只在过去由人判断的地方使用
凡是能写成规则的工作，我们不使用 AI。只在规则越来越长、例外不断出现，需要人每次用肉眼确认判断的环节使用。
公开案例 4件 · 2024–2026
接入 AI 并非目的。
把 AI 放进能写成规则的工作里，会变慢、产生费用，而且 同样的输入会得出不同的答案。 反之，在例外层出不穷的环节硬用规则硬撑，规则会比人还复杂。我们会先区分属于哪一边。
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最后由人确认
AI 产出的是草稿。不会原样输出，而是由人确认后再定稿。一旦自动流出，出错时就没有回旋的余地。
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留下可追溯的记录
必须能从结果追溯到原始资料。如果不知道数值来自哪个句子，出错时就无法查出错在哪里。
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不依赖模型名称
模型会更换。实际上就有一个产品在运营中换过一次模型。我们会做成即使更换也能插回同一位置。
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不把没有测过的东西变成数字
不会随便写“准确率百分之几”。只为有测量记录的案例刊载该数值，没有测量记录的案例就写明没有。
为您制作的东西。
每个案例都附上了委托前的状况、结果，以及实际画面。其中也有作为国家 R&D 课题完成的项目。
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邮件发来的文档，无需人工即可成为 Excel 中的一行
守候邮件收件箱，读取附件 PDF·图片中的文字，再由 AI 将文字块按条目拆分为 Excel。表格格式由使用方决定。
服务运营 2026.01 发布 从 试运行 · 免费运营中 到
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将三个平台的评论汇集到一个画面，回复由 AI 先起草
自动汇集三个外卖平台的评论，回复草稿由 AI 撰写。店主只需阅读并点击确认，即可发布。
评论回复 逐一进入三个平台亲自撰写 从 AI 草稿 · 确认后发布 到
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将数千条研究用评论按主题与情感分类呈现的分析工具
将按搜索词收集的视频评论按主题归类，并同时给出正面、负面分布。分成几个主题由研究者在界面中决定。我们将其做成研究者可以自行调整标准、反复运行的形态。
评论主题识别 用肉眼通读、凭感觉判断 从 按主题、按情感分布 到
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身份核验进行的那一刻，即可判定是否伪造
事后分析伪造的技术已经存在。判定一旦滞后，其结果便无从发挥作用，因此以「在核验流程进行期间得出判定」为目标。本课题为中小风险企业部（중소벤처기업부）创业成长技术开发项目框架下的国家 R&D 课题，成果为开发出 AntiFake 并申请了专利。
课题执行 启动 2023.05 从 完成 2024.07 · 性能 8 项全部达成 到
