典型導入時間 ，依複雜度分級
4–8 週（單一目標＋基本清理＋API/報表）／8–12 週（多來源＋告警＋儀表板）／12+ 週（高風險流程整合與稽核）。
你會拿到什麼
資料盤點與欄位定義（來源、缺漏、清理規則）
指標/KPI 口徑設計（要預測什麼、如何衡量）
模型訓練與驗證報告（準確度、限制、可用範圍）
預測/風險評分 API（供系統呼叫）
批次/排程作業（每日/每週自動產出）
告警規則（異常/高風險觸發通知）
儀表板（可選：趨勢、清單、追蹤）
模型更新機制（每月/每季更新策略）
典型情境
補習班財務分析預測
營收/退費/成本/現金流趨勢預測與提前預警。
虛擬幣交易 AI 防詐
交易/行為異常偵測，風險分級與告警，支援覆核流程整合。
導入方式
1
資料盤點與清理
- 確認資料來源與品質
- 定義欄位與清理規則
- 建立可重複流程
- 對齊 KPI 與驗收口徑
2
訓練驗證與上線
- 訓練與驗證報告
- 部署 API/排程
- 告警規則與監控
- 更新策略與回饋機制
常見問題
依目標不同而定，我們會先盤點現有資料與可行性，再建議最小可行範圍。
可以，PoC 會先定義目標、驗收口徑與可用限制。
以事前定義的 KPI/錯誤類型與可用範圍驗收，並提供報告。
可依風險分級、閾值或異常規則觸發 Email/系統通知。
會，因此提供更新節奏與回饋機制，降低漂移風險。
告訴我們需求，我們回覆可行方案與導入時程
1–2 個工作天內回覆｜可先評估方向，再決定是否合作