香港 · 以AI驅動企業升級
我們的服務
CRE8TOR 提供兩大服務流。AI 策略與工作流程自動化是一項從諮詢到部署的完整服務：我們梳理您的營運流程，找出 AI 能產生可量化回報的工作流程 — 文件處理、客服分流、潛在客戶分派、需求預測 — 並將專屬 LLM 工具直接建置到您團隊現有的系統中。AI 驅動 Shopify 應用程式是我們的產品線：SHOOPIX 套件涵蓋動態定價、組合優惠、目錄管理、SEO、個人化推薦、商品評論、彈出視窗、電郵＋SMS 行銷、會員忠誠、訂閱制與商品選項，服務 Shopify 商家。兩大服務流都遵循同樣的 30 天藍圖到生產流程，並且皆由香港團隊建置與支援，服務亞洲及全球客戶。合作從營運評估開始，讓您在投入開發前就清楚預期成效。
我們梳理營運流程，找出高影響力的 AI 機會，並將專屬 LLM 工具整合進你的系統。
智慧 Shopify 應用程式，把商店數據轉化為營收 — 從需求預測到個人化客戶旅程。
轉型實戰
九種以策略性 AI 將人工作業化為自動化流程的方式。
所示數據均為 CRE8TOR 客戶專案的實測結果。
AI 驅動的視覺檢測與政策匹配，實現退貨流程自動化。
87%
自動解決
多模態 LLM 讀取 PDF、掃描與電子郵件，實現數據自動輸入。
96%
準確率
AI 潛在客戶評分、資料補充與智慧分派至銷售團隊。
3.2x
銷售管道速度
從策略到部署
每個 CRE8TOR 專案都遵循同樣的四階段路徑。第一週是探索：我們深入您現有的工作流程，量測時間實際花在哪裡，並按投入回報排序 AI 機會。第二週產出藍圖 — 一份具體的技術規格，明確列出將使用的模型、整合方式與防護機制，以及您可以據以問責的預期成效數字。第三、四週是建置與整合階段：工具直接部署到您的真實系統（Shopify、ERP、客服系統或內部系統），您的團隊以實際工作測試，我們持續調校，直到實測結果符合藍圖。上線後我們持續監控準確度與成本，因為沒有量測的 AI 工作流程會逐漸偏移。30 天，從藍圖到生產 — 這是我們對自己的標準。
架構評估與數據挖掘
深入評估您目前的業務流程、數據基礎設施與 AI 轉型機會。
模型選擇與調優
快速工程化打造您客製化 AI 代理的第一個迭代。
全端整合
將 AI 大腦連接到您的 UI、資料庫和 API。
上線擴展與品質保證
全球推出並為您的技術團隊提供內部培訓。
AI 驅動的視覺檢測與政策匹配，實現退貨流程自動化。
問題：客服團隊手動審核每一筆退貨請求 — 照片、收據、政策比對。對於每週處理 500+ 筆退貨的中型商店，這需要 3 名全職員工做機器幾秒就能完成的重複性模式辨識。
解決方案：視覺 LLM 掃描產品照片進行損壞分類 + 政策引擎自動批准、標記或升級處理。整合 Shopify、Gorgias 和倉儲 API。
實測成果：87% 自動解決；<4sec 平均回應；3x 人員效率；$180K 年度節省。
之前：3 名全職員工手動審核照片；每筆請求平均處理 15 分鐘；4% 誤分類率；客戶等待 24-48 小時。
之後：87% 全自動解決；4 秒內處理完成；0.3% 錯誤率；即時客戶回應。
技術：Vision LLM、Shopify API、Gorgias、Warehouse API、Policy Engine、Damage Classifier。
多模態 LLM 讀取 PDF、掃描圖片和電子郵件，實現數據自動輸入。
問題：財務團隊手動將發票、採購訂單和合約數據輸入 ERP 系統。每份文件需要 8-15 分鐘。每月處理 2,000 份文件的公司在複製貼上工作中燒掉 400+ 小時，且有 4% 的人為錯誤率。
解決方案：多模態 LLM 讀取 PDF、掃描圖片和電子郵件 — 將明細項目、日期、金額和條款擷取為結構化 JSON。自動與現有記錄對帳並推送至 ERP。
實測成果：96% 準確率；12x 處理速度提升；400hr 每月節省時數；0.4% 錯誤率。
之前：每份文件手動處理 8-15 分鐘；4% 人為錯誤率；每月 400+ 小時數據輸入；月結瓶頸。
之後：每份文件 30 秒內完成；0.4% 錯誤率；每月 < 20 小時監督；即時處理。
技術：Multimodal LLM、OCR Pipeline、PDF Parser、ERP Integration、JSON Schema、Reconciliation Engine。
AI 驅動的潛在客戶評分、資料補充與智慧分派。
問題：SDR 花費 60% 的時間審核無效潛在客戶。他們手動研究公司、交叉比對 CRM 數據、撰寫外展郵件並決定分派 — 這一切都發生在任何對話之前。
解決方案：AI 代理為每個入站潛在客戶補充企業資料 + 意圖數據、評分匹配度、撰寫個人化首次接觸郵件，並分派給合適的業務代表 — 或透過序列郵件自動培育低意圖客戶。
實測成果：3.2x 銷售管道速度；41% 更多會議預約；60% SDR 時間回收；2.1x 轉化率提升。
之前：60% SDR 時間花在手動研究；熱門客戶在排隊中冷卻；不一致的審核標準；千篇一律的首次接觸郵件。
之後：即時資料補充與評分；分鐘內完成分派；AI 撰寫個人化外展郵件；多 41% 會議預約。
技術：Lead Scoring ML、CRM Integration、Email Sequencer、Firmographic API、Intent Signals、NLP Drafting。
智慧工單分類、自動回覆草擬與智慧升級。
問題：L1 客服人員浪費 40% 的班次閱讀、分類和將工單分派到正確團隊。錯誤分派導致 2-3 天延遲。客戶在具備正確專業知識的人看到工單之前就已流失。
解決方案：LLM 讀取傳入工單，分類意圖 + 緊急程度 + 產品領域，為 L1 自動草擬回覆，並將複雜問題附帶完整上下文摘要轉派給專家。
實測成果：73% 工單自動處理；58% 更快解決；92% 路由準確率；4.6/5 客戶滿意度。
之前：40% 客服時間用於分類；錯誤分派導致 2-3 天延遲；無上下文傳遞給專家；回應緩慢導致客戶流失。
之後：73% 工單自動解決；58% 更快的解決時間；為專家提供完整上下文摘要；4.6/5 客戶滿意度。
技術：LLM Classifier、Zendesk API、Intercom、Sentiment Analysis、Context Summarizer、Priority Engine。
ML 驅動的需求預測，搭配自動採購訂單生成。
問題：零售和 DTC 品牌依賴試算表和直覺下採購訂單。庫存過剩佔用資金；缺貨損失營收。單一 SKU 預測失誤可能造成 $50K+ 的呆滯庫存或銷售損失。
解決方案：ML 模型吸收歷史銷售、季節性、行銷日曆和外部信號（天氣、趨勢）以生成 SKU 級別的需求預測。自動生成採購訂單和補貨點警報。
實測成果：34% 呆滯庫存減少；91% 預測準確度；$50K+ 單一 SKU 節省；2.8x 庫存周轉率。
之前：試算表預測；單一 SKU 誤預測 $50K+；每月手動建立採購訂單；旺季缺貨。
之後：91% 預測準確度；34% 呆滯庫存減少；自動化採購訂單；即時補貨警報。
技術：Time Series ML、Shopify API、Weather API、Trend Signals、PO Automation、Inventory Sync。
RAG 驅動的內部聊天機器人，即時提供有來源的答案。
問題：新員工需要 3-6 個月才能上手。他們反覆向資深同事問相同的問題，在分散的 Notion/Confluence/Slack 中搜尋答案，仍然錯過埋藏在無人收藏的討論串中的關鍵部落知識。
解決方案：RAG 驅動的內部聊天機器人索引所有公司文件、SOP、Slack 歷史記錄和會議錄影。新員工以自然語言提問，即時獲得有來源的答案 — 無需打擾資深同事。
實測成果：65% 更快上手；80% 減少打擾資深同事；95% 答案準確度；3K+ 已索引文件。
之前：3-6 個月上手期；資深同事不斷被打擾；部落知識埋藏在 Slack 討論串；文件分散各處。
之後：65% 更快入職；80% 減少打擾資深同事；即時有來源的答案；持續更新的知識庫。
技術：RAG Pipeline、Vector DB、Slack Integration、Notion API、Meeting Transcripts、Citation Engine。
AI 代理追蹤法規變更並自動建立補救任務。
問題：法務和合規團隊手動追蹤跨司法管轄區的法規變更 — 閱讀政府公報、交叉比對內部政策、標記所需更新。錯過一項變更可能觸發六位數罰款。
解決方案：LLM 代理監控法規動態，將新規則與您的政策庫比對，生成帶嚴重程度評分的影響摘要，並自動建立分派給正確團隊的補救任務。
實測成果：24hr 偵測速度；0 遺漏法規；85% 自動分類；6-fig 避免罰款。
之前：手動閱讀政府公報；交叉比對內部政策；六位數罰款風險；數週才能識別變更。
之後：24 小時偵測；零遺漏法規；自動生成補救任務；帶嚴重度評分的影響摘要。
技術：LLM Agent、Regulatory Feeds、Policy Corpus、Severity Scoring、Task Automation、Multi-jurisdiction。
AI 流水線從主題輸入到多渠道內容，數小時而非數天。
問題：行銷團隊每月需要 50-100 篇內容橫跨部落格、社群、電子郵件和廣告。每篇需要研究、撰寫、編輯、SEO 優化和素材製作 — 這個瓶頸扼殺了活動速度。
解決方案：AI 流水線從單一主題輸入生成研究摘要、初稿、SEO 標籤、社群版本和電子郵件版本。人工編輯審核批准 — 將每篇生產時間從數天縮短至數小時。
實測成果：8x 內容產出；70% 成本降低；100+ 篇/月；4hr 每篇平均。
之前：每篇內容需數天；每月最多 10-20 篇；手動 SEO 優化；逐渠道建立。
之後：每篇平均 4 小時；每月 100+ 篇；自動 SEO 優化；從單一輸入覆蓋所有渠道。
技術：Content LLM、SEO Engine、Brand Voice Model、Multi-channel Gen、Asset Pipeline、Editorial Workflow。
電腦視覺即時檢查每件物品，零疲勞。
問題：製造和物流生產線依賴人工檢查員每班次掃描數千件物品。2 小時後疲勞來襲，缺陷偵測率下降 30%。瑕疵品出貨、退貨激增、品牌聲譽受損。
解決方案：根據您的產品線訓練的電腦視覺模型透過攝影機即時檢查每件物品。以邊界框標記缺陷、自動拒絕，並記錄模式用於上游根因分析。
實測成果：99.2% 偵測率；24/7 無疲勞；0.1sec 每件掃描；45% 退貨減少。
之前：2 小時後人工疲勞；偵測率下降 30%；瑕疵品出貨；手動根因分析。
之後：99.2% 偵測率全天候運行；每件 0.1 秒檢測；生產線上自動拒絕；45% 客戶退貨減少。
技術：Computer Vision、Camera API、Defect Classifier、Bounding Box Detection、Root Cause Analytics、Line Integration。
所列數據為 CRE8TOR 客戶項目的實測成果；如需個案參考，請聯絡 contact@cre8tor.work。
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