SITUATION 01
AI 導入與系統實作
有想法，但還不知道該先做哪一題
資料、流程和期待混在一起，現在需要的不是先選工具，而是把真正值得做的問題找出來。
導入前的第一輪確認
正在評估 AI 導入？先用 15 題，把問題問一輪
不用先懂模型或技術名詞。從驗收標準、資料、系統整合、例外處理到紀錄責任，看看哪些事情已有具體依據，哪些還沒被問過。
不需要留下資料，也不會自動寄給我們；15 題只會先儲存在你的瀏覽器。
煦策怎麼做
把混亂拆開，再把下一步做成能確認的結果
從盤點、實作到上線驗收，每一階段都留下雙方能確認、後續能交接的依據。
PHASE 01
導入前
問題盤點與標準定義
先理解營運現況、資料條件與真正要改善的判斷，再決定該調整流程、整理資料，或讓系統介入哪一個環節。
流程與資料
流程
資料
限制
收斂後
值得處理的題目
範圍與完成條件同步成形
- 現況、流程、資料與限制盤點
- 題目優先順序與切入範圍
PHASE 02
實作中
原型、系統實作與整合
把概念接進真實資料、權限與操作流程，處理會讓 Demo 與正式系統產生差距的細節。
企業資料
AI 判斷
人工確認
既有系統
- 操作原型與流程確認
- 資料、介面與既有系統整合
PHASE 03
上線前
先找出它怎麼失效，再決定能不能上
在事先定義的條件下，主動製造大量同時操作、外部服務沒有回應、資料重複送出或上游系統中斷等壓力與異常。確認系統在什麼條件下失效、影響範圍到哪裡，以及是否會連帶影響其他流程。目的不是證明系統沒有問題，而是在還來得及處理時先看見問題。
正常負載失效邊界
實作證據
把流程、判斷與人工確認做進系統
以下畫面保留實際處理的工作流程與決策邊界；客戶名稱與營運資料依保密義務匿名化。
實作畫面
連鎖門市營運與跨店調撥系統
把缺料、調貨、承諾、門店確認與營運例外接成一條能追蹤的工作流程。
客戶名稱與營運資料依保密義務匿名化。
合作案例｜電商營運
Vaxal｜思序網路
把 18 家電商的營運，收進一個對話視窗
思序本身具備工程能力。這次合作的重點不是補足開發人力，而是把只在尖峰條件下出現、平時難以重現的問題，轉成可以反覆驗證的條件。
01
問題回報
02
客戶環境
03
指定條件
04
重現與驗證
05
部署確認
- 重現連線飽和型問題
- 10 分鐘
- 受管理的電商環境
- 18 家
- 可切換的客戶模組
- 35 個