看得見(可驗收)
清單驗收 + 回歸測試。
關鍵亮點
- 驗收清單
- 回歸測試
懂你業務、100% 可控、資料留在內網的專屬助手
從業務需求到可驗收交付,10 天建立你的專屬 AI。不改現有系統、不送出敏感資料、不靠感覺驗收。
資料主權 × 成本可控 × 合規無憂
100% 內網部署,資料不外流,10 天可驗收
AI 很強,但企業落地常見卡點包括:資安邊界、雲端不可控,以及無法接回既有系統
機密資料送上雲端推理,若發生外洩或不當使用,追溯與責任釐清往往更困難;稽核、補救與對外說明成本也會上升
AT&T 官方聲明指出,暗網上釋出的資料集中包含 AT&T 資料欄位;其初步分析顯示可能影響約 760 萬現有客戶與 6540 萬前客戶(合計約 7300 萬)。官方亦表示該資料集包含個資欄位(例如 SSN),但來源仍在評估,尚未能確定是否出自 AT&T 或其供應商。
雲端模型更新、政策、可用性與輸出一致性多半不是你能完全掌控;一旦變動,整條業務流程可能跟著不穩
SailPoint 新聞稿指出,其全球調查中有 80% 的受訪公司回報 AI 代理曾做出非預期動作,其中 39% 涉及存取未授權系統/資源;同份研究也提到 23% 的受訪公司回報曾發生代理被誘導洩露存取憑證。當雲端 AI(含 Agent)接上工具與檔案權限且缺乏護欄/覆核時,這類「非預期動作」可能帶來誤刪/誤改等高成本補救風險。
AI 回答再好,若無法安全接回 CRM / ERP / 工單流程,往往只剩複製貼上,難以規模化
卑詩省民事解決審裁處(CRT)裁定 Air Canada 對官網 chatbot 的錯誤資訊負責,並須支付 CA$812.02(含損害賠償、利息與費用)。當 AI 回答未能被權威政策與票務規則收斂時,輸出就較難安全接回既有系統與流程。
從需求拆解、資料治理、權限控管到交付驗收,再把結果安全地接回既有系統——我們讓 AI 成為你的標準流程,而不是一次性 Demo。
清單、規則、範本、紀錄,交付件齊全
用交付清單與測試題集把品質制度化;關鍵輸出附出處,變更後可回歸測試再檢核。
內網/私有化,SSO/RBAC 與稽核軌跡
On‑Prem / Private AI:資料與推理留在內網,可串接 SSO/RBAC 並保留稽核紀錄。
把 AI 結果接回既有系統,而不是停在對話框
用 API / Webhook / SSO 把 AI 的輸出接回 CRM、ERP 與既有流程;是否執行與是否寫回由你決定(可加覆核/審批 gate)。
可驗收 · 可控 · 可追溯 · 零侵入
清單驗收 + 回歸測試。
規則控風險:可答 / 覆核 / 拒答。
回答附來源;對話留痕。
讓既有系統聽懂人話,不動核心架構。
從 kW 級機房到 240W 桌面,實現環境永續與企業責任
不必寫 Prompt、不必調模型:上傳內容、覆核回饋,AI 助手會隨使用持續貼近你的需求,越用越精準。
把 AI 接上你的日常營運流程
把 AI 變成營運助手,接住例行工作與細節,讓第一線專注在真正重要的處理。
一句話,讓舊系統聽懂人話——不改架構,AI 先出草案,你再決定要不要執行
把 AI 做成企業能力:10 天落地、可驗收、可維運
每年 7 萬元:安全性修補 + 遠端技術支援(含 SLA)
⚠️ 不包含:軟體版本更新 + 新功能(功能升級另案)
定價透明 · 無隱藏費用
10 個工作天驗收保證
軟體保固 1 年 · 硬體保固代送依 NVIDIA 政策
先選你的情境:任務、風險與可驗收交付一眼對齊;再用線上體驗快速確認是否符合你的場域與限制。