適當的人工智能策略有效幫助企業善用技術推動變革。其原則包括：清晰界定目標、識別發展方向，以及聚焦制勝關鍵。  

企業可透過評估數據可用性、優先考慮關鍵應用場景，以及組建跨部門團隊，來制定 AI 策略路線圖，引領 AI 的成功實施，並為未來業務的持續增長奠定基礎。

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定制企業AI策略

PALO IT團隊致力於為你量身打造專屬的企業AI策略，將業務目標與市場需求無縫銜接。我們提供的解決方案獨一無二，助你在競爭中脫穎而出。

多元化專業指導

我們的團隊來自來自五大洲、18個辦公室，擁有來自超過50個國家的專業人才，憑藉豐富的經驗和最新的AI技術，為你提供深入見解。

簡化AI採用流程

PALO IT的直觀方法有效加速企業AI和生成AI的採用，提供易於跟隨的路線圖、實用的建議和框架，確保與你的業務系統順利整合。

投資回報最大化

通過策略提升創新、效率和實際成果，我們幫助你把AI投資回報最大化，並兼顧三重底線：社會、環境和利潤。

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多元化專業指導

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簡化AI採用流程

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投資回報最大化

通過策略提升創新、效率和實際成果，我們幫助你把AI投資回報最大化，並兼顧三重底線：社會、環境和利潤。

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AI及生成式AI策略 - 優勢與指標

推出市場速度

提高2倍

適用於需要推出新產品或服務的企業。

營運成本

降低30%

通過AI驅動的營運優化，消除手動工作，讓你的團隊專注於更重要的工作。

決策質量

提升 25-35%

得益於AI的數據驅動洞察和預測分析，業務判斷變得更快且更準確。

生產力

提升20-30%

通過AI加速自動化流程。

推出市場速度

提高2倍

適用於需要推出新產品或服務的企業。

營運成本

降低30%

通過AI驅動的營運優化，消除手動工作，讓你的團隊專注於更重要的工作。

決策質量

提升 25-35%

得益於AI的數據驅動洞察和預測分析，業務判斷變得更快且更準確。

生產力

提升20-30%

通過AI加速自動化流程。

零售、奢侈品與消費品業 | 行業案例

AI驅動的需求預測

AI驅動的需求預測

挑戰：

Tchibo 無法準確預測產品需求，導致庫存管理和物流效率低下，需要一個簡單的解決方案來提升預測能力。

解決方案：

Tchibo 採用了基於 Google Vertex AI 開發的平台，分析超過三年的產品、營銷、銷售和物流數據，預測最多84天的產品在線需求。

提升30%

需求預測準確度。

減少20%

過剩庫存成本，因為供應與需求得到更好對接。

減少25%

時間在物流規劃上。

*內容基於公開可得資料，僅供說明用途。

零售、奢侈品與消費品業 | 行業案例

AI驅動的需求預測

AI驅動的需求預測

挑戰：

由於供應鏈網絡龐大，亞馬遜（Amazon） 面臨著效率和反應速度的挑戰。傳統的預測方法無法準確預測需求波動，常導致缺貨或庫存過剩。

解決方案：

亞馬遜採用了基於AI的供應鏈優化系統，利用機器學習和預測分析技術，分析來自各種來源的大量數據，以提高需求預測的準確性。

減少30%

庫存成本。

提升95%

需求預測準確度。

減少20%

運輸時間，受益於優化的物流流程。

*內容基於公開可得資料，僅供說明用途。

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