定。
多數企業的 AI 嘗試停在「試用聊天機器人」。真正的價值，在於讓 AI 讀得懂你的資料、接得上你的系統，並在正確的權限範圍內，替團隊完成每天重複的工作。
你會得到
- 使用情境盤點與效益評估
- 概念驗證與成效測試
- 資料整理與知識庫建置
- AI 功能與既有系統整合
- 本地模型部署與調校
- 權限、資安與稽核規劃
- 上線後的監控與持續優化
Your data,your servers
除了串接雲端服務，我們也能把整套 AI 放進你自己的機房。
新訂單進來Email・表單
AI 讀取文件擷取品項、數量、交期
Jev判斷該走哪一條
寫入 ERP建立訂單、預留庫存
通知業務LINE・Email
人工確認沒把握時才找人
What’sincluded
把 AI 接進你每天在用的系統與流程，處理文件、回答問題、協助判斷，而不只是多一個聊天視窗。
知識庫問答
把 SOP、合約、產品手冊與歷史紀錄整理成可查詢的知識庫，回答附上出處，新人也能快速上手。
文件辨識與擷取
自動讀取發票、訂單、報價單與各式表單，擷取關鍵欄位寫入系統，取代人工逐筆輸入。
流程中的 AI
在既有流程中加入 AI 判斷：自動分類工單、草擬回覆、標記異常，再交由人員確認。
對話式查詢
用一句話問出營運數據，例如「上個月哪個品項退貨率最高」，不必再等人拉報表。
資料安全
依角色控管 AI 能讀取的資料範圍，必要時整套部署在本地，敏感資訊不外流，每一次問答與操作都留有紀錄。
成效評估
上線前先定義評估標準，持續追蹤準確率與節省的工時，用數據決定下一步。
Usecases
從最花時間、最重複的工作開始。以下是各部門常見的導入情境。
客服
- 工單自動分類
- 回覆草擬
- 常見問題即時解答
業務
- 詢價內容整理
- 報價單草擬
- 客戶往來摘要
營運
- 單據辨識輸入
- 異常偵測提醒
- 需求趨勢分析
財務
- 發票辨識
- 對帳比對
- 費用自動歸類
管理
- 對話式報表查詢
- 會議紀錄摘要
- 決策資料彙整
知識
- SOP 問答
- 新人訓練助理
- 合約條款檢索
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FAQ
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AI 會不會亂回答？
AI 的回答會限定在你提供的資料範圍內，並附上出處方便查證；涉及寫入或送出的動作，會設計人員確認的步驟。上線前也會用真實案例測試準確率。
公司資料交給 AI 安全嗎？
使用雲端服務時，我們會選用不將資料用於模型訓練的企業級方案，並依角色控管可讀取的資料範圍；有更高保密需求時，可以把整套 AI 部署在本地，資料完全不離開公司。
本地 AI 的效果比得上雲端服務嗎？
開源模型進步很快，文件處理、知識問答與分類這類工作，在本地已能達到實用水準。我們會先用你的真實資料測試，再依效果與硬體預算決定模型規模，也可以採用本地與雲端混合的架構。
一定要有很多資料才能導入嗎？
不一定。許多情境只要既有的文件與流程就能開始。我們會先以小範圍的概念驗證確認效益，再決定是否擴大。