銷售與庫存預測

依歷史銷售、季節、客戶採購週期與促銷活動，預估熱銷、滯銷與安全庫存量。

客戶分級與流失預警

分析訂購頻率、平均客單、毛利貢獻與近期下降幅度，提醒業務優先追蹤。

報價與毛利異常提醒

比對成本、歷史成交價與客戶等級，提示低毛利、異常折扣或報價不一致。

應收帳款與催收提醒

依帳期、逾期天數、客戶風險與交易歷史，建立收款優先順序與提醒清單。

• 盤點進銷存、ERP、Excel、LINE 訂單與客戶資料。
• 建立商品、客戶、訂單、庫存與應收資料庫。
• 開發主管儀表板、業務提醒頁、庫存預測與毛利分析。
• 提供本地部署、權限管理、備份與模型校正。

太盛昌會先選擇最容易產生成效的痛點，例如缺貨、滯銷、應收帳款或業務漏追蹤，逐步把資料整合成可執行的提醒清單。

可達成效

初期可做到缺貨預警、滯銷提醒、客戶追蹤、毛利異常提示與應收帳款催收。中期可延伸為補貨建議與業務銷售推薦。

主要難關

商品名稱不一致、客戶資料不完整、歷史銷售品質不足、業務紀錄分散，是批發買賣業導入 AI 最常見的整合障礙。

門市銷售預測

依門市位置、時段、商品分類、活動與天氣，預測不同門市的銷售需求。

會員購買偏好分析

整理會員購買頻率、價格帶、偏好品類與回購週期，協助門市推薦。

庫存與調貨建議

偵測缺貨、滯銷與庫存不均，提供跨店調貨或補貨優先順序。

促銷成效分析

比較活動前後銷售、毛利與會員回購，判斷促銷是否真正有效。

• 串接 POS、會員、庫存、電商平台與門市報表。
• 建立零售資料分析平台、店長後台與門市查詢頁。
• 導入銷售預測、商品推薦、會員分群與調貨建議。
• 設計主管權限、門市權限與資料備份流程。

太盛昌會把 AI 建議轉成門市可操作的任務，例如今日應補品項、建議推薦商品、需關注會員與滯銷促銷清單。

可達成效

初期可做到熱門商品提醒、缺貨預警、滯銷促銷建議、會員推薦與門市調貨建議。

主要難關

POS 匯出限制、商品分類不標準、會員資料不足、線上線下庫存不同步與門市人員使用習慣，是主要落地障礙。

物件與客戶媒合

依預算、區域、坪數、租售條件與需求紀錄，推薦適合物件或租賃方案。

租約與費用提醒

提醒租約到期、租金收款、管理費催繳、押金與續約事項。

修繕案件追蹤

將住戶報修、照片、廠商進度與完工狀態整理成可追蹤清單。

文件與會議紀錄問答

整理合約、公告、會議紀錄與管理規約，提供內部 AI 查詢與摘要。

• 建立物件資料庫、租賃管理後台與社區管理系統。
• 開發住戶報修、費用提醒、文件問答與公告生成。
• 整合 LINE、Excel、紙本掃描、合約與收款紀錄。
• 規劃個資權限、資料備份與管理者儀表板。

太盛昌會依使用角色切分畫面，讓管理者看全局，行政看待辦，住戶或租客只看到報修與通知。

可達成效

初期可減少漏催租金、漏收管理費、漏追修繕、合約到期未提醒等問題，並提升案件透明度。

主要難關

文件格式複雜、個資敏感、資料分散、舊流程高度人工化，是不動產與社區管理導入 AI 的主要障礙。

招募與履歷分類

依職缺條件、履歷關鍵經驗與面試流程，協助初步分類與安排面試。

出勤與排班分析

偵測加班異常、請假集中、人力缺口與班表衝突，協助主管提早調整。

績效與訓練整理

彙整績效紀錄、教育訓練、證照與職能缺口，提供訓練建議。

員工制度 AI 問答

讓員工查詢請假、加班、福利、薪資項目與公司制度，減少人資重複回覆。

• 串接 HR、出勤、排班、薪資、績效與教育訓練資料。
• 建立主管儀表板、員工 AI 問答、人資待辦提醒與報表。
• 規劃履歷分類、排班建議、出勤異常與訓練推薦模型。
• 導入權限控管、操作日誌、資料加密與本地部署。

太盛昌會把 AI 設計成輔助工具，不讓系統直接做錄取、解僱、懲處等高風險決策，避免勞資與個資爭議。

可達成效

初期可降低人資行政工時，提高招募整理效率，讓主管掌握人力負載、加班異常、排班缺口與訓練需求。

主要難關

人資資料高度敏感，需處理個資保護、權限分級、勞資爭議風險與人工覆核責任，不能讓 AI 直接替公司做重大人事決策。

學生弱點分析

依成績、作業、錯題與出席紀錄，判斷學生需要加強的單元或學習習慣。

缺課補課與繳費提醒

整理缺課、補課、繳費、續班與家長聯絡事項，形成行政待辦清單。

家長報告摘要

把學習表現、生活紀錄、出席與老師建議整理成家長容易理解的報告。

排課與課程推薦

依學生程度、班級進度、師資與教室資源，輔助排課與課程推薦。

• 建立學生、課程、出席、成績、題庫與繳費資料平台。
• 開發老師後台、行政提醒、家長通知與學生學習報告。
• 導入弱點分析、續班風險、報告摘要與題目推薦。
• 規劃個資保護、角色權限與本地部署。

太盛昌會讓 AI 先輔助整理與提醒，保留老師備註與人工判斷，避免只用分數或系統判定取代教育現場觀察。

可達成效

初期可做到弱點清單、補課提醒、繳費提醒、家長報告初稿與續班風險提醒。

主要難關

學生資料敏感、老師備註格式不一、題庫標籤不足、家長對 AI 分析信任度仍需建立，是主要導入障礙。

顧客回訪提醒

依消費週期、服務項目與上次到店時間，提醒門市主動邀約回訪。

服務偏好分析

整理髮型、染燙紀錄、寵物品種、住宿習慣與健康注意事項，提供服務前參考。

預約時段預測

分析尖峰時段、空檔、設計師或美容師產能，協助排班與預約安排。

流失客戶預警

找出過久未回訪、消費下降或預約取消頻繁的顧客，建立追蹤名單。

• 建立會員、預約、服務紀錄、照片備註與消費資料庫。
• 開發 AI 回訪提醒、顧客偏好查詢、員工排班與主管看板。
• 規劃門市手機或平板介面，讓服務人員快速補紀錄。
• 提供權限控管、資料備份與本地部署。

太盛昌會讓系統貼近門市流程，讓服務紀錄輸入越簡單越好，避免員工覺得只是增加行政負擔。

可達成效

初期可提升預約率、降低空檔、提高顧客回訪率，並讓服務人員快速查詢過去偏好與注意事項。

主要難關

過去紀錄多為口頭、紙本或個人手機照片，格式不一致；若員工不持續輸入，AI 分析效果會受限制。

工期風險預測

依排程、天氣、工項進度、材料到貨與承包商狀態，判斷可能延遲的工項。

工地日報摘要

把照片、文字、出工人數、材料進場與問題回報整理成標準日報。

材料控管

提醒缺料、超用、未按時進場或採購進度異常，降低停工風險。

文件問答與版本管理

整理合約、估驗、會議紀錄、圖說與請款文件，提供內部查詢與追溯。

• 盤點工程排程、案場日報、材料表、承包商、照片與合約資料。
• 建立主管儀表板、工地主任手機頁、採購管理頁與行政文件後台。
• 導入工期風險、照片分類、日報摘要、材料異常與文件問答。
• 規劃本地檔案儲存、權限、備份、日誌與版本更新。

太盛昌會讓現場回報比紙本更省時間，否則工地主任不會持續使用，資料也無法累積成可分析資產。

可達成效

初期可做到日報整理、照片分類、材料提醒、案場進度看板與延遲風險提示。成熟後可累積工程類型經驗與成本分析。

主要難關

現場回報習慣、照片命名混亂、承包商資料不完整、案場網路不穩、文件版本分散，是營造業導入 AI 的主要阻力。

產量預測

結合歷史收成、天氣、品種、產區與病蟲害紀錄，預估未來採收量。

品質影像分級

用照片輔助判斷大小、色澤、瑕疵與等級，讓分級更一致。

訂單與出貨配置

依客戶需求、庫存等級、批號與保鮮期限，建議出貨優先順序。

價格與損耗分析

分析價格趨勢、庫存損耗、保鮮期限與客戶退貨原因。

• 建立產地、農民、批號、品質、庫存、訂單與出貨資料庫。
• 開發主管儀表板、現場分級頁、倉管出貨頁與農民回報頁。
• 導入產量預測、影像分級、損耗提醒與價格分析。
• 規劃網路不穩時的本地端運作與定期同步。

太盛昌會先讓 AI 成為現場人員的輔助建議，由人工確認分級與出貨，逐步提升模型準確度。

可達成效

初期可做到批號追蹤、品質紀錄、出貨建議、庫存損耗提醒與產量初步預測。後續可改善分級一致性與出貨效率。

主要難關

現場網路不穩、農民不熟系統、照片品質不一、天氣因素難控、分級標準需統一，是主要導入障礙。

住房率預測

依歷史住房、假日、展覽活動、訂房來源與取消率，預測未來 30 天住房壓力。

動態價格建議

依需求、剩餘房數、競爭狀況與取消風險，提供可人工確認的房價建議。

房務排程

依退房、入住、房型與人力安排清潔順序，減少櫃檯與房務落差。

客服知識庫

整理入住時間、停車、早餐、交通與周邊資訊，協助櫃檯一致回覆。

• 整合 PMS、訂房平台匯出、房務、會員與營收資料。
• 建立主管儀表板、櫃檯工作頁、房務手機頁與客服知識庫。
• 導入住房預測、取消率預測、價格建議與房務排序。
• 規劃權限、備份、資料加密與本地部署。

太盛昌會讓價格建議保留主管確認，避免市場特殊事件或競品變動造成系統誤判。

可達成效

初期可做到住房預測、房價參考、房務清單、特殊需求提醒與客服問答。成熟後可改善住房率與人力效率。

主要難關

PMS 串接限制、平台資料格式不同、房務回報即時性不足、價格策略需人工判斷，是導入時的主要挑戰。