我們如何交付
同一支團隊,
從策略走到正式上線
01 · STRATEGY
用例會被評分、排序,然後真的上線
策略顧問、ML 工程師與平台維運跟著同一個節奏走,中間不會換手給另一家供應商。幫你界定用例的人,就是把它推上正式環境的人。
用例升級
貸款審查助理已在正式環境運作
第 10 週
試點啟動
瑕疵 QA 進入 2 座工廠的產線
第 5 週
模型評估
分診 Copilot 通過臨床驗收測試
第 7 週
區域擴展
歐洲與亞太新增 3 種在地語言
第 14 週
- 用例評分與優先排序
- 投入粗估與 ROI 定義
- 10-12 週交付路線
02 · ENGINEERING
交給你的是一套在跑的系統,不是一份 notebook
模型卡、評估套件、值班輪值都跟著系統一起上線。每個答案怎麼得出來、半夜兩點壞掉時誰在線上,你都看得到。
系統:loan-review-assist-v3
示意範例 · 文件智慧
-96%
流程時間
98.4%
召回率
穩定
漂移狀態
- 附完整文件的模型卡
- 評估套件與基準
- 漂移監控
03 · SCOPE
每條工作流程上線時都附一份即時交付簡報
輸入、護欄與目標在第一週就白紙黑字寫下來。你的利害關係人想看範疇和進度,哪天都能看,不必等季度報告。
醫療照護 / 分診
示意範例 · 醫療分診
- 輸入:病歷摘要、掛號表單、語音備忘
- 護欄:醫師把關、完整稽核軌跡
- 目標:分診時間從 18 分鐘降到 4 分鐘
- 明確的輸入與護欄
- 人工把關設計
- 可衡量的目標
04 · DEPLOYMENT
PoC、試點、正式上線,再規模化
每個階段都掛著驗收標準和一個日期。第 8-12 週你就在正式環境,第 13 週起再擴展到新的區域與語言。
第 1-3 週
PoC
選定用例並界定資料範圍
第 4-7 週
試點
建置、評估、整合與驗收
第 8-12 週
正式上線
升級、監控、建立值班流程
第 13 週+
規模化
區域與語言版本擴展
- 階段性驗收標準
- 監控與值班流程
- 區域與語言擴展
數週內上線，
不會卡在試點。
同一支團隊幫你的用例評分、排序，再把第一個一路帶進正式環境，中途不會換手給別家供應商。
12 週
MVP 平均上線時間
15+ 年
數位產品交付經驗
600+
跨產業專案
「我們找過只會給建議的顧問,也找過做完就走人的供應商。Tenten 不一樣,模型、整合、上線後的值班都是同一個團隊扛,十二週內就讓我們第一個用例上了正式環境。」
CAPABILITIES
四種可上線的 AI 能力，
由同一支交付團隊完成
01
AI Copilot 導入
一個你的人在工作時真的會打開的助理,接上內部知識和工具,回覆都查得到怎麼來的。
02
Agentic 工作流
把跨部門的審查週期從數天壓到數分鐘,每條流程都附一份即時交付簡報。
03
RAG 知識系統
在你的文件和資料上做檢索,每個答案都標出來源,讓團隊動手前先核對一下。
04
預測與決策模型
營運團隊敢信的預測,從需求規劃到品質檢測,數週內就放上產線。
成果
上線之後,會改變什麼。
以下是一般合作中常見的示意成果,不是保證數字。你實際拿到的數字,取決於用例本身和你的資料。
第一個 AI 用例的上線時間(週)
傳統顧問模式
32 週
內部自建
24 週
Tenten AI 交付
12 週
40%
目標流程平均成本降低
10x
AI 輔助分析讓決策更快
24/7
人機協作的自動化營運
<12w
從啟動到第一個生產用例
CIO 與營運團隊怎麼說
AI 數週內進正式環境,上線很久之後團隊還在線上值班。
「Tenten 是唯一在探索會議就帶工程師進場的供應商,不只是簡報。十二週後,我們的試點已在正式環境運作。」
集團 CTO
上市半導體集團
「他們的 MLOps 才是真正差異。模型卡、評估套件、值班輪值都完整,不是最後丟一個 notebook 給你。」
資料平台主管
工業物聯網設備商
「邊緣視覺 QA 十二週內跑進兩座工廠,逐廠上線、單一控制台。我們沒有內部 ML 團隊,也不需要先建立一個。」
營運副總裁
上市精密製造商
「三個季度後,原本被告知要一年的路線圖已經上線——而且速度撐得住,因為規劃的人就是動手做的人。」
轉型長
全通路零售集團
「從第一天起,醫師把關就是系統設計的核心,不是事後補的勾選項。這也是我們合規團隊能在 90 天內核准分診的原因。」
醫療資訊長
醫院體系
「打動我們的不是簡報,而是定義範疇的那群人,自己把東西做出來、推上線——沒有把案子轉交給我們素未謀面的另一組人。」
AI 策略總監
上市電子製造商
產業洞察
企業 AI 的最新觀察。
