真實的客戶故事，從問題到解決方案的完整歷程。
（為保護客戶隱私，部分細節已匿名處理）
某金融科技公司的風險審核團隊每天要處理上百件申請， 每件都要人工閱讀大量文件、交叉比對資訊。 團隊人力吃緊，審核品質也難以標準化。
我們設計了一套 LLM 驅動的輔助審核系統：自動摘要文件重點、 標記風險訊號、產生初步評估報告。審核員從「從頭看」變成「確認 AI 判斷」， 效率大幅提升。
電商客服團隊被大量重複問題淹沒：訂單查詢、退換貨流程、商品規格... 老闆想導入 AI 客服，但不確定效果會如何、成本划不划算。
我們用 4 週做了一個 PoC：串接 FAQ 知識庫、訂單系統， 讓 AI 能回答常見問題並查詢訂單狀態。 用真實對話紀錄測試，驗證可行性與準確度。
PoC 顯示 85% 的常見問題可以自動處理， 客戶決定投入完整落地，預計年省 NT$ 500 萬客服人力。
傳統製造業老闆聽說 AI 很厲害，但完全不知道從哪裡開始。 資料散落在 Excel、ERP、紙本報表，團隊也沒有數據分析能力。
我們花 2 週做了完整盤點：訪談各部門主管、盤點現有資料、 評估技術可行性與投資報酬。最後交出一份「AI 轉型路線圖」， 明確列出優先順序與執行計畫。
識別出品質檢測、預測維護、排程優化三個高 ROI 場景。 客戶決定先從品質檢測開始，目前正在進行 PoC。
「原本以為 AI 很遙遠，沒想到兩週就看到可行性。 王掌櫃不會把事情講得很複雜，而是用我們聽得懂的方式解釋。」
「PoC 的品質超出預期，可以直接拿去向董事會報告。 而且他很誠實，有些我們想做的他直接說不適合。」