適合先做的環節
輸入輸出明確、資料取得無虞、結果可被驗證——三項齊備才適合先做。
企業 AI 應用導入 · Horizon AI 未來智慧
把 AI 接進日常流程，做到每天都在運轉
未來智慧 Horizon AI 是康斯特集團的企業 AI 導入業務線：從流程盤點、應用客製開發、企業系統整合到上線後的用量治理，由同一組團隊承接到底。交付標準不是一份建議書或一個示範環境，而是正式上線——真實資料管線、真實權限邊界、真實成本紀錄。模型接取與用量治理由集團自研的 ATP Token 平台承接，從概念驗證第一天就已就位。
- 50+ 導入專案上線
- 6 週交出可驗證成果
- 評估到維運同一組團隊
Horizon AI 未來智慧HORIZON AI探索服務內容
DEFINITION｜ 一句話定義
什麼是企業 AI 應用導入？
企業 AI 應用導入，是把 AI 放進既有業務流程並讓它持續運轉的完整工程：盤點適合交由模型處理的環節、依實際流程開發應用、與 ERP／CRM 等既有系統整合，並在上線後治理用量、成本與權限。判斷導入是否成功的標準，不是模型表現，而是流程是否真的被接手、成本是否可歸屬到專案、稽核是否拿得出證據。
典型期程
第 0–2 週評估、第 2–8 週概念驗證、第 8–16 週系統整合，之後正式上線。
上線之後
用量、成本、權限與請求日誌，在 ATP Token 平台上持續治理並可稽核。
PROBLEM｜ 客戶面對的問題
AI 專案停在概念驗證的四道門檻
瓶頸很少出現在模型能力，而在概念驗證與正式環境之間那段沒有被工程化的距離——這四道門檻與模型選得好不好無關，但每一道都足以讓專案停在示範階段。
場景挑錯：從模型找用途
先選模型再找用途，做出來的功能沒有接在任何一條流程上；驗收時沒有人說得出它算成功還是失敗。
沒有人負責到底
示範由一組人做、上線要另一組接、維運又換一組。中間的資料治理、權限邊界與變更管理沒有主人，專案就停在交接處。
上線條件沒有事先定義
資料管線、權限邊界、成本上限與服務水準若不在概念驗證階段就照正式環境做，demo 之後幾乎所有東西都要重做。
使用者沒有理由改變做法
功能上線了，卻不在使用者每天開的那個介面裡，也沒有人帶第一批人用起來——採用率不會自己長出來。
SOLUTION｜ 未來智慧的解法
評估、開發、整合、治理，四段由同一組團隊承接
不賣套裝軟體，也不只交建議書。以正式上線為唯一驗收標準，四段工作由同一組團隊從頭承接到底——沒有交接斷點，也沒有「這段不在我們範圍」。
AI 導入評估與顧問
盤點場景、資料與既有系統，產出可執行的導入藍圖與投資效益評估。先確認輸入輸出明確、資料取得無虞、結果可被驗證，再決定實作做法。
客製化 AI 應用開發
知識檢索、文件處理、多語溝通與流程自動化，依實際流程客製開發，而不是套模板。既有應用可續用，以混合方式導入。
企業系統整合
把 AI 接進 ERP、CRM 與既有工作流，資料管線與權限設計一次到位，讓 AI 藏在使用者已經在用的介面裡。
上線維運與用量治理
模型接取、成本控管與資安合規的長期維運。用量、成本、品質與權限在 ATP Token 平台上即時可見、可稽核。
四類應用可直接導入，其餘依產業客製
下列應用已有上線實作，評估後可直接導入或依流程調整；也可與客製開發混合搭配。
企業知識庫
產品規格、法務條款與報價方式集中入庫並自動同步，群組內即問即答，答案均附出處。
適合：重複問答佔用專業人力的組織
即時多語 AI 會議翻譯
跨國會議即時多語翻譯，會後自動產出結構化總結與交辦事項，決議入庫可追溯。
適合：多國據點、會議紀錄依賴人力的團隊
文件 AI
合約、規格與報表的擷取、比對與生成，接上既有的文件系統與審核流程。
適合：文件審閱量大、格式高度重複的流程
AI 工廠數位孿生
以產線與廠務資料建立數位孿生，用於監看、模擬與異常研判。
適合：製造現場已有資料採集基礎的企業
以上四類已有上線實作，可直接導入或依流程調整；其餘場景依產業需求客製開發，亦可與既有應用混合搭配。
BENEFIT｜ 帶來的效益
上線之後，四個角色各自拿到需要的東西
導入的效益不只是「某個部門省了時間」。同一套架構上線，業務、資訊、財務與稽核各拿到自己該拿的那一份。
流程裡的步驟真的被接手
會議紀錄自動轉為結構化總結與交辦、知識問答由知識庫承接且答案附出處、文件與內容產出從「耗時半日」縮短為對話中一道指令——AI 出現在既有介面裡，不需要多學一套工具。
一套接取框架，換模型不改程式
模型接取收斂到單一介接點，介面相容主流供應商 SDK，多數情況只需更換 base_url 與金鑰。新模型上架即納入既有權限框架，單一上游異常時由路由層改由其他來源承接。
AI 支出可歸戶、可分攤
每一筆呼叫的 token 數與扣費都對應到組織、工作區與專案。額度由上往下分配、用量由下往上歸戶，各部門成本直接從平台取得，不需另外估算，也不必等月底帳單。
日誌就是稽核證據
每一筆請求留有模型、金鑰、token 用量與狀態；權限以金鑰為邊界，專案層級決定可呼叫哪些模型，金鑰撤銷後日誌仍保留於稽核紀錄。
PROCESS｜ 執行流程
從第一次會議到正式上線，路是這樣走的
每一步都有明確的產出與驗收點，您隨時知道走到哪裡、下一步是什麼。以下為典型專案的節奏，實際期程依範圍與既有資訊架構調整。
導入診斷
場景盤點、資料健檢、可行性與投資效益評估，產出一份可執行的導入藍圖。
PoC 驗證
以正式環境的標準建置概念驗證——真實資料管線、真實權限、真實成本紀錄，六週交出可驗證成果。
系統整合
接入 ERP、CRM 與既有工作流，把 AI 放進使用者已經在用的介面裡。
正式上線
變更管理與種子使用者推廣，並設定用量額度與權限邊界——採用率是設計出來的。
維運治理
用量、成本、品質與資安的長期治理，在 ATP Token 平台上即時可見、可稽核。
COMPARISON｜ 上線條件對照
停在概念驗證與具備上線條件，差別在這六件事
同樣一個場景，做法差別決定它會停在示範階段還是真的上線。這六項是我們在導入診斷時逐項確認的條件。
| 項目 | 停在概念驗證的專案 | 具備上線條件的專案 |
|---|---|---|
| 場景選擇 | 先選模型，再回頭找用途 | 先盤點流程，挑輸入輸出明確、結果可驗證的環節 |
| 資料管線 | 以匯出的樣本資料跑通 | 以正式環境的資料來源與更新頻率建置 |
| 權限邊界 | 開發者共用一把金鑰 | 權限以專案金鑰為邊界，逐把設定可呼叫的模型 |
| 成本控管 | 月底看帳單才知道花了多少 | 用量逐筆歸戶到專案，額度超標前示警 |
| 變更管理 | 功能上線即視為完成 | 種子使用者推廣與流程調整同時進行 |
| 維運責任 | 上線後交接對象不明 | 評估到維運同一組團隊，含用量異常追查 |
EVIDENCE｜ 實績與數據
先在自己身上跑通，再交付給客戶
未來智慧把自己當第一個客戶：推薦給客戶的做法，都先在自己的專案上跑過一遍。以下數據來自已上線專案，客戶名稱依保密約定去識別化。
- 50+
- 導入專案真正上線
- 6週
- 從評估到可驗證成果
- 4類
- 可直接導入的現成應用
- 1套
- 治理底座內建於每個專案
企業內部 AI Agent：把代理人納入日常工作流
部署於協作平台的內部 AI 代理人：會議紀錄自動轉為交辦事項、知識庫即問即答、單一指令產出品牌級簡報，所有模型用量由 ATP 統一治理。
- 100% 會議紀錄與交辦自動產出
- 10× 簡報與行銷素材產出提速
- 24H 用量異常於一日內定位修正
企業 AI Agent 的 token 治理：把用量浪費管成可預測成本
跑在多個模型上的內部 AI Agent，透過專案級治理把散落的 token 用量收斂成單一帳務窗口——成本可歸屬、浪費看得見。
- 100% 模型呼叫收斂到單一治理閘道
- 1 份整合帳單取代多供應商對帳
- 0 無預算歸屬的 token 支出
數據為個案實際導入成果，依專案範圍、資料成熟度與既有系統條件而異，不構成對其他專案的成效承諾。
PRICE｜ 計價與費用
導入服務依範圍報價，上線後用量採額度制
導入分兩段計價：專案期的顧問、開發與整合依範圍報價；上線後的模型用量走 ATP Token 的額度制，先儲值、隨用隨扣、沒有月費。兩段在同一份提案裡一次說清楚。
| 項目 | 計價方式 | 說明 |
|---|---|---|
| 導入評估與顧問 | 專案制 | 依盤點範圍與場景數量報價，產出導入藍圖與投資效益評估；此階段的產出可獨立成立，不綁定後續開發。 |
| 客製化應用開發 | 依功能範圍 | 依功能範圍與驗收條件報價。可選既有應用、客製開發或兩者混合，避免為既有可用功能重複付費。 |
| 企業系統整合 | 依整合深度 | 依既有資訊架構、串接系統數量與資料管線複雜度報價。 |
| 模型用量（上線後） | 額度制 | 依 input＋output token 數乘上各模型費率換算後扣減額度；先儲值、隨用隨扣，沒有月費，額度不會過期。 |
| 維運與用量治理 | 年約 | 長期維運、額度控管與資安合規支援，依服務範圍議定；用量規模較大者可另洽企業合約。 |
實際報價於需求訪談與流程盤點後提供。用量規模較大的企業可另洽 ATP 企業方案：全平台模型收進一份合約、一張帳單，並有專屬解決方案工程師協助整合與調校。
FAQ｜ 常見問題
導入評估、期程、資安與計價常見問題
企業導入 AI 應用，第一步應該做什麼？
盤點流程，不是選模型。先找出輸入輸出明確、資料取得無虞、結果可被驗證的環節，這三項齊備才適合先做。
在有統一接取入口的前提下，模型隨時可換；流程設計要換，代價高得多。因此第一步是流程盤點與資料健檢，而不是比較模型。
多久可以看到可驗證的成果？
典型節奏是：第 0–2 週導入診斷、第 2–8 週概念驗證、第 8–16 週系統整合，之後正式上線並轉入維運治理。概念驗證以六週交出可驗證成果為目標，且以正式環境的標準建置——真實資料管線、真實權限、真實成本紀錄。
實際期程依場景數量、資料成熟度與既有系統的整合深度調整，會在導入藍圖中明確標示各階段的產出與驗收點。
導入是否一定要整套客製開發？
不一定。評估之後可選既有應用、客製開發，或兩者混合。企業知識庫、即時多語 AI 會議翻譯、文件 AI 與 AI 工廠數位孿生四類應用已有上線實作，可直接導入或依流程調整。
系統整合的範圍，依既有的資訊架構而定。
既有的應用要改多少程式，才能接上平台？
平台接在既有的呼叫方式之上，不要求應用端改用新協定。介面相容主流供應商的 SDK，多數情況只需更換 base_url 與金鑰。
導入時會一併盤點既有的私接金鑰，收斂為專案金鑰統一治理。
資料安全與落地位置怎麼處理？
導入的第一階段即依資料分級決定部署位置與存取邊界：哪些工作負載可用公有模型、哪些需要留在企業內部網路或指定地區。
權限以金鑰為邊界，專案層級決定可呼叫哪些模型；每一筆請求留有日誌，金鑰撤銷後仍保留於稽核紀錄。需要在境內或自有機房承接的工作負載，可由康斯特集團的資料中心與 GPU 資源支援。
AI 用量成本如何分攤到各部門？
每次呼叫的 token 數與扣費額度都可回溯，對應到組織、工作區與專案。額度由上往下分配、用量由下往上歸戶，各部門成本可直接從平台取得，不需另外估算。
額度接近上限前即示警，AI 支出從月底結果變成事前可控的變數。
上線之後由誰維運？
評估、開發、整合到維運由同一組團隊承接，不在上線時換手。維運範圍包含模型接取、額度與權限控管、用量異常追查與資安合規支援。
企業自有的資訊團隊可同時取得平台控制台權限，共同掌握用量與權限全貌。
未來智慧與 ATP Token 是什麼關係？
未來智慧 Horizon AI 是康斯特集團的企業 AI 導入業務線；ATP Token 是未來智慧自研的企業 AI 模型管理平台，在導入專案的基礎層負責模型接取、計量與治理。
ATP 也可獨立採用，作為 Token as a Service 服務接入既有應用。了解 ATP Token 服務