決策如何形成
從業務訊號，到有據可循的行動。
- 01 業務訊號 從真實的經營條件開始。
- 02 ML 預測 理解未來可能發生的變化。
- 03 優化與約束 比較真正可執行的方案。
- 04 方案解釋 讓建議背後的依據清楚可見。
- 05 人員審閱 由人承擔決策責任。
決策型 AI Agent
看一次決策，從數據走到核准。
選一個決策型 AI Agent（AI 代理）：它讀入數據、預測、用優化求解器算出最佳方案、說明依據，最後等您核准或退回。求解在您的瀏覽器中執行，時間是真實的；數據為示意。
示意數據 · 在瀏覽器中求解 · 未使用大型語言模型 · 並非客戶案例
以下是預先運行得出的示例紀錄。啟用 JavaScript 後，可以在瀏覽器中重新求解並審批。
觀測 讀入示意數據：期初庫存 600 件，供應商每週最多出貨 700 件，每次下單 US$1,200，持有成本每件每週 US$1.50。
預測 未來 8 週需求中位數 380–610 件，第 4 到 6 週促銷；預測誤差隨週數擴大，由需求的 10% 到 21%。
預測 服務水平 95%：每週安全庫存 69–168 件。
求解 以 HiGHS 求解混合整數規劃：24 個變數、24 條限制。
求解 找到最佳方案（由同一個求解器預先計算）· 差距 最多 0.3%
方案 下單 6 次（第 2–7 週），總成本 US$9,591：下單 US$7,200，持有 US$2,391。
解釋 第 6–7 週供應商滿載，是方案的瓶頸。供應商每週多 1 件產能，可省 US$4.50。
審批 等待採購主管核准。
能力與服務
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行業
從一個經營難題開始
方案中心
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合作方式
讓洞察走向執行的嚴謹路徑。
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界定決策問題
確認業務責任人、數據邊界、限制條件與現況基準。
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以影子模式驗證
在改變正式營運前，將模型建議與既有決策對照。
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先審批，後執行
與營運團隊連接約定系統、審批關卡與例外處理；動作經審批後才執行。
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按成效擴大授權
追蹤共同指標與模型行為，按實際成效逐步擴大 AI 的授權範圍。
觀點與洞察
技術領導
從策略走向日常決策的橋樑。
我們的角色，是清楚定義營運選擇、按限制條件驗證，再將模型嵌入業務流程。與管理層、領域專家及技術團隊共同交付，全程以責任歸屬和業務背景為核心。
蔡裕立博士 · 首席技術官暨共同創辦人
關於 AEVO