很多企業並非缺少 AI 工具,而是缺少一條由「數據」到「結果」的通路:流程尚未數碼化、數據維度不足、團隊不懂使用、或者選錯了工具。Eporo 助你找出卡點,並動手打通它。
診斷的第一步,是把「為何 AI 在我們公司沒有效果」拆解成可以逐一解決的具體問題。
關鍵流程散落在 WhatsApp、Excel 和紙本單據之中,AI 沒有可以接入的抓手。
系統裡存有數據,但維度、粒度和質量不足以支撐分析與自動化。
工具買了,卻沒有人知道如何把它嵌入日常工作,用兩星期便放棄。
為「用 AI」而用 AI,選的工具解決不了真正耗時間的那件事。
定價視乎貴公司規模與診斷範圍而定。30 分鐘初談之後,你會收到明確報價與時間表。
用一星期時間進入貴公司的日常營運,親眼觀察流程如何運作、數據如何流動、團隊如何工作——而不是發一份問卷了事。這一星期的具體安排(駐場與分析的節奏),我們會在開始前根據你的業務一起商定。
全程簽署 NDA · 分析在你的環境內完成,數據不外流 · 一星期後你得到的是一份可以直接排期執行的路線圖
預約 30 分鐘免費初談同一套方法,落在不同的業務現場。
多平台、多 ERP、數據割裂,營運團隊被重複的分析工作淹沒。
生意在跑,但報表靠人手拼湊、流程靠經驗,想用 AI 卻不知從何入手。
黃嘉駿(Jason Huang),Eporo Technology 創辦人,常駐香港,以廣東話、普通話或英語溝通皆可。八年美國一線科技公司分散式系統經驗——我經手的系統,每日有數百萬人在用。
在 Amazon 任 Tech Lead 期間,我建過一條搜尋質量的閉環流水線:模型先做判斷,信心不足的結果轉交人工標註團隊,再用新的標註重新訓練模型。這件事教會我一個到今天仍然適用的道理——AI 在企業裡跑不跑得起來,關鍵往往不在模型本身,而在它與人手流程之間那幾個交接位有沒有接好。同期我亦負責過一個每日承載約 860 萬客戶流量的頁面後端重構,以及一套跨團隊共用的元件框架,其中一個元件每年帶來約 1,000 萬美元收入。
在 Snowflake 任 Senior Software Engineer / Tech Lead 期間,我做的是企業數據平台本身——全球企業把最重要的數據放進來的那一層。我把叢集啟動時間由約 7 分鐘縮短至約 1.5 分鐘,把一個資料清理服務的處理量提升約七倍。但對你更有用的是另一件事:我把 164 項散落各處的系統指標,整合成一套所有人看得懂、能據此做決定的儀表板。企業裡的問題從來不是沒有數據,而是數據對不上、沒人看、看了也不知道下一步該做什麼——這正是我多年來每天在解決的事。
你可能會想:大公司的一套,搬到一間三十人的公司還管用嗎?方法管用,規模不用。Amazon 和 Snowflake 教我的從來不是「買最貴的工具」,而是先量度、再動手、每次只改一段流程。這套紀律在一間有二十個人和一堆 Excel 的公司裡,見效反而更快——因為卡點更明顯,決策鏈更短。
說到底,這些年做的一直是同一件事:找出流程裡最貴的那一段,把它量度出來,然後把它縮短。我不做泛泛的「AI 轉型顧問」,而是從你真實的數據和流程出發,找出投入產出比最高的那幾步,並陪你把它做出來。
你談的人,就是做事的人。診斷週由我親自駐場,不會轉手給顧問或初級同事。
初談免費。你講現狀,我講判斷——如果診斷週幫不到你,我會直說。
發電郵預約