應用情境
快速瀏覽各產業的應用情境，掌握方案特色與導入價值，協助企業找到最合適的解決方案。
客服投訴處理如全依賴人工完成接收、紀錄與分類，不僅效率低，且易導致回應時間長、客戶滿意度下降。透過RPA導入自動化，可即時接收並分類案件，快速分派至對應單位，有效縮短處理時程，有感提升服務品質與員工價值。
許多企業雖已導入 CRM 管理客戶資料，卻仍面臨「有資料、沒洞察」的挑戰。iNana Analyzer結合自然語言查詢與多維度分析能力，使用者無需撰寫 SQL，即可即時取得客戶行為、轉換率等關鍵指標。無論行銷、客服或業務人員皆可自主分析，實現資料即問即用。
財務部門常面臨決策數據不即時、流程管理效率低等挑戰，導致報表延誤、錯誤風險高。第一線人員長期處於高強度重複性操作，如發票接收、核對與記錄等，容易出錯且耗費大量時間。這些問題皆具高度導入RPA自動化流程的潛力。
某大型金融機構擁有眾多業務系統，包含核心帳務、客戶關係管理與風控模組。由於資料標準未統一，導致報表數據不一致、錯誤率高，進一步影響監理報送與內部決策。該機構導入資料治理機制，先盤點關鍵資料項，建立統一標準，再透過元資料管理平台與資料品質稽核工具，實現資料源頭的一致性與透明度，最終提升資料信任度與應用效益。
使用 Azure OpenAI 大語言模型，並整合多種醫療數據來源，建置臨床主題知識庫與案例庫，作為生成醫療文書之參考。未來加值應用在智慧加護病房、手術麻醉智能管理、偏鄉遠距醫療、生成式智能病歷協作等人工智慧平台。
某政府機關在推動政策決策分析與跨部會資料整合時，發現原始資料存在缺值、格式錯誤與邏輯矛盾，導致統計結果失真、無法支持決策。為改善現況，該機關導入資料品質管理制度，包含資料標準檢核、異常通報機制與定期品質評估報告，並設置資料品質責任人制度，使資料品質管理制度化、日常化，有效提升資料可信度與政策推動效率。
某大型製造業企業因集團內部系統林立、資料規格各自為政，導致關鍵營運指標無法統一定義，跨部門報表失真。儘管過往嘗試自行制定資料標準與管理辦法，但因缺乏方法論與推動經驗，導致治理推動停滯。顧問團隊介入後，採用DAMA-DMBOK架構盤點現況，結合企業實務量身設計資料治理制度，並透過實例導入與工作坊，協助企業建立跨部門共識、制定標準、落實治理運作機制。
某企業推動資料治理制度建置，但內部各部門對資料治理的理解落差大，同仁普遍將其視為IT單位責任，缺乏參與意願與認同。為提升組織整體數據意識，企業委託顧問團隊規劃一系列教育訓練課程，依據不同角色（管理者、資料擁有者、使用者）設計差異化教材與情境演練。透過實例講解、分組討論與跨部門共創活動，讓參與者理解資料治理對日常作業與決策的實質價值，進而願意參與。