01
先評估，再動工
對候選場景做可行性與投入產出評估，明確資料是否具備、效果如何度量、失敗代價多大，避免把預算投給注定跑不出效果的場景。
02
建立在治理好的資料上
知識庫與訓練資料來自已完成分類分級的資料資產，權限隨人隨崗，模型不會看到它不該看到的內容。
03
效果與安全都可度量
上線前建評測集與基線，上線後持續監控幻覺率、越權存取、成本與延遲，問題可回放、可歸因、可回滾。
AI 能力域
從策略評估到產業落地的六個能力域，既能做單點場景，也能承建 AI 平台與長期維運。
01
AI 策略與場景評估
對標成熟度模型評估現況，識別並排序候選場景，試算 ROI / TCO，輸出分階段路線圖與技術選型建議。
02
大型模型與智慧代理
模型選型評測、提示工程、RAG 知識庫、微調與蒸餾量化，以及多代理編排與工具呼叫，支援私有化與信創環境部署。
03
機器學習與感知智慧
特徵工程、模型訓練調優與可解釋性分析，涵蓋電腦視覺的偵測分割與 OCR、自然語言處理的抽取問答與語音辨識合成。
04
AI 資料工程與 MLOps
訓練資料治理、標註品管與合成資料，特徵平台、實驗管理與 CI/CD/CT 流水線，以及上線後的漂移監控與算力調度。
05
AI 安全與治理
大型模型越獄與提示注入測試、AIGC 內容安全、聯邦學習與差分隱私、模型浮水印與偏見治理，對接 ISO/IEC 42001 與可信 AI 要求。
06
產業落地與賦能
智慧客服與坐席輔助、智慧文件處理、推薦與語意搜尋、預測性維護與智慧風控，搭配從高階認知到工程實戰的分層訓練。
服務過的組織
以及更多客戶
多數企業場景不需要訓練模型。先用檢索增強把知識補齊，評測確認效果瓶頸確實來自模型能力，再考慮微調；是否私有化取決於資料敏感度與法遵要求，我們會在評估階段給出成本比較。