數據與 AI 平台

將您的數據轉化為企業 AI 的基礎

AI 的能力取決於其背後的數據。我們協助企業設計及構建數據基礎設施、管治框架及 AI 就緒的數據管道，讓持續的 AI 效能得以實現，不僅限於單一試行項目，而是覆蓋整個組織。由 Gen-e2™（我們的 AI-first 交付方法論）驅動，我們構建您的 AI 策略真正能運行的平台。

聯絡我們

AI 就緒的數據基礎設施

我們設計及實施您的 AI 系統在規模化運行時所需的數據架構、管道及儲存層。雲原生、模組化，且隨您的應用場景增長而擴展，而非加以限制。

平均生產力提升 47%

AI 產出不應取決於誰在提示。我們為您建立一個由可重用規則、標準及角色型模式組成的共享營運層，即 Gen-e2 Common 設置套件，讓團隊基於同一經驗證的基礎工作，實現平均 47% 的生產力提升。

安全與監管內建於設計

數據應從設計層面即具備可防禦性。我們從一開始便將安全與監管合規嵌入平台，而非在最後才附加，配備企業級加密、存取控制及與您行業對齊的管治機制。

統一治理的 AI 存取中心

隨著 AI 系統不斷增多，管治它們如何存取數據變得至關重要。我們的企業AI 存取中心(Enterprise AI Hub) 為您提供一個受管治的統一平台，用於策劃、審批及分發 AI 能力，從一開始便內建角色型存取、審計追蹤及監督機制。

AI 就緒的數據基礎設施

我們設計及實施您的 AI 系統在規模化運行時所需的數據架構、管道及儲存層。雲原生、模組化，且隨您的應用場景增長而擴展，而非加以限制。

平均生產力提升 47%

安全與監管內建於設計

統一治理的 AI 存取中心

我們如何提供協助？

從初始架構到大規模管治，我們與企業合作，設計及構建數據與 AI 平台基礎，讓持續的 AI 效能得以實現。

數據架構與基礎設施設計

我們設計 AI 系統在規模化可靠運行所需的底層數據架構：儲存層、管道設計、雲端基礎設施，以及與您特定 AI 應用場景和組織複雜度匹配的整合模式。這包括運用 RAG、GraphRAG 及相關技術構建 AI 優化的知識層，使檢索及基於智能體的系統能基於可信資訊運作。產出是一個模組化、可擴展的基礎，隨您的 AI 願景增長而非成為瓶頸。

平台遷移與整合

我們將分散的數據來源、數據倉庫及數據湖遷移並整合至現代、管治完善的平台，減少蔓延並為 AI 奠定清晰基礎。遷移按照企業所期望的整合、安全及數據血統模式進行規劃與執行，確保關鍵系統不受影響，且最終環境更易於保護、審計及擴展。

數據質素、安全與合規

數據質素低劣及控制薄弱是 AI 舉措未能達標或在審查中停滯的兩個最常見原因。我們建立質素標準、驗證、編目及血統追蹤，確保數據準確、一致且可信，並從根本層面嵌入安全與合規：存取控制、加密、數據分類、數據駐留，以及與您行業和地區對齊的監管要求。我們亦建立數據防洩漏機制，確保敏感數據在越來越多 AI 系統依賴它時仍受保護。從一開始便內建這些，遠比事後改裝成本低得多。

AI 管治與數據監督

隨著 AI 系統及智能體不斷增多，管治它們如何存取及使用企業數據成為關鍵的營運挑戰。透過我們的企業AI 存取中心(Enterprise AI Hub)，您獲得一個受管治的統一平台，用於策劃、審批及分發 AI 能力，配備角色型存取、逐智能體範圍限定、基於 MCP 的連接及完整審計追蹤。每個智能體僅能存取其獲授權的數據，並受到端到端監控，讓管理層獲得可見度，讓團隊有信心快速行動而不失控。