資料亂也能開始
不用等所有資料整理完。我們先找出最有價值、最容易落地的 20% 資料。
Your Starting Point
先判斷：您的 AI 起點在哪裡？
中小企業導入 AI，不該從盲目購買工具開始，而是先看資料在哪裡、誰需要用、哪個痛點最值得先解決。
已有數位系統
資料已在 kintone、ERP、CRM 裡
適合：已經有雲端系統，但資料還無法直接變成判斷依據的企業
我們直接銜接現有系統，讓 AI 能查詢業務進度、客戶紀錄、庫存或專案狀態，不用重建整套資料庫。
- ✓先盤點最有價值的資料
- ✓串接即時系統數據
- ✓2-4 週完成首版 AI 助理
還在 Excel / LINE / 紙本
資料還散落在表格與人腦裡
適合：流程靠人工追、資料格式不一、還沒建立穩定數位底座的企業
我們會一起規劃數位化與 AI 架構，先把關鍵資料放到能被查詢、能被累積、能被 AI 使用的位置。
- ✓建立 AI 可讀的資料結構
- ✓從最小流程開始落地
- ✓陪跑到團隊真的用起來
不確定自己是哪一種？
30 分鐘免費診斷，我們先幫您判斷資料現況與最小可落地範圍。
Reality Check
不用等到一切完美，才開始 AI
我們理解中小企業的實務痛點，以下是我們對您的三個承諾：
不換系統也能整合
能沿用既有工具就沿用，重點是讓 AI 讀得到正確資料、回答得出業務問題。
不是交付後就結束
AI 要進入日常流程才有價值，我們用陪跑方式調整規則、提示與使用習慣。
Free Diagnosis30 分鐘先回答一件事：
30 分鐘先回答一件事：
AI 對您可不可行？
不賣黑盒子，也不先丟套裝解決方案。診斷後，您會知道資料現況、最快起點與合理導入範圍。
診斷結束後，您會得到
1現有數據的 AI 可行性評估
2最快可落地的起點建議
3預估導入時程與效益範圍
How We Do It
四步驟，讓 AI 進入真實工作流程
技術只是手段，重點是讓 AI 讀得到正確資料、給得出具體判斷、最後真的被團隊使用。
01診斷
找出最值得讓 AI 讀的資料
釐清哪些流程最依賴人工判斷、哪些資料整理後能最快產生效益。
02打地基
把資料整理成 AI 可用的知識庫
將文件、歷史紀錄、客戶資料與作業流程結構化，讓 AI 回答有依據。
03串接
連上即時業務系統
讓 AI 能查詢最新進度、庫存、案件狀態或客戶紀錄，而不是只看舊快照。
04陪跑
調整到團隊真的用得起來
依公司判斷邏輯調校回答方式，並把 AI 放進既有工作流程。
Our Proof
我們團隊驗證可行
智然內部的 kintone 環境，就是第一個 AI 整合實驗場。踩過的資料品質、欄位設計與 Prompt 調校問題，都變成協助客戶少走彎路的方法。
- 整合任務卡、會議記錄、客戶資料與內部知識庫
- 讓 AI 依據真實資料判斷「哪個客戶最值得優先跟進」
- 回答時標示參考來源，讓建議可驗證、可追溯
內部系統真實預覽
Double Wise AI助理
上週來接洽的客戶，應該優先跟進哪個？
智
智然 AI 助理
建議優先跟進 智然智能。
原因是其需求具體、導入時程明確，且預算範圍與目前方案最吻合。
依據資料庫： 會議記錄 客戶資料 服務知識庫
輸入問題詢問您的企業資料...
Use Cases
AI 最適合先回答這種業務問題
不同產業的起點不同，但好的 AI 落地題目通常很具體：誰有風險、哪裡超支、下一步該跟誰。
製造業
出貨風險不用等週報才知道
Q
「這週哪條產線可能影響下週出貨？」
A
AI 整合生產排程、庫存與訂單，直接指出風險產線與受影響客戶。
工程 / 設計
案子還沒結束，就先看見利潤風險
Q
「A 案目前支出跟報價比，還有沒有超支風險？」
A
AI 拉取採購、工班與報價資料，估算當前利潤率並標記異常費用。
服務 / 顧問
客戶記憶不再只留在業務腦袋裡
Q
「B 客戶上次提到什麼顧慮？這次提案要注意什麼？」
A
AI 整合歷次會議與客戶偏好，整理關鍵顧慮與建議切入角度。