醫療
醫院真正在用的 AI 排班
6
家醫院已上線
50 小時
每家醫院每月節省的排班時間
3 分鐘
產生完整班表，原本需要 2 天
問題
醫院班表必須同時兼顧勞動法規、專業技能、班別與人員偏好。排班人員每月以手工製作，耗時、壓力大，也很難做到完善。
我們打造的內容
- 排班引擎: 在符合所有勞動規範下，自動產生完整的人員班表
- 規則與偏好: 與排班人員及醫院同仁一起整理出每條規則、技能與需求
- 導入上線: 在每家醫院的實施與教育訓練
產業
每天都在實際使用的系統
金融、醫療與餐旅：三個出錯代價高昂、系統不能停擺的產業。
動手之前，我們會先與您坐下來釐清問題、定義成功的樣子，以及什麼值得打造。接著再轉化為合適的解決方案。
餐旅
連鎖門市的 App、預測與數據
11,000+
App 用戶
20 小時
每家門市每月節省的排班時間
23%
數據驅動行銷帶來的成長
問題
每筆訂單都經過櫃檯，尖峰時段大排長龍，資料分散在不同系統，排班也無法掌握預期的需求。
我們打造的內容
- 點餐 App 與會員制度: 顧客提前下單，並累積讓他們再度回購的獎勵
- 預測與排班: 依各門市銷售預測來產生人員班表
- 即時儀表板與警示: 所有門市與 KPI 集中一處，並自動通知總部與店長
金融
符合機構標準的交易技術
~$5M
由我們的演算法管理的資產
99%
系統可用率
1,000+
每月執行的交易筆數
問題
為客戶交易數位資產與股票，需要快速、可靠且風險控管嚴格的系統。
我們打造的內容
- 交易演算法: 經過研究、測試並部署上線的量化策略
- 交易基礎設施: 即時資料管線、下單執行與風險控管
- 客戶入口: 客戶可查看績效並自行設定交易參數