痛點
為什麼報表與公共 AI 都不夠用
新的分析需求要排隊等報表開發，常常一等就是好幾天。
公共 AI 工具不懂公司資料，答案無法查證，也有資安疑慮。
資料散在多個系統，同一個問題要翻好幾張報表。
我們怎麼做
可信任的企業 AI 助理
知識庫與語意層
整理資料庫與文件成知識庫，讓 AI 理解你的欄位與指標定義。
答案附來源
每個答案都附上資料來源，可追溯、降低幻覺風險。
沿用權限
整合公司帳號與權限（如 Microsoft SSO），不同人只看得到該看的資料。
融入工作流
可嵌入 Teams、Slack 或獨立網頁介面。
適用情境
每個團隊都能直接問資料
- 業務團隊「上季採購金額前 20 大客戶是誰？」一句話取得名單。
- 客服團隊查詢訂單狀態、產品規格與內部 SOP。
- 管理層用對話取代翻找多張報表。
技術選項：Amazon Bedrock、Azure OpenAI、Google Vertex AI 等企業級模型服務，可部署在你既有的 AWS、Azure 或 Google Cloud 環境。
常見問題
常見問題
什麼是 RAG AI 智能助理？
RAG（檢索增強生成）會先從企業自己的資料庫與文件找出相關內容，再交由大型語言模型產生答案，並附上資料來源，降低 AI 憑空捏造的風險。
公司資料的安全性如何確保？
依資安需求規劃部署方式，例如資料與模型服務放在你既有的 AWS、Azure 或 Google Cloud 帳號內，並沿用公司帳號與權限，不同人只看得到該看的資料。
導入前需要準備什麼？
建議先整理常被問到的問題、相關資料來源與權限規則；如果資料仍分散或定義不一致，可先從數據中台開始。
可以接到 Teams 或 Slack 嗎？
可以，也可以提供獨立的網頁對話介面。
接下來可以看
你的資料適合做 AI 助理嗎？
預約諮詢，我們協助評估資料現況與導入範圍。