企業 AI 決策導入 方案 / POC

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（例如高價值客戶、流失風險、庫存壓力、毛利結構）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。

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。若企業目前只需要行銷內容與策略協助、沒有跨系統資料整合需求，通常先從 MAXO 開始會更合適。

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，因此會在導入前的診斷階段逐一盤點資料源與取得方式，再決定 POC 的範圍。

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。交付內容包含可運行原型、成效數據報告與可行性評估，作為是否擴展成 MVP 的判斷依據。

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，例如查詢時間縮短、預警覆蓋率或報表整併範圍。這些會在「診斷對齊」階段一起盤點，不需要在接洽前全部備妥。

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，讓不同角色只能看到被授權的資料。至於部署位置（雲端或企業內部）、資料留存期限、模型是否使用企業資料再訓練，以及相關的合約與資安條款，屬於個案設定：需由 PGYLAB 確認目前官網不列出具體資安認證或標準化政策，實際條件請於洽談時取得書面確認。

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（什麼算高價值客戶、庫存壓力如何計算）寫進系統，AI 才能給出可追溯來源的結果，並延伸為預警、決策建議、API 介接與 Agent 自動化，而不只是對話。

透過頁面上的「申請企業 AI 診斷工作坊」寄信給我們，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。若已有明確場景，也可以直接洽談 POC / MVP 導入，或前往聯絡頁。