香港 · 以AI驅動企業升級
我們的服務
CRE8TOR delivers two service streams. AI Strategy & Workflow Automation is a consulting-to-deployment engagement: we map your operations, identify the workflows where AI produces measurable return — document processing, support triage, lead routing, forecasting — and build custom LLM tools directly into the systems your team already uses. AI-Powered Shopify Apps is our product arm: the SHOOPIX suite covers dynamic pricing, catalog management, SEO, personalization, reviews, and variant options for Shopify merchants. Both streams follow the same 30-day path from blueprint to production, and both are built and supported from Hong Kong for clients operating across Asia and beyond. Engagements start with an operations assessment, so you know the expected impact before committing to a build.
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。
Figures shown are measured results from CRE8TOR client engagements.
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
Every CRE8TOR engagement follows the same four-stage path. Week one is discovery: we sit inside your existing workflows, measure where hours actually go, and rank AI opportunities by return on effort. Week two produces the blueprint — a concrete technical specification naming the models, integrations, and guardrails the build will use, with projected impact numbers you can hold us to. Weeks three and four are the build-and-integrate phase: the tool ships into your real stack (Shopify, ERP, helpdesk, or internal systems), your team tests it against live work, and we tune it until the measured results match the blueprint. After launch we keep monitoring accuracy and cost, because an AI workflow that is not measured drifts. Thirty days, blueprint to production — that is the standard we hold ourselves to.
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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