跳至主要內容

服務

AI 員工、軟體與演算法,同一個自家團隊

產品、設計、開發、數據與 AI 都在同一個團隊。沒有任何外包,每個專案都由您見到的人親手打造。

AI 代理 · 量大的工作

接住成本最高的工作

客服、電話、後台,以及會冷卻的商機。資料不能外流的地方用私有模型,該由人決定的地方,人留在流程裡。

您將獲得

  • 不用多排一班,需求也有人接
  • 客服、電話和文件上的時數回到團隊手上
  • 金額、判斷和客戶關係交給人,上下文已經附上

需求

一通電話、一則訊息、一筆訂位

代理

您的規則,您的時段

您的系統

紀錄已經更新

需要判斷時,交給您的團隊

需求進來。代理在您的系統裡做完,或交給您的團隊。

01

客服代理

多數公司最大的成本項目,成效也最好衡量。

代理在聊天、郵件與客服系統裡回覆、處理並更新紀錄。處理時間、解決率,以及不經人手就結案的比例,上線第一週就能看到。

02

語音代理

電話工作量大、難排人力,前後對比一眼就清楚。

代理接聽、辨識來電者,並完成例行通話:預約、進度、餘額、簡單變更。尖峰與非營業時間維持和滿編一樣的標準。規則要求交給人時,就交給人。

03

後台自動化

文件擷取這類重複工作,量大,省下的時數直接算得出來。

發票、表單、理賠和來信被讀取、核對並登入。一份完整文件的標準就寫在旁邊;不夠的,排隊交給人。

04

業務與商機代理

跟進太慢就丟掉客戶。這一項直接連到營收。

新商機在對話還熱的時候就被回覆、篩選並約下一步。代理寫進 CRM,再把一筆還在進行的機會連同紀錄交給您的團隊。

05

私有與本地 LLM

受管制的工作不能把資料送到公開模型。這是我們的差異。

模型跑在您的伺服器或私有雲。金融、醫療和受保密約束的工作留在您的環境裡,上面跑的是同一套代理。

06

系統整合、護欄與人工交接

代理在您的系統裡做事,並且停在您劃的界線內。

預約、紀錄和工單寫進您已經在用的工具。代理可以做什麼,由您的規則決定。涉及金額、專業判斷或客戶關係時,連同上下文交給您的團隊。

客製軟體 · 每天會打開的工具

配合營運做出的軟體

內部工具、一個看數字的畫面、客戶自己會打開的地方,以及您已經付費的系統之間的連接。

您將獲得

  • 團隊賴以運作的試算表被換掉
  • 會議室裡有一個可以據以決定的數字
  • 客戶被服務到,線路卻不必再加
即時
據點 04超出範圍
據點 11正常
一個即時畫面。超出範圍的項目已經被標出來。

01

內部工具與流程應用

快速見效的一步,換掉團隊真正在用的試算表。

簽核、交接和每天的清單,收進一個員工會打開的應用。依照工作本來的做法來做,通常比一套大系統走完採購還早上線。

02

儀表板與資料平台

決策更快,也是其他系統立足的地基。

營運的即時畫面,數字超出您設的範圍就警示。底下只有一個數字來源,之後的代理或演算法不會讀到五個版本的事實。

03

客戶 App 與入口

直接的客戶關係,客服的負擔也更少。

點餐、預約、帳戶和報表放在客戶自己會打開的地方。櫃檯、信箱和電話只留下真正需要人的問題。

04

系統整合與 API

多數公司同時跑十個以上互不相通的工具。

訂單、客戶和庫存在您已經付費的系統之間流動。一條由您擁有的連接,取代同一筆紀錄的重複輸入。

演算法 · 有期限的決策

成本最高的決策,用數字定案

誰上班、會賣出多少、訂單走哪條路、價格該是多少。人力、油耗和利潤,當天一變就重算。

您將獲得

  • 班表幾分鐘完成,不再是幾天
  • 人力、庫存和現金從同一份預測來排
  • 油耗、空等和利潤,收回計畫裡
規則
技能
需求

一份計畫

幾分鐘,不是好幾天

規則、技能和需求進去,計畫出來。當天一變,可以重算。

01

排班與人力規劃

在許多產業,人力是最大的成本。幾天的規劃變成幾分鐘。

技能、合約、班別和偏好同時滿足。幾分鐘產出完整班表,有人請假就重排。規劃人員看得到每一個安排的理由。

02

需求與銷售預測

排班、庫存和現金規劃更準,也是其他演算法的輸入。

依門市、病房或產品線預測,隨著當週的數字更新。班表、採購和定價從同一份預期需求出發。

03

路線最佳化與派單

省油、省時、省成本,送達也更快。

車隊與外勤的路線在路況或需求改變時重算。進來的訂單即時配給司機、廚房或倉庫。

04

動態定價與收益管理

往往是最快的利潤提升。

價格隨需求、產能和您定的規則移動:底價、上限,以及您不打折的項目。客房、桌位和配送時段適用同一套邏輯。

我們帶著產品從 0 走到 100:釐清想法、制定清楚的計畫、打造產品,並在它成長的過程中持續維運。

您的營運中,哪一塊應該不靠人也能運轉?

告訴我們團隊最耗時的地方,我們會誠實地告訴您能否幫上忙、以及如何做。

認識需要看這份資料的人? 分享我們的簡報 · info@panda-analytics.nl