AI研究
AI × 售後服務：打造主動式顧客關係管理系統
AI 不再只是前台客服，透過主動追蹤、保固提醒與顧客關係維護，售後也能創造再營收。
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技術分享
自建團隊養不起、養不久、留不住？中小企業最需要資訊外包
中小企業常面臨技術團隊難招、難留、難養的問題。透過找對資訊外包，反而能以更低的風險與成本，打造可用、可成長的營運系統。
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AI 時代，為什麼企業仍需要外包資訊團隊，而不是全靠 AI 自幹？
AI 工具雖然強大，但企業要讓 AI 真正落地，仍需要資訊團隊的協助。從架構、流程、到法規與教育訓練，恩梯科技扮演的是技術後盾，而不是代操角色。
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資料治理 × AI 系統架構：如何確保乾淨、安全又可用？
想導入 AI 卻苦於資料太亂、風險太高？本篇整理企業 AI 資料治理挑戰與實務技巧，讓資料變成 AI 最好的夥伴。
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Prompt 範本設計術：打造模組化、可重用的 AI 指令庫
從單一 prompt 到企業級語言層，學會設計可重複使用的模組化指令庫，提升 AI 輸出品質與一致性。
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大語言模型記性不好？讓你 AI 有「記憶力」的實作技巧
大語言模型無法記住你說過的話？本文深入剖析 AI 記憶問題，並介紹三種常見解法與實務應用。
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AI 組織轉型地圖：你是觀望者、實驗者還是先行者？
從企業使用 AI 的不同階段，解析你該採取哪些策略來轉型。恩梯科技協助你走向私有化 AI 的建置之路。
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中小企業導入 AI 的 5 個迷思與破解方法
「AI 太貴、太難、我們又沒資料…」這些常見迷思，其實都有解。本篇用白話帶你破解 AI 導入的五大誤區，幫中小企業抓對方向、穩健上路。
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2025 AI 趨勢預測：台灣企業需要關注的五大技術動向
從資安法規、成本控制、模型客製化到產業導入需求，2025 將是企業 AI 發展的轉折點。本文整理五大關鍵趨勢，幫助台灣企業掌握時機。