KYBER · FOR ENTERPRISE
企業 AI
決策導入方案 / POC
KYBER 協助企業整合 ERP、CRM、WMS、電商、財務、文件與內部 SOP，建立專屬業務語義層，讓 AI 能理解企業資料，輔助管理者更快、更準、更可追蹤地做出決策。
01 · ARCHITECTURE
三層 AI 決策中樞架構
LAYER 01
資料整合層
把分散的企業資料統一進來
ERPCRMPOSWMS電商平台財務系統ExcelGoogle Sheet內部 SOPPDF / 文件
LAYER 02
業務語義層
讓 AI 用商業語言理解你的數據
高價值客戶流失風險庫存壓力毛利結構成交機率交期風險渠道效率客單成長
LAYER 03
AI 決策輸出層
AI 給出決策，不只是回答
自然語言查詢Dashboard預警通知決策建議API 介接人機協作流程Agent 自動化
02 · POC / MVP
彈性導入節奏
POC 2–3 週、MVP 6–8 週
每個企業的決策場景複雜度不同，我們以「最小可驗證範圍」為核心，依資料源數量、整合深度與使用者規模，動態調整時程與資源配置。
TRACK 01 · PROOF OF CONCEPT2–3 週
POC
以最小成本驗證 AI 在單一決策場景的可行性與商業價值。
適用範圍1 個決策場景｜1–2 個資料源｜5–10 位內部使用者
交付內容可運行原型、成效數據報告、可行性評估
時程彈性2 週：資料齊備、場景單一
3 週：需跨系統串接或語義層設計
3 週：需跨系統串接或語義層設計
TRACK 02 · MINIMUM VIABLE PRODUCT6–8 週
MVP
將驗證成功的場景，擴展為可實際營運、具備權限與稽核的最小可用產品。
適用範圍2–3 個決策場景｜多資料源整合｜部門級使用者
交付內容Dashboard / Agent / 工作流、權限機制、操作手冊、教育訓練
時程彈性6 週：既有 POC 延伸、架構單純
8 週：多系統整合、跨部門協作、進階 AI Agent
8 週：多系統整合、跨部門協作、進階 AI Agent
03 · PRINCIPLES
共通三階段心法
01
診斷對齊
場景盤點、資料源確認、成功指標定義
02
建置驗證
資料串接、模型配置、沙盒測試與調校
03
上線交付
業務驗收、文件與訓練、成效檢視
04 · FAQ
常見問題
Q01KYBER 是什麼？
KYBER 是企業 AI 決策導入方案。它把分散在 ERP、CRM、電商、財務與文件中的資料整合起來，建立一層「業務語義層」，讓 AI 用商業語言理解企業資料，再以自然語言查詢、Dashboard、預警通知與決策建議的形式輸出。導入方式以 POC 或 MVP 的最小可驗證範圍開始。
Q02KYBER 適合哪些企業？
適合資料分散在多個系統、管理者需要跨系統看數據才能決策的企業。常見情況包括：報表要人工整併才看得到全貌、庫存與交期問題往往事後才發現、業務與財務數字對不起來。
Q03KYBER 可以串接哪些企業資料？
資料整合層目前涵蓋 ERP、CRM、POS、WMS、電商平台、財務系統，以及 Excel、Google Sheet 等試算表，還有內部 SOP 與 PDF 等文件。實際可串接的系統仍取決於該系統是否提供 API、資料庫存取或可匯出的檔案格式。
Q04KYBER POC 會驗證哪些項目？
POC 通常為 2–3 週，聚焦 1 個決策場景、1–2 個資料源、5–10 位內部使用者，驗證三件事：資料能不能被穩定取得與整合、語義層是否正確反映該場景的業務定義、AI 的輸出對決策是否真的有幫助。
Q05導入前需要準備什麼？
準備三件事：想優先解決的決策場景、該場景會用到的資料源與存取方式（API、資料庫或匯出檔）、以及一個能定義業務規則並驗收成果的內部窗口。此外也需要事先確認成功指標。
Q06企業資料如何受到保護？
資料存取範圍會在導入前明確界定：只串接該決策場景需要的資料源，MVP 階段納入權限機制與稽核設計。至於部署位置、資料留存期限、模型是否使用企業資料再訓練，屬於個案設定。
Q07KYBER 與一般聊天機器人有何不同？
一般聊天機器人回答的是通用知識或預先寫好的問答；KYBER 回答的是你公司當下的營運資料。差別來自中間的業務語義層：它把企業自己的定義寫進系統，AI 才能給出可追溯來源的結果。
Q08如何申請企業 AI 診斷？
透過頁面上的「申請企業 AI 診斷工作坊」寄信，信件會自動帶出需要填寫的欄位（公司名稱、稱呼、想解決的痛點、聯絡方式）。工作坊為半天形式，用來盤點 AI 機會點與可行的起始場景。
準備好把資料變成決策了嗎？
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