所有案例
零售
為零售企業建立 AI 輔助分析與報表
每週報表變為每日，深入分析開放予業務團隊——敏感數據不離開公司。
印證能力 · AI 應用 + 數據 + 自動化
- 每日
- 報表（原每週）
- 內部
- 處理敏感數據的 AI 分析
挑戰
報表全靠人手且緩慢：各業務團隊大約每週才收到一次重要報表；客群分眾等較深入的分析，又要倚賴難以聘請的數據專家。AI 雖然吸引，但將客戶與銷售數據傳送至外部 AI 工具並不可行。
做法
工作由 AI 項目最常失敗的地方開始——數據。先清理與建模，整理成可靠的基礎，再只把「數據結構（schema）」交給 AI，而非真實數據。AI 憑 schema 撰寫程式回答業務問題，交付所需的結果：試算表、客戶名單、儀表板或報告。真實數據的第一輪分析由公司內部運行的模型處理，敏感資料不會外流；報表再按排程自動生成及派發。
成果
報表由每週一次變為每日，人手處理減少，出錯亦隨之下降。分析人員毋須再重複編製報表，可以投入更深入的工作；以往要由數據專家處理的分析——客群分眾、分群、產品關聯——業務團隊已能自行完成。
設計上保障私隱
雲端 AI 只接觸數據結構；真實數據由公司內部運行的模型分析。
乾淨數據先行
最漫長、也最重要的一步。AI 的成效取決於底層數據。
重點是用得上，而非上線
分層培訓、每個團隊設一位 Super User，並為一線支援編寫操作指引——確保數月後大家仍在使用。
數據建模 內部 AI 模型 排程報表