沒有時間製作教師資料
忙於日常業務的領域專家，無法確保整理 AI 學習資料的時間。這是許多企業 AI 導入停滯的結構性原因。
How CAIVA works
領域專家的資料，
會變成 AI 能運作的脈絡。
CAIVA 將現場產生的業務資料、業務流程、例外規則與行政應對結構化為經驗知。以少量 Token 傳遞給通用 LLM，支援安全且高精度的業務執行。執行產生的資料再次回到 CAIVA，讓 AI 精度持續提升的飛輪不斷轉動。
The Problem
導入 AI 仍無法在現場運作的三個原因
這是即使擴大模型也無法解決的業務側結構問題。CAIVA 正面處理這裡。
隱性知識無法累積在組織中
制度知識、例外處理規則與現場判斷，只存在於資深人員腦中，會因調動與離職而結構性流失。
制度變更會推翻前提
診療報酬與補助金每年修訂的產業中，AI 建構時的前提隔年就會過時，通用模型無法自行追上。
Why CAIVA
被選擇的四個理由
Token 成本會結構性下降
我們的領域專家負責資料形成，因此不增加貴公司的負擔也能累積 Context。CAIVA 傳遞已累積的 Context 與業務邏輯，減少通用 LLM 的大量 Prompt 與生成次數，讓運行成本持續結構性下降。
制度變更也不會停擺
即使診療報酬或補助金修訂，只要反映新制度差分即可運作。領域專家每年更新行政 Know-how，因此難以被通用 AI 取代。
FDE 團隊常駐並伴走
我們的 FDE 與領域專家會伴走貴公司的業務分析、教師資料設計、AI 實作到定著。由於 CAIVA 已學習產業判斷資料，與其他 FDE 相比能大幅降低導入時的內部成本與 Token 成本。
兩週啟動，不改變現場運用
只要透過 Teams 等平常使用的業務工具下指示即可運作。不需要新系統研修或工具切換，因此現場合意也更容易。
The Solution
帶著知識，打造現場可用的AI
FDE把累積於CAIVA的制度知識、實務知識與現場隱性知識帶到各據點，活用既有伺服器、資料與業務工具，在不中斷也不改變現場流程的情況下個別實作專用AI。
- 01 累積產業知識
制度、實務與隱性知識匯入CAIVA
- 02 連接既有環境
活用原有軟體、資料與業務工具
- 03 依據點個別實作
FDE提供最適合現場的AI
- 04 用熟悉的聊天工具
無需學習新SaaS或接受研修
- 05 提供安全AI環境
可處理敏感醫療資訊
Industries
對應產業
目前主軸是 醫療與照護。目前以訪問護理、照護設施、在宅醫療、地域包括照護與醫院為主。未來將擴展至保育、調劑藥局、牙科、建築、車檢與公共工程、葬儀與繼承、供餐等需要行政文件製作的產業。CAIVA 的產業 Schema 將成為各產業的共通基礎。
CASE STUDY
訪問護理案例
以CAIVA為基礎，由SHISHI執行的16項業務
SHISHI以CAIVA累積的訪問護理制度知識、實務知識與業務邏輯為基礎，執行護理師、行政與管理者業務。AI處理由專家透過 HIL 流程確認。
護理師業務
記錄書 II計畫書報告書
事務
指示書期限管理保險與公費期限管理資訊輸入申報實績 FAX計畫書與報告書郵寄指示書依賴書郵寄請求書與收據郵寄退件
管理者業務
排程登錄排班製作勤怠管理會計
我們提供面向需要行政文件製作產業的一切業務的 AI。
FAQ
常見問題
公司內沒有 AI 工程師也能運用嗎？
可以。我們的 FDE 與領域專家會伴走業務分析、教師資料設計、AI 實作與現場定著。
能與既有 AI 工具（ChatGPT / Copilot 等）串接嗎？
可以。CAIVA 設計上可與 Claude、OpenAI、Microsoft Copilot 等貴公司既有通用 AI 工具串接。CAIVA 保持產業 Context 與業務邏輯，作為把「業務脈絡」傳給既有 AI 的中間層。
能連接既有 ERP / 電子病歷 / 業務系統嗎？
可以。我們會以API、MCP、檔案串接等符合貴公司環境的方式連接。FDE會依既有環境設計連接方式，貴公司不必另外建立新流程。