AI 與資料

聊天機器人回答問題。智慧代理採取行動：讀取紀錄、呼叫您的系統並完成流程步驟。多智慧代理系統將較大的任務拆分給各自負責範圍有限的智慧代理，更易於測試和控制。

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它們是針對 AI 智慧代理的開放協定。模型上下文協定（MCP）將智慧代理連結至工具與資料。Agent2Agent（A2A）讓不同系統中的智慧代理委派工作。智慧代理支付協定（AP2）讓智慧代理在您簽署的授權下付款。

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智慧代理只能透過我們為其定義的工具行動，每個工具都有各自的權限與限額。每次呼叫都有日誌。防護欄檢查輸入與輸出，有風險的步驟會等待人員核准。

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在人工參與（HITL）工作中，人員核准每個步驟。在人工監督（HOTL）工作中，智慧代理執行常規步驟，人員監督、接收警示並在異常時介入。我們與您議定哪些步驟需要哪種模式。

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我們用真實案例與預期結果建置評估集。每個智慧代理在發布前以及每次變更提示詞、模型或工具後都會在此評分。門檻由您議定，低於門檻我們不會發布。

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我們按任務選擇。選項包括 OpenAI、Claude 與 Gemini 的前沿模型，開放權重的 Llama、Qwen、DeepSeek 與 Mistral，以及 Jais、Falcon 與 ALLaM 等區域模型。資料必須留在境內時，我們使用可在您環境中執行的模型。

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支援。我們基於您的詞彙與文件微調 Jais、Falcon 與 ALLaM 等阿拉伯語優先的小型語言模型。接著以使用者實際提出的問題、在其使用的方言下測試。

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檢索增強生成會找出回答問題的段落並交給模型。GraphRAG 加入知識圖譜，呈現實體之間的關聯，使答案能夠依循這些關聯查找。權限感知意味著每段內容都先按提問者的權限過濾。

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通常小型模型就夠。分類、擷取以及基於自有文件的問答，在經過調校的小型語言模型上通常表現良好，所需 GPU 更少、成本更低。我們只在需要更深推理的任務上保留大型模型。

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大型語言模型以文字訓練。大型量化模型（LQM）基於數值資料訓練，例如價格、交易或供應鏈流量。它用於在答案為數字的情境中模擬並預測結果。

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可以。我們採用可解釋 AI（XAI）方法，展示哪些因素驅動了每個決策，並記錄模型的建置與測試方式。您的信用、風險與稽核團隊可在每個模型上線前進行審查。

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我們測試模型在您和監理機構關注的客群中的表現。若無正當理由而結果存在差異，我們會在發布前調整資料、特徵或模型。

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可以。詐欺與 AML 模型在交易發生時即時評分。可疑案件會被暫緩或轉交您的調查人員，並附上模型標記的理由。

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能。交易型智慧代理透過範圍有限且有日誌的工具呼叫您的系統來完成工作，例如查詢訂單或變更預訂。有風險的步驟（例如付款）可要求客戶或員工確認。

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我們用您客戶使用的語言與方言（包括阿拉伯語）建置與測試智慧代理，並使用為其調校的模型。在任何客戶聽到或看到智慧代理之前，我們會用真實錄音與訊息進行測試。

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影片資料量大，有些決策不能等待。在攝影機或其附近處理可獲得更快結果，減少網路傳輸的資料量，並在必須留存時把影片留在現場。

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語音通話、網頁聊天與訊息，連結同一後端系統，使客戶可在通路之間切換。我們從請求量最大的通路開始。

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它像人一樣閱讀檔案：文字、版式與含義。IDP 2.0 增加 AI，對照您的規則查核資料、處理常規異常並將結果入帳至您的系統。

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發票、銀行對帳單、貿易融資單據、KYC 檔案與複雜表單，無論鍵入、掃描或拍照。我們以您自己的樣本，涵蓋您收到的各種版式與語言進行測試。

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驗證規則透過核對合計、供應商、訂單與紀錄，在入帳前找出多數錯誤。任何不確定的內容都會保留給人工處理，並顯示原因。更正結果會回饋至系統，使其持續改善。

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不同。機器人流程自動化只是在畫面上重複點選，版式一變就會失效。IDP 理解檔案本身，並透過 ERP 的介面而非其畫面入帳。

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我們透過整合事業群所合作 ERP 系統的支援介面入帳，包括 SAP、Oracle、Microsoft Dynamics 365 與 Odoo。入帳會先在沙箱環境測試，再進入您的上線總帳。

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取決於您的資料、團隊技能、資料必須留存的位置以及您將如何查詢。我們對照您的工作負載與駐留規則，比較 Snowflake、Databricks 與開放原始碼 Apache Iceberg 湖倉，並推薦最契合且最簡單的方案。

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僅在決策依賴即時資料之處，例如詐欺檢查、庫存水位或智慧代理操作。我們用 Kafka 與 Flink 流式處理這些事件，在每日資料已足夠的地方保留批次載入，因為批次處理營運成本更低。

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可以。我們透過 ERP 支援的介面或其資料庫日誌讀取變更，而不是執行繁重查詢，並把批次載入安排在非高峰時段。我們會在前後測量 ERP 的負載。

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每條管線都對資料量、鍵、合計與新鮮度做品質檢查，失敗時會阻止不良資料進入報表。我們與您的財務和營運負責人一起，將關鍵數字與來源系統核對。

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這是業務決策，體現為兩個目標。復原點目標（RPO）是您最多可承受遺失多少近期資料。復原時間目標（RTO）是系統最多可停機多久。我們據此設計複寫、容錯移轉與備份，然後進行測試。

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關聯式資料庫，以及文件、鍵值與搜尋資料庫，可部署在您自己的伺服器上或作為託管雲端服務。開始前我們會確認您執行的引擎與版本，並指派熟悉這些引擎的工程師。若您正在選擇新資料庫或託管服務，我們會先對照您的工作負載、技能、授權與營運成本比較各選項。

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從測量開始，而不是猜測。我們抓取最慢與最頻繁的查詢，閱讀其執行計畫，並檢查等待、鎖、記憶體與儲存。索引、查詢調整與設定往往比新硬體更有幫助，成本也低得多。我們先解決最大的原因，並對照基線衡量每項變更。

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因為每個系統都保留客戶、產品與供應商的各自副本，而這些副本會逐漸不一致。主資料管理議定唯一版本，保持其最新並回饋各系統，使報表與模型不再彼此矛盾。

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檢索會在任何文字到達模型之前應用您的資料列層級與角色層級存取規則。模型只能看到提問者有權閱讀的內容，敏感欄位還可先經遮罩。

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通常不會明顯拖慢。現代處理器加密速度快，多數資料庫與儲存系統在靜態加密時開銷很小。在應用內加密單一欄位成本更高。我們會在推行前針對您的工作負載測試效能，並選擇既滿足風險要求又不拖慢業務的方案。

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前提是可追溯：每個答案都顯示所執行的查詢和所用資料。它讀取語意層中議定的定義，我們還會用您團隊已經信任的數字加以檢驗。

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使用者用通俗語言輸入問題，AI 分析師將其轉換為資料庫查詢，在經過治理的資料上執行並解釋結果。使用者無需掌握 SQL，分析師也能減少處理常規請求的時間。

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可以。我們把分析能力建置到您的入口網站和應用中，每位客戶僅限存取自己的資料。若您的資料對他人有價值，我們可以將其包裝成自助式產品。

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聊天機器人回答問題。我們建置的是能完成工作的系統。智慧代理在監督下呼叫您的工具，模型只根據使用者有權看到的內容作答，資料平台持續為其提供資料。每一項都經過測試、留下日誌並加以衡量。

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智慧代理只能透過您授予權限、範圍有限的工具行動，且全程留下紀錄。人員以人工監督（HOTL）方式把關，並核准關鍵步驟。AgentOps 提供遙測、評估、防止模型編造答案的防護欄以及 Token 支出限額。

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