2024壽險公司
AI 教練系統 Demo
約三週做出可以實際操作的 AI 教練展示版本，讓內部用成果評估要不要往下做。
- 陪跑階段
- 快速驗證
- 保險業
Forward deployed team AI 導入陪跑團隊（FDT） 不只給建議，
整組人陪你把 AI 做到上線。
PM、設計、前後端與 AI 工程師組成一個團隊，進到你們的流程裡找出值得用 AI 的題目。先在陪跑階段做出 PoC 或 MVP，用成果驗收；確定有用，再由同一組人做到正式上線，之後也能長期維運。
免費需求評估・1 個工作天內回覆・可先簽 NDA
JoinX 的開發經驗
- 累積專案
- 520+
- 服務客戶
- 220+
- 年開發經驗
- 10+
- 件舊系統接手
- 100+
什麼是 AI 導入陪跑團隊（FDT）？和 AI 顧問、FDE 差在哪？
FDT（Forward Deployed Team）是派一整組團隊進到企業的流程裡，從找題目、做出原型到正式上線都由同一組人負責。AI 顧問通常交付建議與規劃，實作要另外找人；FDE（Forward Deployed Engineer）是派工程師進場邊了解邊開發，但設計、專案管理與維運多半要企業自己補。FDT 把這些角色放在同一個團隊裡，建議和實作不會斷在中間，上線後也有人接著維運。
Real projects 陪跑與落地過的 AI 專案
先做出來驗收，再決定要不要往下做。
以下是我們實際開發的 AI 專案，有的從幾週的原型開始，有的分階段合作了好幾年。
2022–2025國家原子能科技研究院（NARI）
渦電流訊號 AI 判讀與自動化
先單頻道、後多頻道分階段開發，AI 辨識與自動化控制拆成兩套，降低風險，一路合作到 2025 年。
- 分階段驗證
- AI 判讀
- 長期合作
聯經數位 AiCast
AI 文本拆解與角色配音
先定好驗收門檻：角色辨識成功率 90%、文本拆解成功率 75% 以上，再把整條有聲書製作流程自動化，平台獲 iF 設計獎。
- 驗收門檻
- 生成式 AI
- 已上線
2026保險公司
AI Agent 介面設計與製作
依第一線人員的工作順序設計 AI Agent 的對話介面與操作流程，AI 協助查詢與整理，最後由人確認。
- AI Agent
- 介面設計
- 金融業
2026GoodParty 享派兑
在維運中的平台加入 AI 搜尋
平台由我們開發並持續維運，AI 搜尋直接加在既有系統上，沿用原本的資料與後台。
- 既有系統擴充
- AI 搜尋
- 長期維運
2024 起健康科技新創
接手 AI 健康 APP 的維運
接手已上線的 AI 健康 APP 持續維運，並開發新版後端 API，陪產品走到下一個版本。
- 接手維運
- 後端 API
- 健康科技
※ 未標名稱的專案依保密約定以產業描述呈現。
What the team does 陪跑團隊做的事
一組人，從找題目做到上線之後。
進場的是一個團隊：PM、UI/UX 設計、前後端工程師與 AI 工程師，依專案需要再加上測試與維運人員。
找出值得做的題目
訪談第一線人員、看實際的資料與流程，挑出資料拿得到、結果能由人複核、做錯代價可控的場景。
陪跑做出 PoC 或 MVP
先定好驗收門檻，再用真實資料做出可以操作的原型；達不到門檻就調整或停下，不硬做下去。
正式上線
補齊權限、系統串接、監控與測試，把原型做成每天能用的系統，由同一組人接著做，不用重新交接。
接進既有系統
AI 透過 API 讀取 ERP、CRM、訂單或文件資料，沿用原本的帳號權限，不必整套系統重做。
內部培訓與交接
培訓含在服務內：教同仁怎麼用、怎麼判斷 AI 的結果、知識庫怎麼更新，不另外開課收費。
維運，或接手已上線的系統
上線後持續調整與維護；別家做的 AI 或既有系統，也可以先盤點程式碼與架構後接手。
Which one 選哪一種
AI 顧問、FDE、FDT、外包，差在哪？
差別在誰進場、交付什麼，以及做完之後誰負責。
| 做法 | 誰進場 | 交付什麼 | 要注意 |
|---|---|---|---|
| AI 顧問 | 誰進場：顧問 | 交付什麼：評估報告、導入規劃、培訓課程 | 要注意：實作要另外找團隊，建議和實作容易斷在中間 |
| FDE（Forward Deployed Engineer） | 誰進場：一位或少數幾位工程師 | 交付什麼：在現場邊了解邊開發的功能 | 要注意：設計、專案管理與上線後維運多半要企業自己補 |
| FDT（陪跑團隊） | 誰進場：PM、設計、前後端與 AI 工程師 | 交付什麼：PoC 或 MVP，接著正式上線與維運 | 要注意：要有內部窗口一起參與，題目才找得準 |
| 一般外包 | 誰進場：依規格開發的團隊 | 交付什麼：照規格做完的系統 | 要注意：要先自己想清楚規格；AI 題目常常做了才知道要改 |
Process 合作流程
分兩個階段收費，每一階段都用成果驗收。
先在陪跑階段證明 AI 真的有用，再投入正式上線的預算。
- STEP 01
免費需求評估
1–2 次會談
聽你們想解決的流程與手上的資料，判斷適不適合用 AI，建議從哪個場景開始。
- STEP 02
陪跑階段（PoC／MVP）
4–12 週
團隊進場盤點流程與資料，做出 PoC 或 MVP，用事先定好的門檻驗收。
- STEP 03
執行階段（正式上線）
2–4 個月
補齊權限、串接、監控與測試後上線，同時完成內部培訓與交接。
- STEP 04
維運與擴充
上線後持續
依使用紀錄調整，追蹤費用與準確率；需要時再擴充到下一個場景。
Pricing 費用區間
AI 導入陪跑大概要多少錢？
以 2026 年台灣客製專案估算，分階段計價。實際金額取決於資料狀態、要接的系統與驗收要求。
| 階段 | 費用區間 | 包含 | 時程 |
|---|---|---|---|
| 需求評估 | 免費 | 了解流程與資料、判斷適不適合用 AI、建議第一個場景 | 1–2 次會談 |
| 陪跑階段（PoC／MVP） | NT$30 萬–120 萬 | PoC 約 NT$30–80 萬、MVP 約 NT$50–120 萬，以成果驗收，含使用培訓 | 4–12 週 |
| 執行階段（正式上線） | NT$80 萬–250 萬 | 權限、系統串接、監控、測試與部署，含交接與培訓 | 2–4 個月 |
| 跨部門、多系統 | NT$250 萬以上 | 多個場景或 AI Agent、跨系統流程與完整治理 | 4 個月以上 |
AI 模型 API 與雲端主機費用依實際用量另計；上線後的維運，以及接手已上線系統的維護，另訂合約。
FAQ 常見問題
AI 導入陪跑常見問題
AI 導入陪跑和找 AI 顧問有什麼不同？
AI 顧問多半交付評估報告與導入規劃，實作要另外找團隊。陪跑團隊在評估之後直接做出 PoC 或 MVP，用成果驗收，確定有用再由同一組人做到正式上線，建議和實作不會斷在中間。
FDT 和 FDE 差在哪？
FDE（Forward Deployed Engineer）是派工程師進到企業裡邊了解邊開發；FDT（Forward Deployed Team）派的是一整組人，除了工程師，還有 PM、設計與 AI 工程師，從找題目、介面設計到上線維運都在同一個團隊裡完成。
費用怎麼算？
分階段計價。需求評估免費；陪跑階段做 PoC 約 NT$30–80 萬、做 MVP 約 NT$50–120 萬；執行階段（正式上線）約 NT$80–250 萬；跨部門、多系統通常從 NT$250 萬起。AI 模型 API 與雲端費用依用量另計，維運另訂合約。
陪跑階段怎麼驗收？做不出來怎麼辦？
開始前先定好驗收門檻，例如準確率、處理時間或使用者能不能完成某個任務，再用真實資料測試。達不到門檻，就一起決定要調整做法、換場景，還是停下來，不會硬做到正式上線。
有教育訓練嗎？要另外付費嗎？
有，培訓含在每個階段的服務內，不另外開課收費。陪跑階段教同仁怎麼用原型、怎麼判斷 AI 的結果；上線時再完成操作與知識庫更新的交接。
別家做的系統或已經上線的 AI，可以接手嗎？
可以。先盤點程式碼、架構與資料流程，說明現況與風險，再談接手維護或擴充。我們也長期維運自己做的系統，例如 GoodParty 平台，以及健康科技新創的 AI 健康 APP。
我們的資料會被拿去訓練 AI 嗎？
不會。我們使用企業版 AI 服務，依合約不會用你的資料訓練模型；帳號密碼、個人資料等機敏內容不放進 AI 工具，資料存取權限也會依角色設定。
Get started 從一個流程開始
帶一個想用 AI 解決的流程來，我們先免費幫你看適不適合。
不用先準備規格。說說是哪個部門、哪個流程最花人力，以及相關的資料現在放在哪裡。
- 11 個工作天內，由業務經理回覆
- 2可以先簽 NDA，再談流程與資料
- 3先談流程與範圍，規格清楚後才報價