成功案例 — AXE

Featured Cases

產業實戰案例

每個案例都是「找出真正痛點 → 設計對的方案 → 落地優化」的完整紀錄。

品牌零售

企業 AI 行銷顧問 · 24 小時品牌策略問答

以 LLM + RAG 建立企業專屬知識庫，讓行銷、營運與客服團隊隨時取得跨境策略、活動規則與營運建議。

AI 創意設計師 · 商品素材從 3 天縮到 3 小時

上傳商品圖與情境需求後，AI 批量產出主圖、情境圖、規格圖與社群素材，設計師再做品牌品質把關。

AI 數據分析師 · 跨平台報表自動診斷

整合 D2C 官網、電商平台與廣告數據，讓 AI Agent 用自然語言生成客製化報表與營運建議。

AI 廣告優化師 · Facebook 上刊流程自動化

從進稿轉換、一鍵上架、Demo 預覽到全版位截圖，將廣告作業變成可追蹤、可批量的自動流程。

RAG 客服知識庫 · 客訴回覆從 4 小時降到 8 分鐘

連鎖品牌客服每日處理數百筆售後訴求，回覆品質參差。AXE 導入 RAG 知識庫整合 SOP、商品手冊、會員紀錄。

Multi-Agent 報關文件自動化 · 一鍵生成正確跨國文件

貿易公司每日處理多國規格、多語言文件，人為錯誤頻繁。AXE 建構 Agent 工作流，自動辨識 / 翻譯 / 排版 / 驗證。

會計師事務所 AI 助理 · 把資深會計師時間還給專業

資深會計師時間花在文件整理、表格填寫。AXE 為事務所打造 AI 助理，自動處理單據摘要、稅務查詢、報表草稿。

合規智能審查系統 · 把人從 800 頁規章中解放

保險業務每件案件須對照大量條款。AXE 部署合規 LLM 系統，自動標註風險、提示條款依據、產出合規報告。

醫療文件智能標準化 · 病歷管理跨院流通

區域醫療集團跨院病歷格式不一。AXE 設計 LLM 轉譯系統，自動標準化結構，並建立可搜尋的智能查詢介面。

產線知識傳承 AI · 老師傅經驗不會走

傳統製造業面臨老師傅退休、知識斷層。AXE 透過訪談 + 文件數位化 + RAG，讓現場操作員能即時詢問「機台異常處置」。

案例深入 · Case 01

企業 AI 行銷顧問
24 小時品牌策略問答

品牌零售團隊最常遇到的問題，不是沒有資料，而是資料散在商品手冊、活動辦法、客服紀錄、廣告素材與跨境市場文件中。AceComi 將這些知識整合成可查詢的企業知識庫，讓團隊用自然語言詢問策略、營運與顧客溝通問題。

例如跨境新品上市前，行銷人員可以直接詢問目標市場的賣點切入、禁用宣稱、受眾分群與通路風險；活動期間，客服與門市也能即時確認折扣規則、贈品門檻與退換貨話術。

導入重點：LLM 負責理解與生成，RAG 負責引用企業專屬資料，並附上來源供主管查核。
使用場景：跨境策略、活動問答、營運診斷、新人訓練與品牌知識傳承。
核心價值：把資深同事腦中的經驗變成可複用知識，降低溝通斷層與錯誤回覆。

企業 AI 行銷顧問以 LLM 與 RAG 建立企業知識庫 — 企業 AI 行銷顧問結合 LLM、RAG 與任務執行層，支援知識庫管理、多語言回覆與品質監控。

案例深入 · Case 02

AI 創意設計師
商品素材從 3 天縮到 3 小時

新品上架通常需要主圖、賣點圖、尺寸圖、功能圖、情境圖與社群版位。過去設計師大量時間花在裁切、套版、改尺寸與輸出變體，真正能用在創意策略上的時間反而變少。

AceComi 的 AI 創意設計師讓團隊上傳商品照片、規格與品牌語氣，系統依照模板批量生成不同用途的商品素材，再由設計師負責審稿、微調與品牌一致性控管。

導入重點：先建立品牌模板、商品頁版型與平台尺寸規範，再讓 AI 批量產生初稿。
使用場景：電商商品頁、社群檔期素材、跨市場在地化圖文、商品規格視覺化。
核心價值：讓設計團隊從重複產圖轉向創意判斷，提升新品上架與檔期反應速度。

AI 創意設計師批量生成商品創意素材 — AI 依商品圖、賣點與模板產出商品頁、情境圖、規格圖與社群素材，將初稿工時壓縮到數小時。

案例深入 · Case 03

AI 數據分析師
跨平台報表自動診斷

品牌同時經營 D2C 官網、電商平台、Facebook Ads、Google Ads 與其他媒體時，營運團隊每天都要下載、清理、合併報表。真正困難的不是看數字，而是判斷「為什麼變動」以及「下一步該做什麼」。

AceComi 將各平台原始數據同步到全媒體數據中心，再由 AI 交叉比對流量、轉換、訂單、廣告花費、商品銷售與供需狀態，自動生成跨媒體分析報告。

導入重點：建立資料同步、異常門檻、診斷模板與自然語言報表輸出。
使用場景：營收日報、廣告成效診斷、庫存供需預測、會員分群與回購分析。
核心價值：讓例會從整理數字變成討論決策，縮短異常發現與行動調整時間。

AI 數據分析師整合銷售與廣告平台報表 — 全媒體數據中心同步多平台資料，AI 自動診斷並產出客製化報表，支援營運與廣告決策。

案例深入 · Case 04

AI 廣告優化師
Facebook 上刊流程自動化

廣告上刊流程常卡在大量手動作業：進稿表格式不一、貼文要逐一建立、受眾與追蹤參數容易貼錯，Demo 預覽與截圖存證也需要反覆切換視窗。

AceComi 將 Facebook 廣告流程拆成四個自動化節點：進稿表批量轉換、一鍵上架 10+ 貼文、快速 Demo 工具、全版位截圖上刊。每一步都保留人工確認關卡，避免自動化放大錯誤。

導入重點：標準化進稿欄位、串接廣告 API、建立 Demo 預覽工具與截圖命名規則。
使用場景：檔期大量上刊、代理商客戶審稿、跨版位存證、廣告素材檢查。
核心價值：把重複操作變成可批量、可追蹤、可稽核的流程，讓投手專注策略與優化。

AI 廣告優化師自動化 Facebook 廣告上刊流程 — 從進稿到上刊的四步驟自動化，將上架、Demo 與截圖時間大幅壓縮。

案例深入 · Case 05

RAG 客服知識庫
客訴回覆從 4 小時降到 8 分鐘

品牌零售業 · 連鎖品牌客服中心 · 上線 90 天即達 ROI

案例背景

客戶為國內連鎖品牌，全台超過 80 家分店，客服中心每日須處理數百筆退換貨、商品諮詢、會員權益問題。客服流動率高、新人訓練週期長達 3 個月，導致回覆品質參差不齊，CSAT 連續三季下滑。

痛點

SOP 文件散落各部門共享資料夾，客服找答案要切換多個系統。
商品手冊每季更新，客服很難即時跟上。
需要會員消費紀錄輔助判斷，但 CRM 與客服系統未整合。
主管必須二次審核高風險案件，瓶頸卡在主管。

問題分析

表面是「客服效率低」，但根本原因是「知識分散 + 系統孤島 + 缺乏即時上下文」。傳統 FAQ 工具僅關鍵字匹配，無法理解客戶問題的真正語意。

AI 方案導入

AXE 採用 RAG（檢索增強生成）+ Multi-Agent 架構：

知識統整：將 SOP、商品手冊、會員權益、過往案例匯入向量資料庫。
上下文整合：串接 CRM API，自動帶入會員消費歷史。
分層回覆：低風險自動回覆 / 中風險草稿給客服審 / 高風險直接升級主管。
持續學習：主管修正內容回流到知識庫，系統越用越準。

成果

−96^%

平均回覆時間

+38^%

CSAT 滿意度

3^月

投資回本期

90^%

客服採用率

客戶 Review

「我們以前認為 AI 只能取代基層，但 AXE 的方案是讓基層變強。客服離職率反而下降，因為他們的工作變得更有成就感、不再被瑣事淹沒。」

— 連鎖零售品牌 · 營運副總

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從產業痛點出發，AXE 陪你一起設計、落地、優化。

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