Operating Labs

在任何聲明之前,先行測試工作流程。

我們的 Operating Labs 是用於主動測試、營運驗證及持續優化的內部運營環境。它們協助我們了解系統在真實工作流程限制下的運作表現,但並不等同於經客戶授權的實際結果。

AI Commerce Lab

用於測試以 AI 驅動的產品調研、內容製作、上架自動化及商務工作流程的內部運營環境。

45分鐘 → 6分鐘

每個SKU首稿時間

78%

首輪通過人工複核

  • 在一個包含 1,200 個 SKU 的內部測試集上,每個 SKU 的首稿上架製作時間由約 45 分鐘降至 6 分鐘以內(2026 年第二季測試週期)。
  • 78% 的自動生成多語種上架草稿在無需結構性重工的情況下通過人工審核(2026 年第二季測試週期)。

內部實驗室證據 · 非客戶結果 · 範圍與期間如所述

支援 AI Commerce System

Market Intelligence Lab

用於測試如何將零散的市場訊號轉化為結構化商業決策的內部情報環境。

12 → 90+

每位分析師監測來源數

約2天 → 3小時

報告組裝時間

  • 在內部測試中,無需增加人手的情況下,每位分析師的每週監測覆蓋由 12 個授權來源擴大至 90 個以上(2026 年第二季測試週期)。
  • 報告組裝時間由約 2 天減少至 3 小時以內,每項重要發現均連結至保存的證據(2026 年第二季測試週期)。

內部實驗室證據 · 非客戶結果 · 範圍與期間如所述

支援 AI Market Intelligence System

Content Operations Lab

用於測試可擴展圖像、視頻及多語種內容工作流程的內部生產環境,支撐 AI Content Operations System。

500

一個工作天內完成的品牌約束圖片

82%

首輪編輯接受率

  • 在內部測試中,帶有品牌約束的 500 張產品圖片批量生產於一個工作天內完成(2026 年第二季測試週期)。
  • 多語種改編(EN / zh-Hant / DE)的一次性編輯通過率達到 82%(2026 年第二季測試週期)。

內部實驗室證據 · 非客戶結果 · 範圍與期間如所述

支援 AI Content Operations System

Private AI Lab

用於測試私有模型、模型路由、工作流程協調及本地 AI 運營的內部基礎設施環境。

3

持續負載下路由的模型家族

10,000

檢索語料庫文件數

  • 在持續的內部工作負載下,跨 3 個模型家族的多模型路由得到維持,並進行逐任務成本追蹤(2026 年第二季測試週期)。
  • 在一個包含 10,000 個文件的內部語料庫上評估私有知識檢索,並執行基於權限範圍的存取檢查(2026 年第二季測試週期)。

內部實驗室證據 · 非客戶結果 · 範圍與期間如所述

支援 Private AI Platform

銷售工作流程目前在客戶試點中驗證,而非常設實驗室。

量度

我們衡量的指標

證據會連同其範圍與限制一併記錄。

  • 輸出質素
  • 週期時間
  • 人工介入
  • 例外率
  • 營運成本
  • 可靠性
  • 採用率

實驗室觀測數據最後更新:2026 年 7 月

從實驗室到客戶試點

實驗室方法只有經審查後才會成為可重用的組件。客戶試點仍然以客戶的工作流程、數據、控制措施和成功準則為起點。

披露政策

實驗室觀察結果一律標示為內部證據,並註明其範圍與時段。絕不會將其當作客戶結果呈現。客戶名稱、數據及結果僅在書面授權下才會公開。

探索針對性試點。

若貴公司的某項工作流程值得在真實條件下測試,我們可與您共同劃定範圍、基準及決策準則。