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5/29 我們將在帆軟大會!歡迎來找我們 🎯預約時間請點留言處連結🔗
25/04/2026

5/29 我們將在帆軟大會!歡迎來找我們 🎯

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Google Cloud 報告明確指出,2026 年員工職責範圍將擴展到 Agent 管理與編排,並直接點名這個技能缺口:「成為『agent orchestrator』或『AI 幕僚長(Chief of Staff for AI)』的專業能...
23/04/2026

Google Cloud 報告明確指出,2026 年員工職責範圍將擴展到 Agent 管理與編排,並直接點名這個技能缺口:「成為『agent orchestrator』或『AI 幕僚長(Chief of Staff for AI)』的專業能力,目前市場上根本不存在。」

本文將這個角色稱為「AI PM」,核心責任是三件事:

任務邊界:哪些能自動執行,哪些必須轉真人或人工核准
品質與風險:怎麼驗收正確性,怎麼處理例外與合規
成效度量:怎麼把 AI 的產出連到業務指標、成本與 ROI⋯⋯

詳細文章請見留言處網址。

製造業最難處理的,不是機器壞掉,是「人走了、知識也跟著消失了」。技術老師傅離職,新人從零學起;BOM 對接全靠手工;報表出來的時候,問題早就無法補救。這不是個別企業的狀況,是整個製造業都在燒的問題。4 月 28 日,我們會在 Digitim...
09/04/2026

製造業最難處理的,不是機器壞掉,是「人走了、知識也跟著消失了」。

技術老師傅離職,新人從零學起;BOM 對接全靠手工;報表出來的時候,問題早就無法補救。這不是個別企業的狀況,是整個製造業都在燒的問題。

4 月 28 日,我們會在 Digitimes《AI 自適應下的終極智造》論壇現場,跟你聊 AI Agent 怎麼在製造業真正落地——從設備維修知識庫、進出貨表單識別,到第一線即時異常預警,場景都是你每天在面對的那些。

我們是這次論壇的銀級夥伴,現場有專業顧問,歡迎來找我們聊聊你的狀況。

📍 2026.04.28|台北華南銀行 期待與你相見

🔗 報名連結請見留言處

您知道嗎?客服部門其實是您被低估的「超級業務員」。如果能將分散在 LINE、TikTok、Amazon 和 Email 的客戶訊息,與您的電商訂單數據打通,客服就不再只是用來「處理客訴」的成本中心,而是能主動創造營收的利潤中心。根據我們的實...
17/03/2026

您知道嗎?客服部門其實是您被低估的「超級業務員」。

如果能將分散在 LINE、TikTok、Amazon 和 Email 的客戶訊息,與您的電商訂單數據打通,客服就不再只是用來「處理客訴」的成本中心,而是能主動創造營收的利潤中心。根據我們的實戰經驗,善用 AI 客服進行主動式關懷,平均能幫助品牌 提升 30% 的舊客回購率。

本文將揭開 3 個經過驗證的「AI 自動化劇本」,教您如何利用 Alta.DI 喚醒沈睡客,將對話轉化為訂單。

詳情請見留言處連結

「數據收集了一大堆,但真的要用的時候,卻像隔了一層紗?」我們常說數據是金礦,但如果資料散落在 CRM、資料庫、甚至是散亂的 Excel 裡,那它就只是佔空間的「數位廢物」。最痛苦的是,當你想做一次精準的行銷推播,光是整理名單、貼標籤,就要花...
12/03/2026

「數據收集了一大堆,但真的要用的時候,卻像隔了一層紗?」

我們常說數據是金礦,但如果資料散落在 CRM、資料庫、甚至是散亂的 Excel 裡,那它就只是佔空間的「數位廢物」。最痛苦的是,當你想做一次精準的行銷推播,光是整理名單、貼標籤,就要花掉團隊好幾天的時間。

這就是為什麼 Alta Tech 與 Data-DI 決定聯手,在這次 AI EXPO 為你帶來一套完整的「數據變現」方案。

我們把這件事變得超簡單:

跨平台整合: 不管你的資料在 MySQL、FTP 還是 API 裡,我們通通幫你串起來,建立 360 度的顧客標籤。

AI 直覺問答: 不用學寫程式碼,直接開口問 AI:「哪些客戶最近最有購買意圖?」或「幫我規劃這群人的行銷策略」。

從分析到行動: 數據分析完,直接對接 AI Agent 執行推薦,讓「數據驅動」不再只是口號,而是實實在在的業績成長。

別再讓珍貴的數據在硬碟裡睡覺了。來 D05 攤位,讓我們展示給你懂——如何用對話,讓數據自己說出業績答案。

📍 地點: 圓山花博爭艷館(新創區 D05 攤位)
📅 時間: 3 月 25 日 - 3 月 27 日
🔗 預約參觀,看數據如何變業績: https://ai-expo.tw/
🔥 想要 1 對 1 諮詢數據整合方案?這裡請: https://ntmof.share-na2.hsforms.com/27WY78acXRPGDAbPuP_oXqQw

UCP 是什麼?品牌電商用 AI 成交的新時代AI 不再只是導流或客服,未來更可能成為  #新的成交入口UCP(Universal Commerce Protocol,通用商務通訊協定)是 Google 推出的開放標準,目標是讓使用者在 G...
11/03/2026

UCP 是什麼?品牌電商用 AI 成交的新時代
AI 不再只是導流或客服,未來更可能成為 #新的成交入口

UCP(Universal Commerce Protocol,通用商務通訊協定)是 Google 推出的開放標準,目標是讓使用者在 Google AI Mode 與 Gemini 等 AI 介面中,從「詢問、比較」進一步走到「觸發商務動作」,包含官方提到的 direct purchase(直接購買)方向。

對臺灣電商品牌主來說,這意味著:AI 不再只是導流或客服,未來更可能成為新的成交入口。想吃到這波紅利,關鍵往往不是先寫程式,而是先把商品資料、政策、SOP 與跨部門流程做成「 」的樣子。

詳細文章請點擊留言處連結

感謝 網管人雜誌 報導🎖️
25/02/2026

感謝 網管人雜誌 報導🎖️

隨著生成式AI快速普及,企業對AI的關注已從技術嘗試,轉向實際導入營運流程。然而,內部資料分散、制度複雜與資安顧慮,仍使多數企業的AI應用停留在概念驗證階段。台灣企業數據治理與AI解決方案服務商Data-DI(數據立)指出,企業AI能否真正落地,關鍵在於是否具備能整合既有資料、並直接銜接實際工作流程的應用層。
#數據立 #數據

師傅級的老師傅要退休了,年輕人又招不到,產線上的技術斷層讓你每天都在焦慮嗎?製造業遇到的「缺工」不只是缺人,更是缺腦袋裡的經驗。當自動化設備遇到異常,如果只能等特定的資深員工來修,那停機的每一秒都是在燒錢。這就是為什麼你該看看 AltaBo...
24/02/2026

師傅級的老師傅要退休了,年輕人又招不到,產線上的技術斷層讓你每天都在焦慮嗎?

製造業遇到的「缺工」不只是缺人,更是缺腦袋裡的經驗。當自動化設備遇到異常,如果只能等特定的資深員工來修,那停機的每一秒都是在燒錢。

這就是為什麼你該看看 AltaBots.ai 打造的 AI Agent。它不像傳統系統只會照本宣科,而是像一位「永遠不會離職的數位學長」,能把產線 SOP、過往維修紀錄全都學起來。現場人員只要問一句,AI 就能立刻給出精準建議,讓新手也能像老手一樣搞定流程。

我們這次特別與 METAMatch 合作,在 Match Talks 分享會中,由數據立的解決方案顧問 包威棣 帶著大家直擊製造業的真實案例。不講空泛的科技名詞,我們直接現場 Demo 給你看,AI Agent 是如何從解決缺工痛點,變成企業產能翻倍的秘密武器。

2026 年了,別再讓「找不到人」成為公司成長的絆腳石。

🛠️ 分享會精華搶先看
痛點剖析:為什麼你的製造業轉型總是卡在第一步?

實戰類型:哪些場景最適合派 AI Agent 上場代班?

應用地圖:專為製造業量身打造的自動化落地路徑。

現場 Demo:親眼見證 AltaBots.ai 如何讓流程變簡單。

📅 活動時間:2026/03/05 14:00
📍 收看方式:YouTube 線上首播(請見留言處連結)

讓「製」慧化不再只是口號,而是你每天都能感受到的輕鬆與高效。

#製造業轉型 #缺工解決方案 #自動化

「對Data-DI而言,AltaBots.ai的推出,象徵公司從顧問服務邁向產品化平台的重要里程碑,也代表企業AI應用正式進入可規模化部署階段。未來,Data-DI 、將持續與不同產業夥伴合作,拓展AIAgent在營運、管理與服務流程中的應...
09/02/2026

「對Data-DI而言,AltaBots.ai的推出,象徵公司從顧問服務邁向產品化平台的重要里程碑,也代表企業AI應用正式進入可規模化部署階段。未來,Data-DI 、將持續與不同產業夥伴合作,拓展AIAgent在營運、管理與服務流程中的應用,協助企業在風險可控的前提下,深化AI技術與實際流程的結合。」

感謝經濟日報報導,2026年 AltaBots.ai 持續協助台灣公司 AI 落地應用發展 🚀 詳細報導請見留言連結!

02/02/2026

數據分析師總在「撈數據」而沒有時間分析?AltaBots.ai 讓你一句話搞定報表 >> https://www.data-di.com/altabotsai

別人家老闆還在等數據撈取,你家老闆問一句話,複雜的數據分析就自動完成。數據團隊終於不用再加班抓數據、調格式,讓 AI 成為你最專業的數據分身。

最心累的不是分析數據,而是「等數據」。

AltaBots.ai 企業級數據分析 Agent,就是要終結這種「數據難產」的循環:

🔹 口語即指令: 不用學程式碼,只要對著 AI 說「幫我分析 Q1 營運表現」,報表跟圖表瞬間生成。

🔹 模型自由選: 內建 Gemini、OpenAI、Claude,依分析需求彈性選擇最聰明的大腦。

🔹 智慧分析: 不只給你數字,還能自動發現「關鍵趨勢」並給建議,讓報表真正具備決策價值。

🔹 系統深度整合: 透過 API/MCP 輕鬆嵌入現有後台,完全不改變你原本的工作習慣。

我們已協助 30+ 台灣企業成功落地轉型,具備 ISO 27001 資安認證,讓你的企業數據在最安全的環境下發揮價值。

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你是否曾在深夜收到客訴通知,卻不知道白天客服團隊到底發生了什麼事?或是每週花 3 天整理各個渠道的對話紀錄,報表永遠趕不上實際狀況?這不是你一個人的問題。根據 IBM 2025 年 AI 客服研究報告指出,導入成熟 AI 分析系統的企業,客...
27/01/2026

你是否曾在深夜收到客訴通知,卻不知道白天客服團隊到底發生了什麼事?或是每週花 3 天整理各個渠道的對話紀錄,報表永遠趕不上實際狀況?

這不是你一個人的問題。

根據 IBM 2025 年 AI 客服研究報告指出,導入成熟 AI 分析系統的企業,客戶滿意度平均提升了 17%,而客服主管的報表整理時間可減少高達 60%。

關鍵就在於:用 AI 客服報表找出隱藏在數據中的「漏洞」,讓問題無所遁形。

如何透過 AI 客服報表的三大分析模組——聊天分析、機器人分析與探索發現——精準抓出團隊效率、營收流失與客戶體驗的隱形漏洞?請點擊留言處文章連結

已經是 LINE 行銷頂尖玩家,IMAG 為什麼還需要 AI Agent?>>https://meet.bnext.com.tw/topic/view/268/article/view/52997在 LINE 行銷的國際戰場上,IMAG 的...
21/01/2026

已經是 LINE 行銷頂尖玩家,IMAG 為什麼還需要 AI Agent?>>https://meet.bnext.com.tw/topic/view/268/article/view/52997

在 LINE 行銷的國際戰場上,IMAG 的地位不言而喻。 他們是全球少數同時具備創意策略規劃與系統技術整合能力的 LINE 生態專家。從品牌溝通設計、互動機制規劃,到 CRM 與後端系統串接,IMAG 以完整的「創意 × 技術」雙引擎模式,協助跨國品牌在 LINE 上建立長期營運能力。

這意味著,無論是在創意策略還是技術底層,他們都已經站在金字塔的頂端,手握一線精品集團的信任。

但「頂級服務」往往伴隨著一個難題:難以複製的精緻度。 尤其是服務跨國精品客戶,對方要的不只是標準報表,而是隨時隨地、針對不同市場的深度洞察。 這讓 IMAG 面臨一個甜蜜的負擔:業務版圖擴張得太快,為了維持雙認證等級的高品質服務,分析師光是製作全球營運月報就要花掉 3 天;報告交出去後,還得隨時切換語言回應各國客戶的提問。

他們不想因為規模變大,就稀釋掉那份引以為傲的專業。 所以,頂尖高手選擇找高手合作。IMAG 找上 AltaBots.ai,目標不是「節省人力」,而是「規模化他們的專業」。

我們聯手打造了一位「AI 虛擬分析師」,讓 IMAG 的戰力從「優秀」進化到「難以超越」:

1. 把「跨市場的經驗」變成 AI 的大腦 以前,只有資深分析師知道怎麼解讀不同國家的數據脈絡(例如:法國市場對封鎖率的容忍度、日本市場的點擊習慣)。現在,我們將這些珍貴的產業 Know-how「教」給 AI。

結果?AI 產出的不只是數據,而是帶有資深顧問視角的策略建議。這讓 IMAG 的服務標準,在每一個市場都能維持高水準一致性。

2. 讓回應速度跟上全球時區 跨國服務最怕時差。現在,無論是歐洲還是亞洲的客戶,半夜想問數據,直接用 LINE 問 AI,1 分鐘內就能拿到精準答案。

這不僅僅是快,而是展現了一種游刃有餘的統治力。

成果就是最好的證明:

從 3 天到 1 分鐘:繁瑣的月報製作瞬間完成,分析師終於能把時間花在為客戶創造更多創意與技術價值。

3 人 50 品牌:透過 AI 賦能,IMAG 僅需 3 人的核心數據團隊,就能穩穩撐起全球 50 多個頂級品牌的數據需求。

IMAG 執行長 Henry 說:「AI 不是無中生有的魔法,而是讓原本在做的事情做得更好。」

這就是 AltaBots.ai 的價值——我們不是來教你怎麼做生意,而是幫已經很強的你,裝上無限擴充的渦輪引擎。 如果你的企業已經做得很好,但覺得卡在人力的天花板上不去,或許你也需要一位「AI 虛擬員工」。

讓強者更強,這才是 AI 轉型的真相。

👉 查看文章:https://meet.bnext.com.tw/topic/view/268/article/view/52997
👉 瞭解更多 AltaBots.ai:https://www.data-di.com/altabotsai

#企業轉型 #強強聯手 #數據分析

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