本團隊研究假設

訂單異常偵測

把重複、取消、退款、金額異常與缺少資料的訂單整理成待辦。

現在企業怎麼做？

跨平台訂單狀態不同，人工查看例外容易漏掉。

訂單風險先由可解釋規則界定，AI 輔助摘要例外情境。每個提示都應附上原始訂單與觸發條件。

目前人工流程（示意）

AI 提供建議，重要決策由人批准。

先整理資料與提示例外，再由人核准。下列能力是 POC 的驗證範圍，不是本頁正在執行的 AI 服務。

預計驗證的協助流程

AI 提供建議，重要決策由人批准。

Synthetic Data／示意輸入輸出，非 AI 實際執行

合成訂單 O-01 出現兩次；金額相同，但兩筆更新時間不同。

標示重複識別碼待查；保留兩筆原始紀錄。

可能只是訂單更新，不能直接刪除或取消。

這些是預期價值，尚非實際成效。先量測原本工時與覆核成本，再用相同資料比較。

若資料量很小、規則工具已足夠，或錯誤成本無法接受，就不建議直接導入 AI。

規劃估算：5–10 個工作天。以一種流程、一段固定期間與少量已授權資料為起點；實際交期、樣本數與報價另行確認。

與人工標準答案比較，記錄錯誤、漏判、人工覆核時間，以及扣除使用與維護成本後的效益。

資料授權、最終判斷、付款／合約批准與對外通知。達不到事先約定的門檻，就調整或停止。

本流程與效益為待驗證假設；POC 工期為小範圍規劃估算，非交期承諾。