ShopsLinq AI 電商
以 AI 協助商品、訂單、顧客與庫存管理，依品牌需求客製設定並串接既有資料，建立可持續運作的電商營運核心。
我們不做一次性的 AI 展示。從需求釐清、系統整合，到上線後的監控與維運，每一步都以能長期運作為標準。
01合作方案
依需求選擇合作起點
我們的核心是 AI 電商與平台共同開發；AI 導入則從團隊目前最需要突破的營運問題開始。
平台共同開發
與客戶一起從 MVP 開始規劃與開發自己的平台，上線後持續迭代、整合 API 與資料，並負責雲端維運。
AI 導入與落地
盤點流程、資料與預期效益，挑出最值得先做的 AI 應用，從 PoC 一路做到正式上線與維運。
02AI 落地場景
AI 落地，從一個具體問題開始
以下是企業最常見的起點。我們先確認流程與資料條件，再決定模型、架構與部署方式。
- 01
內部知識問答
把規章、SOP 與產品文件整理成可檢索的知識庫，同仁用自然語言提問，回答附上出處。
RAG 知識庫 - 02
客服與詢問回覆
依商品、訂單與常見問題資料草擬回覆，複雜或例外的問題再轉交真人處理。
客服 AI - 03
文件與資料擷取
從表單、報價單、合約等文件擷取欄位並寫入既有系統，減少重複的人工輸入。
文件處理 - 04
流程自動化與 AI Agent
讓 AI 透過既有系統的 API 完成查詢、建單、通知等步驟，關鍵節點保留人工確認。
AI Agent - 05
地端私有模型
資料不能離開公司時，在自有機房或私有環境部署開源模型，並建立監控與更新流程。
地端部署 - 06
既有系統加入 AI
在 ERP、電商或內部系統中加入摘要、分類、推薦等功能，不必整套重建。
系統整合
多數 AI 專案受客戶保密協議保護，無法公開細節。洽談時，我們可以在不涉及客戶資訊的前提下說明相關經驗。
不在清單上？ 告訴我們您的流程 →
03交付流程
從模糊需求，到可上線的交付
技術選擇放在需求之後。每個階段都有可確認的具體成果，降低一次性投入的風險。
01
需求與現況盤點
釐清真實業務流程、資料現況與具體痛點，定義可衡量的驗收標準。
產出需求清單與驗收標準
02
方案與範圍確認
評估合適的技術架構、系統邊界與排程，降低一次性投入的風險。
產出架構、範圍、時程與估價
03
開發與階段驗證
以模組化與 PoC/MVP 節奏推進，每一階段都產出可運行的成果。
產出可實際操作的 PoC 或 MVP
04
上線與持續維運
完成雲端或地端自動化部署、監控指標與日常營運支援。
產出上線系統、監控與交接文件
04FAQ
導入前常見的問題
我們還不確定 AI 能做什麼，可以找你們談嗎？
公司資料很敏感，一定要上傳到公有雲嗎？
需要先有完整的資料或 IT 團隊嗎？
可以和你們一起開發我們自己的平台嗎？
可以看你們過去的 AI 專案案例嗎？
上線之後誰來維護？
費用怎麼計算？
05啟動對話
先談需求，再決定技術方案
告訴我們目前的業務流程、瓶頸與期待成果，我們會協助評估適合的切入點與架構建議。