讓 AI 真正
落地營運。

先揀一個重複、可量度，而且現時確實令人頭痛的流程，例如文件輸入、報價跟進、品質檢查或管理報表。先用短期原型驗證價值，再處理整合、權限及人手覆核。

不要只比較模型或示範。應要求對方清楚說明現有流程如何接駁、數據從哪裡來、例外由誰處理、如何量度成效，以及上線後由誰維護。真正的實施能力在於營運理解、系統整合和持續改進。

可以。實際做法視乎系統有沒有 API、數據庫存取、匯出檔案，或是否需要透過 IoT gateway 讀取設備訊號。重點通常不只是模型，而是可靠的數據流與例外處理。

流程探索及可行性評估通常可在數星期內完成；原型可以由一個清楚場景開始。正式上線時間則取決於數據質素、系統整合、安全要求及使用者測試。最重要是設定階段成果，而不是一開始承諾建立大型平台。

當資料敏感、延遲要求高、網絡有限，或企業需要更直接控制模型與記錄時，可以評估私有雲或本地部署。選擇前應同時比較成本、維護、效能與風險。

先確認使用目的及所需資料，盡量減少輸入個人資料，設定存取權限、保存期、供應商責任與人工覆核。實際項目亦應按香港現行私隱要求尋求專業意見。

上線前先記錄基線，例如每宗處理時間、錯誤率、遺漏數量、轉化率或人手覆核時間。之後比較同一指標，並把維護及人工覆核成本計入，才能判斷是否值得擴大。