接上現有系統，
AI 就能開始工作
不汰換、不搬資料、不停機。 我們把 AI 疊在您既有的 ERP、HIS、MES 之上， 讓管理層用中文直接問，系統即時給出圖表與分析。
AI 依需求導入，
不是套用制式產品
多數 AI 專案受阻於同一個原因——導入了一套通用工具，卻對不上既有的流程與資料結構。 我們的順序相反：先確認要解決什麼，再決定串接範圍與實作方式。
說出需求
從您實際遇到的問題開始。哪份報表最耗工時、哪些問題重複詢問頻率最高、哪個流程最占人力——先把真正的痛點找出來。
討論方法
確認資料的實際結構與分布位置，共同評估可行範圍與優先順序。可行性釐清後，再進入導入討論。
做出來
依議定範圍完成建置與部署，交付前於實際資料環境完成驗證，並提供操作說明與教育訓練。
我們是先懂資料，
才做 AI
我們無法熟悉每一個產業的業務細節—— 但我們理解資料庫。
理解資料如何儲存、擷取與串接，才有辦法整合分散在不同系統中的資訊， 確保 AI 取得正確的數字。
數據正確，AI 才具備提供洞察的基礎。這是我們把「精準」放在第一位的原因。
不動您的系統，
只讓它多長出能力
導入 AI 最貴的成本從來不是買 AI， 而是汰換那些運作多年、且每日仍在使用的系統。
因此我們不更動它。AI 疊加於既有架構之上，僅讀取、不寫入， 原有作業維持既定運作。
我們最擅長的是地端部署——採用開源 LLM，所有運算在機構內部伺服器完成， 資料不經外部網路傳輸。若資安政策允許，亦可採雲端部署。
我們的三個產品
最常被問到的三類需求，我們先做成產品。實際導入時仍會依您的環境調整。
AurMed
就能看見數據
串接資料庫與 CDP，用中文問句直接查營運數字， 即時產出圖表、下鑽分析與行動建議。無須等待 IT 協助，也無須具備 SQL 能力。
AurWiki
讓 AI 成為機構的知識大腦
將內部文件整合為可查詢的知識庫。回答嚴格限定在已建檔資料內， 並標示參考來源與頁碼——不僅提供答案，亦標示依據來源。
AurChat
說出需求就能得到引導
接上既有的 LINE 官方帳號，使用者用講的或打字描述需求， 系統判斷對應服務並給出引導。不必另外做 App，使用者也不用學新介面。
換個場域，就是另一種應用
底層能力是同一套。真正決定應用形態的，是各產業日常運作中不同的瓶頸。
醫療機構
政府機關
製造業
服務業與零售
企業內部單位
聊聊您想解決什麼
無論處於評估階段、尋找合作夥伴，或僅想確認 AI 是否適用於特定情境，都歡迎來信洽談。
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