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AI及生成式AI策略 - 優勢與指標
軟件交付速度
提升 2 至 5 倍
適用於需要推出新產品或服務的企業。
營運成本
降低 50%
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。
AI 交付信心
提升 90%
我們的技術與交付方式，讓開發團隊在日常工作中建立起對 AI 工具應用的高度信任與信心，促進 AI 深度融合於開發流程。
生產力
提升 30%
通過AI加速自動化流程。
軟件交付速度
提升 2 至 5 倍
適用於需要推出新產品或服務的企業。
營運成本
降低 50%
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。
AI 交付信心
提升 90%
我們的技術與交付方式，讓開發團隊在日常工作中建立起對 AI 工具應用的高度信任與信心，促進 AI 深度融合於開發流程。
生產力
提升 30%
通過AI加速自動化流程。
生成式 AI 驅動的數位產品開發
生成式 AI 驅動的數位產品開發
挑戰：
新加坡航空擬在旗下數位產品團隊引入先進的 AI 軟體工程交付方式，提升開發效率與創新能力。該團隊率先測試生成式 AI 在數位產品開發中的變革潛力，初步 PoC 驗證了其實用性與成效，成果顯著。基於此成功經驗，新航正著手擴大測試範圍，並規劃將此創新模式推廣至更廣泛的 IT 團隊。
解決方案：
此 PoC 聚焦於 PALO IT 的 Gen-e2™ 技術，這是一套 AI 軟體工程交付方式，將 GitHub Copilot 深度整合進專案的每個階段，讓開發者如同擁有一位 AI 工程師協同合作，將傳統線性的 SDLC（軟體開發生命週期）轉化為更敏捷高效的 PDLC（產品開發生命週期）。
5 週
功能開發所需時間，原預估為 9 週。
90%
PoC 第三週即達成的建置成功率
生產力提升
透過 與GitHub Copilot高度整合的Gen-e2技術，有效提升生產效率。
以 AI 革新軟體工程交付方式
以 AI 革新軟體工程交付方式
挑戰：
PALO IT 與澳洲最大的非營利健康保險基金 HCF 合作，將 Gen-e2™ 技術引入其已具備高度成熟度的技術團隊。此舉展現 HCF 在數位健康領域的長期領導承諾，並致力於為會員提供更佳成果。
解決方案：
HCF 所選定的首個試點專案為一項全新創新計畫，旨在透過社群互動提升其會員的健康活動量。Active Locals 是一款行動應用程式，在協助使用者依據興趣與體能等級尋找合適的社群團體的同時，促進社群建立。
86%
整體生產力提升幅度
4 個月
從構想到交付的總時程
95%
的程式碼、文件、架構圖與基礎設施程式碼占比，由生成式 AI 產出
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。
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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