我們如何交付
同一支團隊,
從策略走到正式上線
01 · STRATEGY
用例被評分、排序,並真正交付
策略顧問、ML 工程師與平台維運坐在同一個節奏裡,沒有跨供應商轉手。從 PoC 到生產環境,以數週計,不以季度計。
用例升級
貸款審查助理已在正式環境運作
第 6 週
試點啟動
瑕疵 QA 進入 2 座工廠的產線
第 3 週
模型評估
分診 Copilot 通過臨床驗收測試
第 4 週
區域擴展
歐洲與亞太新增 3 種在地語言
第 8 週
- 用例評分與優先排序
- 投入粗估與 ROI 定義
- 6-8 週交付路線
02 · ENGINEERING
每個系統都有可追溯的模型卡
不是最後丟一個 notebook 給你——模型卡、評估套件與值班輪值都完整交付,品質有數字可管理。
系統:loan-review-assist-v3
文件智慧 / 金融服務
-96%
流程時間
98.4%
召回率
穩定
漂移狀態
- 可追溯的模型卡
- 評估套件與基準
- 漂移監控
03 · SCOPE
每條工作流程都有即時交付簡報
輸入、護欄與目標在第一週就寫清楚。利害關係人隨時看得到範疇與進度,不用等季度報告。
醫療照護 / 分診
3 家醫院 · HIPAA · 7 種語言
- 輸入:病歷摘要、掛號表單、語音備忘
- 護欄:醫師把關、完整稽核軌跡
- 目標:分診時間從 18 分鐘降到 4 分鐘
- 明確的輸入與護欄
- 人工把關設計
- 可衡量的目標
04 · DEPLOYMENT
PoC、試點、正式上線,再到規模化
每個階段都有明確的驗收標準與時程。第 6-8 週進入正式環境,第 9 週起擴展區域與語言版本。
第 1-2 週
PoC
選定用例並界定資料範圍
第 3-5 週
試點
建置、評估、整合與驗收
第 6-8 週
正式上線
升級、監控、建立值班流程
第 9 週+
規模化
區域與語言版本擴展
- 階段性驗收標準
- 監控與值班流程
- 區域與語言擴展
數週看到可衡量影響，
而不是數季。
敏捷迭代的 FDE 交付模式，讓每一個用例都被評分、排序，並真正走到生產環境。
6 週
MVP 平均上線時間
10+ 年
數位產品交付經驗
100+
跨產業專案
「在 Tenten 之前,我們試過兩家大型顧問公司和三家精品供應商。只有他們同時負責模型、整合與值班,並在六週內把第一個用例推上正式環境。」
CAPABILITIES
四種可上線的 AI 能力，
由同一支交付團隊完成
01
AI Copilot 導入
在工作現場真正可用的助理——連接內部知識與工具，回覆可追溯、可稽核。
02
Agentic 工作流
把跨部門審查週期從數天縮短到數分鐘，每條流程都有即時交付簡報。
03
RAG 知識系統
企業文件與資料的可追溯檢索，答案永遠附上來源，讓團隊敢於信任。
04
預測與決策模型
營運團隊願意相信的預測——從需求規劃到品質檢測，數週內放上產線。
成果
快速看到可衡量影響。
企業團隊把第一個 Tenten AI 用例導入正式營運後,通常會看到這些變化。
第一個 AI 用例的上線時間(週)
傳統顧問模式
32 週
內部自建
24 週
Tenten AI 交付
6 週
40%
目標流程平均成本降低
10x
AI 輔助分析讓決策更快
24/7
人機協作的自動化營運
<6w
從啟動到第一個生產用例
CIO 與營運團隊怎麼說
企業合作 NPS 73。AI 在數週內進入正式營運,並能長期支援。
「Tenten 是唯一在探索會議就帶工程師進場的供應商,不只是簡報。六週後,我們的試點已在正式環境運作。」
集團 CIO
歐洲一線銀行
「他們的 MLOps 才是真正差異。模型卡、評估套件、值班輪值都完整,不是最後丟一個 notebook 給你。」
資料平台主管
全球保險公司
「邊緣視覺 QA 七週內跑進兩座工廠,逐廠上線、單一控制台。我們沒有內部 ML 團隊,也不需要先建立一個。」
營運副總裁
車用一階供應商
「採購一開始擔心他們不是大型顧問。三個季度後,他們交付速度超過我們同步進行的大型顧問案。」
轉型長
歐洲零售商
「臨床人員把關不是勾選項目,而是系統設計的核心,也是合規能在 90 天內核准分診的原因。」
醫療資訊長
醫院體系
「我合作過三家 AI 精品公司和兩家大型顧問。Tenten 是第一個由同一群人定義範疇並親自交付的團隊。」
AI 策略總監
物流集團
產業洞察
企業 AI 的最新觀察。
