單據自動辨識
以 PDF 寄來的供應商發票與憑證會變成系統紀錄，並有一個畫面讓你在確認前核對辨識結果。
執行重複工作的智慧代理、單據自動辨識、以你自己銷售資料為基礎的預測模型，以及你現有系統之間的打通。在你的流程裡，不是在展示裡。
解決什麼問題
關於人工智慧的討論，往往止步於那個讓人驚艷卻從未上線的試點。真正花錢的重複工作——輸入供應商發票、對平兩個系統、每週一重做同一份報表——仍然由人來做。
包含什麼
以 PDF 寄來的供應商發票與憑證會變成系統紀錄，並有一個畫面讓你在確認前核對辨識結果。
以受限權限接入你的系統，完整地把事做完：讀取、按你的規則判斷，並把結果留下紀錄。
需求預測、客戶流失風險、異常辨識。用你自己的歷史資料，不是別的產業的樣例。
今天靠人手工複製才從一個程式進到另一個程式的資料，自己就過去了。這是最乏味的一項節省，也是省回工時最多的一項。
動手之前先算清楚：這件事今天要花多少工時。如果數字不划算，我們會直說。
有後果的動作——一筆付款、一個價格、對客戶的一項承諾——都要經過審批。自動化不等於沒有管控。
如何運作
這件事花掉多少工時，花的又是誰的工時。
在你真實的系統上，不是在樣板上。
如果沒省下預期的工時，就調整，或者撤掉。
細節之處
辨識錯了又沒人看就直接入帳，比手工輸入還糟：之後再沒人會去核對。所以複核這一步不是可選項。
只用三個月資料做出來的預測，給出的數字看起來很篤定。資料不夠時我們會直說，而不是交付雜訊。
一個什麼都能動的智慧代理，就是換了個名字的安全風險。每個代理只拿到它需要的那部分權限。
那件沒人想做、卻人人都在做的事。自動化在這裡最能自己賺回成本，團隊也最樂意接受。
用了哪些資料、為什麼給出這個結論。沒有這些，它出錯時既無法糾正，也無從替它說話。
客戶健康度評分、出勤異常、需求預測和採購建議都隨模組一起提供，不是另立的專案。
適合誰
每天都在佔用高薪員工的工時。
它們以 PDF 寄來，再由人手工輸入。
因為去看它們，比憑感覺拍板還費勁。
常見疑問
做任務自動化，不需要。做預測模型就需要歷史資料；如果沒有，我們會在開始前就講明。
可以：我們直接在你已經在用的資料庫和系統上做，不要求你換掉它們。
有後果的動作都要經人工審批，每一次判斷都會留下用了哪些資料的紀錄。沒有這些，既改不了，也無從解釋。
先量出來：這件事今天要花多少工時。如果數字不划算，我們會直說，而不是把它賣給你。
是的：客戶健康度評分、出勤異常、需求預測和採購建議，都已經隨各自的模組一起提供。
不會。模型只作用在你的資料上、服務於你自己的業務；如果有任何內容要交給外部供應商，我們會事先說明。