ENTERPRISE AI SOLUTIONS
企業 AI 系統
從資料、權限、流程、模型與系統架構出發，讓 AI 真正進入企業營運。
01 / THE PROBLEM
業務問題
多數企業導入 AI 的第一次嘗試，是在既有流程旁邊接一個模型。 示範階段效果很好，進入實際營運卻停住 —— 因為真正的阻力不在模型能力， 而在資料散落、權限不清、流程沒有落點，以及沒有人能為 AI 的判斷負責。
02 / IMPACT
營運衝擊
當 AI 無法進入營運，投入就停留在成本端：團隊維護著一個沒有人真正依賴的工具， 而原本的作業流程一項也沒有改變。更麻煩的是， 失敗的第一次導入會讓組織對後續的 AI 專案失去耐心。
03 / APPROACH
PRESIRE 的做法
我們不從模型開始，而是從營運現況開始： 釐清哪些決策真的需要 AI、這些決策需要哪些資料、誰有權看到什麼、 判斷錯誤時由誰承接。把這些確定下來之後， 模型與系統架構才有辦法設計得可用、可維護、可稽核。
04 / ARCHITECTURE
典型架構
- 01 資料來源盤點與資料流設計
- 02 權限與租戶隔離架構
- 03 檢索與知識層
- 04 模型抽象層（不綁定單一供應商）
- 05 工作流與人為審核節點
- 06 稽核軌跡與可觀測性
05 / DELIVERABLES
交付項目
- 營運現況與導入範圍評估
- 系統架構設計文件
- 可運行的系統實作
- 權限與資料存取設計
- 稽核與監控機制
- 維運交接與教育訓練
06 / GOVERNANCE
治理與部署考量
- AI 可自行決定的範圍必須明確界定
- 需要人為判斷的節點必須保留人為審核
- 所有決策路徑須留下可追溯的紀錄
- 資料存取須依角色與租戶隔離
07 / USE CASES
使用場景
將分散的內部知識整併為可被系統查詢的知識層
在既有工作流中加入 AI 判斷並保留人為覆核
建立跨部門的資料權限架構以支援 AI 應用
COMMON SITUATIONS
常見狀況
- 示範可行但無法進入正式營運
- 資料散落在不同系統，AI 拿不到完整脈絡
- 沒有人能說明 AI 為什麼給出這個答案
常見問題
- PRESIRE 的企業 AI 系統服務包含哪些範圍？
- 我們處理從營運現況評估、資料與權限架構設計、模型抽象層、 工作流整合到稽核機制的完整範圍，並負責維運交接。 範圍會依你的既有系統狀況調整。
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