我們做的 AI 應用類型
- AI 客服 / 智能助理（LINE、網站、Slack）
- AI 語音接聽與派單（電話即時語音對話、自動建單）
- 企業知識庫問答系統（員工問內部文件、SOP）
- 文件處理自動化（合約審閱、發票辨識、報表整理）
- 客製化 GPT / Claude 助理（特定領域知識）
技術選擇彈性
- 不綁定單一 AI 廠商：整合 GPT、Claude、Gemini，依任務選最適合的模型
- 部署彈性：可用雲端 API，也可把開源模型部署在客戶自有伺服器（資料不外流）
- 完整原始碼交付，不收長期授權費
- 與 LINE、Slack 及自有後端系統的串接經驗
我們的觀點：先算 ROI，別為了 AI 而 AI
這兩年最常見的狀況，是老闆看了新聞覺得「我們也該導入 AI」，但說不清楚要解決什麼問題。我們的做法剛好相反：先找那個「重複、耗人力、又有明確規則」的環節下手，因為那裡的投資報酬最容易算得出來。舉個我們自己做的例子——花蓮計程車車隊每天大量電話叫車，接線是高度重複的人力工作，我們替它做了 AI 語音接聽（即時語音對話、自動辨識地標、直接建單派車），這種地方導入 AI 才划算。反過來，如果只是想要一個「看起來很厲害」的 AI，我們會老實跟你說別花這個錢。
實際做過的 AI 案子
我們交付過的 AI 應用包括：GoGoCha 花蓮計程車的 AI 電話接聽與 SmartDispatcherV2 智慧派單後端；戀愛互動遊戲《Alive》的多模型編排（Claude／Gemini／OpenAI）與 7 維情緒系統，已上架 iOS／Android；以及中醫診所的 LINE 預約系統（含併發控制與大量 E2E 測試）。這些都是上線運行中的真實系統，不是 demo。
隼訊 AI 工具導入流程
我們替企業導入 AI 工具時，從盤點到上線的實際步驟。
- 1
流程盤點找切入點
盤點你的工作流程，找出重複、耗人力、規則明確、ROI 最高的環節作為導入起點。
- 2
自建 vs SaaS 選型
依資料敏感度、整合需求與成本，決定該用雲端 API、開源自架，還是現成 SaaS。
- 3
MVP 開發
先做一個能試用的最小可行版本，通常第二週就能看到雛形，及早驗證方向。
- 4
試用回饋與調整
讓實際使用者試用，依回饋調整提示詞、知識庫與互動流程。
- 5
整合上線與交付
與既有系統整合、上線，交付原始碼並提供維運說明。
AI 工具開發 — 透明定價
所有方案均含完整服務內容，無隱藏費用
AI 客服 MVP
NT$ 60,000 / 專案
適合：中小企業、想試水溫
- 基礎 chatbot（GPT / Claude API）
- 知識庫整合（50 題以內）
- LINE / 網站嵌入
- 3 個月技術支援
客製化 AI 助理
NT$ 150,000 / 專案起
適合：中大型企業、特定流程需求
- 完整客製功能
- CRM / 內部系統整合
- 多語言
- 客製化 UI
- 6 個月技術支援
AI 顧問
NT$ 25,000 / 月
適合：上市櫃公司、全面導入 AI
- AI 策略諮詢
- 導入順序規劃
- 自建 vs SaaS 工具選型
- 員工訓練
- 定期模型更新
常見問題
AI 客服開發大概多少錢？
MVP 版本約 6 萬一次性費用 + 每月 1–3 萬 API 費用（API 為實際用量成本，照原價計）。客製化複雜版本 15–25 萬。具體價格依需求功能、整合複雜度而定。
AI 工具要做多久？
MVP 約 3–4 週；完整客製化 6–12 週。採用敏捷開發，通常第二週可看到可試用的雛形。
我可以自己用 ChatGPT，為什麼要找你們開發？
如果是個人輔助，自己用即可。客製化開發適用於：員工 / 客戶共用、需連接內部資料、需整合既有系統、需符合資料合規要求。建議先諮詢釐清需求屬於哪一類。
會不會洩漏客戶資料？
依資料敏感度設計：低敏感度可用 OpenAI / Anthropic API（有資料保留政策）；高敏感度可部署開源模型在客戶自有伺服器，資料完全不出去。我們做過含併發控制與測試的醫療預約系統，理解敏感資料的處理要求。