不要買一個聊天框 Don't buy a chat box チャットボックスを買うのではない
我們不是另一個 AI 聊天機器人，是企業內部的 AI 控制台 — 把散在 ERP、Excel、NAS、文件夾的資料，整理成 AI 可以安全使用的資料層。 Not another AI chatbot — an internal AI control panel that turns the data scattered across your ERP, Excel files, NAS, and folders into a layer your AI can safely use. もう一つの AI チャットボットではなく、企業内部の AI コントロールパネル。ERP・Excel・NAS・フォルダに散在するデータを、AI が安全に使えるデータ層に変えます。
| 呆滯品Slow SKU滞留SKU | 推薦客群Targetターゲット | 信心度Conf.信頼度 |
|---|---|---|
| A-2091 | 高回購_北區Repeat_Northリピート_北部 | 92% |
| B-0447 | 新客_促銷敏感New_PromoSens新規_プロモ感度高 | 87% |
| C-1138 | 企業採購_Q4Enterprise_Q4法人購買_Q4 | 95% |
| 區域Region地域 | Q4 2025 | YoY |
|---|---|---|
| 北區North北部 | $4.2M | +18% |
| 中區Central中部 | $2.8M | +7% |
| 南區South南部 | $1.9M | -3% |
| 產品線Product Line製品ライン | 趨勢Trendトレンド | 變化Change変動 |
|---|---|---|
| Pro Series | ▲ | +24% |
| Basic Line | ▼ | -15% |
| Eco Range | ▼ | -31% |
| 指標Metric指標 | Q3 '25 | Q3 '24 | Δ |
|---|---|---|---|
| 營收Revenue売上 | $8.7M | $7.1M | +22% |
| 毛利率Margin粗利率 | 34.2% | 31.8% | +2.4pp |
| 客單價AOV客単価 | $1,240 | $1,185 | +4.6% |
同樣的模型、同樣的問題。差別只在你餵給它的是「資料」還是「混亂」。 Same model. Same questions. The only variable: whether you feed it data — or chaos. 同じモデル、同じ質問。違いは、データを与えるか、混沌を与えるか。
來源：Stanford AI Index 2024 等公開資料 Source: Stanford AI Index 2024 et al. 出典：Stanford AI Index 2024 ほか
來源：Gartner, "Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk", Feb 2025 Source: Gartner, "Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk", Feb 2025 出典：Gartner, "Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk", 2025年2月
缺乏 AI-ready data 支持的企業 AI 專案 — 將被放棄。 Of enterprise AI projects lacking AI-ready data — will be abandoned. AI-ready data が不足した企業 AI プロジェクト — 放棄される。
的組織坦承 — 不確定自家資料能不能支援 AI。 Of organizations admit — they're unsure their data can support AI. の組織が認める — 自社データが AI を支援できるか不明。
同一個模型，精確度從 49% 提升到 80% — 從丟銅板到可決策。 Same model: accuracy jumps from 49% to 80% — coin-flip to decision-grade. 同じモデル：精度 49% → 80% — コイン投げから意思決定可能へ。
精確度可信賴 — 可以拿來決策。 Trustworthy accuracy — good enough to decide on. 信頼できる精度 — 意思決定に使える。
Dana-Farber Cancer Institute、Harvard Medical School 與 MIT 在 Cancer Cell 發表的對照實驗：同一個模型 GPT-4o，同一批問題，同一個 RAG 架構。唯一變因 — 餵給它的資料是散亂的還是結構化的。 A controlled study published in Cancer Cell by Dana-Farber, Harvard Medical School, and MIT: identical GPT-4o, identical questions, identical RAG architecture. The only variable — whether the data fed in was unstructured or structured. Dana-Farber、Harvard Medical School、MIT が Cancer Cell に発表した対照実験：同じ GPT-4o、同じ質問、同じ RAG。唯一の変数 — 与えるデータが散在しているか、構造化されているか。
AI 懂世界，但不懂你的公司。 AI understands the world — not your company. AI は世界を知っているが、あなたの会社は知らない。
資料散在 ERP、Excel、NAS、信箱 — AI 找得到嗎？
Data scattered across ERP, Excel, NAS, inboxes — can AI even find it?
データが ERP、Excel、NAS、メールに散在 — AI は見つけられる？
AI 知道 客戶 A、Customer A、C01-A 其實是同一位嗎？
Does AI know 客戶 A, Customer A, and C01-A are the same person?
AI は 客戶 A、Customer A、C01-A が同一人物だと分かる？
誰可以看薪資、誰可以看業績、誰不能看合約 — AI 守得住邊際嗎？ Who sees payroll, who sees revenue, who can't see contracts — does AI hold the line? 給与・業績・契約 — 誰が見られるか。AI は境界を守れる？
AI 答錯了，你回得去看它用了哪一筆資料嗎？ 稽核時，誰動了什麼資料 — 都查得到嗎？ When AI is wrong, can you trace which row it used? At audit time, can you tell who touched what? AI が間違えたとき、どの行を使ったか追跡できる？ 監査時、誰が何を触ったか追える？
這四件事，我們叫它 章法 — 才能稽核。 These four together — we call them the Discipline. Only then can you audit. この四つを我々は 章法（ディシプリン）と呼ぶ — それで初めて監査できる。
這就像把所有文件丟給新人，然後跟他說「你自己看」。但他不知道：哪些能看、哪些不能看、哪些是舊的、哪些是機密、哪些互相矛盾…… It's like dumping every document on a new hire and saying "figure it out." They don't know: what's safe to read, what's confidential, what's outdated, what contradicts what. 新人に全書類を渡して「自分で見ろ」と言うようなもの。何が見ていいか、機密か、古いか、矛盾しているか — 分からない。
餵數據不是數位轉型，更難 AI 轉型 — 只是搭建新的混亂。 Feeding raw data isn't digital transformation — it's just relocating the chaos. データを与えるだけではDXでもAI転換でもない — 新しい混沌を組み立てるだけ。
拖拉上傳，或寄 email 給 。加一行副本，報表自動入倉。 Drag and drop, or email it to . One CC line — reports flow in automatically. ドラッグ＆ドロップ、または にメール。CC を1行追加するだけで、レポートが自動入庫。
AI 分析報表結構，建議資料怎麼組織。你懂業務 — 只需確認「這欄是地區、這欄是金額」。 AI analyzes the structure and suggests how to organize. You know the business — just confirm what each column means. AI がレポート構造を分析し、データの整理方法を提案。業務を理解しているあなたは「この列は地域、この列は金額」と確認するだけ。
設定一次，之後每月報表進來，倉儲自動更新。然後直接問。 Set it up once. Every month, new reports arrive, warehouse updates automatically. Then just ask. 一度設定すれば、毎月届くレポートでウェアハウスが自動更新。あとは聞くだけ。
不需要資料工程師。不需要寫 SQL。不需要上雲端。
懂報表就能搞定。
No data engineer. No SQL. No cloud.
If you understand the reports, you can set this up.
データエンジニア不要。SQL不要。クラウド不要。
レポートが分かれば、それで十分。
每新增一份報表，它與所有現有報表的交叉分析能力也一起解鎖。 Every new report unlocks cross-analysis with everything already in your warehouse. レポートが追加されるたび、既存レポートとのクロス分析能力も同時に解放されます。
銷售報表。你能問「哪一季最好？」 Sales report. You can ask "Which was the best quarter?" 売上レポート。「最も好調な四半期は？」と聞けます。
+ 庫存報表。你能問「哪些產品賣得好但快缺貨了？」 + Inventory report. You can ask "Which products sell well but are running low?" + 在庫レポート。「売れ筋なのに在庫が少ない商品は？」と聞けます。
+ 客戶報表。你能問「哪個地區的大客戶貢獻了 80% 的營收？」 + Customer report. You can ask "Which region's top clients drive 80% of revenue?" + 顧客レポート。「売上の80%を占める大口顧客はどの地域？」と聞けます。
第一天，你有一份報表，能回答簡單問題。一年後，你有一座資料倉儲，能回答你從沒想過的問題。
報表越多，交叉分析的能力也一起解鎖。
Day 1, you have one report and can answer simple questions. Day 365, you have a warehouse that answers questions you never thought to ask.
More reports — more cross-analysis power.
初日は1つのレポートで簡単な質問。1年後にはデータウェアハウスで思いもしなかった質問にも答える。
レポートが増えるたび、クロス分析の能力も解放される。
確認這位員工有沒有權限。Verify this employee's permissions.この社員の権限を確認。
找到這個客戶的歷史紀錄。Pull this customer's history.この顧客の履歴を取得。
查報價規則與庫存狀態。Look up pricing rules and stock status.価格ルールと在庫状況を確認。
產生回答與建議。Generate answer and recommendation.回答と提案を生成。
留下一筆使用紀錄。Log this access.使用履歴を残す。
表面是一句問答，背後是 一整套帳本，每一筆決定都 查得到來源。 On the surface, one Q&A. Underneath, a full ledger — every decision traceable to its source. 表面は一つの問答、その裏には完全な帳簿 — どの判断も 出所まで追える。
| 以前的 AIYesterday's AIこれまでの AI | 用 之後After 導入後 |
|---|---|
| 只能回答通用問題Only answers generic questions汎用的な質問しか答えられない | 可以回答公司內部問題Answers your internal questions社内の質問に答える |
| 只能看你手動上傳的資料Only sees what you manually upload手動アップロード分しか見えない | 直接連接 ERP、Excel、NAS、文件夾Connects directly to ERP, Excel, NAS, foldersERP・Excel・NAS・フォルダに直接接続 |
| 不知道誰有權限Has no idea who has access誰に権限があるか分からない | 依照職位與部門控管資料Governs data by role and department職位と部署で管理 |
| 答案來源不清楚Sources are murky回答の出所が不明 | 每次回答都查得到來源Every answer is traceable毎回出所まで追える |
| 資料可能外流Data may leakデータ漏洩リスク | 可部署在公司內網Deployed inside your network社内ネットワークで稼働 |
| 用完沒有紀錄No record after use使用ログが残らない | 每次使用都有稽核紀錄Every use is audit-logged毎回監査ログを記録 |
以前 AI 是外部顧問，現在 AI 是公司內部同事。 Yesterday — outside consultant. Today — inside colleague. かつての AI は外部の顧問。今の AI は社内の同僚。
這不只是 IT 技術導入。這是 企業真正的效率工程。 This isn't just an IT rollout — it's the company's real efficiency engineering. これは単なる IT 導入ではない — 企業の真の効率工学だ。
報價、客戶紀錄、商品資訊 — 一句話查完。Quotes, customer history, product info — one question, done.見積・履歴・商品情報 — 一言で完結。
直接問公司 SOP，不用追著資深員工跑。Ask the SOPs directly — stop chasing senior staff.SOP に直接聞ける — 先輩を追わなくていい。
週報自己長出來，主管看摘要，不要看 Excel。Weekly reports write themselves. Read the summary, skip the Excel.週報が自動生成。要約を読むだけ、Excel は不要。
歷史案件、處理方式、合約條款 — 一秒回。Past cases, resolution paths, contract terms — answered in a second.過去案件・対応・契約条項 — 一秒で回答。
老師傅、資深員工的經驗，變成可查詢資產。Veteran know-how becomes a queryable asset.熟練者・古参の経験を検索可能な資産に。
很多老闆其實最懂這件事。你的資料留在哪裡，AI 才該跑在哪裡。 Most owners get this best of all. Your AI should run where your data lives. 経営者ほどよく分かっている。データのある場所で AI を走らせるべきだ。
「你的資料留在哪裡，AI 才該跑在哪裡。」 "Your AI should run where your data lives." 「データのある場所で AI を走らせるべき。」
超輕量硬體算力需求Ultra-light hardware requirements超軽量のハードウェア要件開放格式儲存 — 不被任何廠商鎖定
Data stored in open formats — no vendor lock-in
データはオープン形式で保存 — 特定ベンダーに依存しない
設計符合 ISO 27001 與 SOC 2 Type II 控制項。ISO 27001 Q3-2026、SOC 2 Q4-2026。Architected to ISO 27001 and SOC 2 Type II controls. ISO 27001 Q3-2026, SOC 2 Q4-2026.ISO 27001 と SOC 2 Type II 準拠設計。ISO 27001 Q3-2026、SOC 2 Q4-2026。
SAML 2.0 + OIDC SSO，整合 AD/LDAP。Namespace 級 RBAC，角色繼承與細粒度授權。SAML 2.0 + OIDC SSO, AD/LDAP integration. Namespace-level RBAC with role inheritance and fine-grained permissions.SAML 2.0 + OIDC SSO、AD/LDAP 統合。Namespace 単位の RBAC、ロール継承と細粒度権限。
敏感度標籤可套用至倉儲、mart、欄位層級。結合 RBAC 控管不同等級資料。Sensitivity labels at warehouse, mart, or column level. Combined with RBAC for tiered access.機密ラベルを倉庫・マート・カラム単位で適用。RBAC と組み合わせ階層管理。
每筆查詢、pipeline 執行、權限變更都留存。預設 365 天，Webhook 匯出 SIEM。Every query, pipeline run, permission change is logged. Default 365-day retention, webhook export to SIEM.クエリ・パイプライン・権限変更を全記録。365日保持、SIEM へWebhook出力。
支援完全離線 AI 運算。或安全連接 Claude / GPT — 但資料始終在你的環境。Supports fully offline AI inference. Or securely call Claude / GPT — data stays in your environment either way.完全オフライン AI 推論をサポート。または Claude / GPT に安全接続 — データは自社環境を出ない。
P1 ≤ 4hr / P2 ≤ 8hr / P3 ≤ 1bd。Enterprise 含季度業務檢視。P1 ≤ 4hr / P2 ≤ 8hr / P3 ≤ 1bd. Enterprise includes quarterly review.P1 ≤ 4hr / P2 ≤ 8hr / P3 ≤ 1bd。エンタープライズは四半期レビュー込み。
適用於中大型企業、集團管理 — 請洽專人聯絡。 For large enterprises and groups — talk to a specialist. 中・大規模企業、グループ管理向け — 専任担当へご相談ください。
FullMind 福茂數位智能科技 × Aotter FullMind Digital × Aotter FullMind デジタル × Aotter
我們線上帶你走過一遍：資料倉儲怎麼長出來、員工問一句後面跑了什麼、模型如何在你的機房安全運行。 We'll walk you through it live: how the warehouse grows, what happens when an employee asks one question, and how models run safely on your premises. オンラインでご案内：倉庫の成り立ち、社員が一言聞いた裏側、自社設備で安全に動くモデル。