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2026年2月2日
10個AI案例研究,證明數據分析的投資回報率
探索10個真實案例,Electe 智慧分析如何Electe 流程並提升投資報酬率。閱讀我們的分析報告,獲取實用靈感。
2026年2月1日
量子電腦:400億賭注押在(目前)仍無法運作的機器上
在革命性承諾與數十億投資之間:量子電腦的尷尬真相。尖端企業押注於前瞻性計畫,產業領袖探索新可能性,世界強權以破紀錄投資展開競爭。歡迎來到史上最昂貴、最超現實的技術競賽。
2026年1月31日
相信上帝的機器人:關於人工智慧黑盒子的預言
正如1941年的一篇故事所預見的那樣,人工智慧會發展出自己的「宗教」。
2026年1月30日
實驗設計指南:如何運用數據做出更佳決策
探索如何運用實驗設計(DOE)來優化流程、降低成本,並基於數據做出決策。分析師與經理人指南。
2026年1月30日
同步與非同步:選擇正確方法並發展業務的指南
同步與非同步的真正差異為何?學習如何運用兩種方法來優化企業流程,從通訊到數據皆適用。
2026年1月30日
推理的錯覺:震撼 AI 世界的爭論
Apple 發表了兩篇毀滅性的論文-「GSM-Symbolic」(2024 年 10 月)和「The Illusion of Thinking」(2025 年 6 月)-這兩篇論文展示了 LLM 如何在經典問題(河內塔、過河)的小變化上失敗:「當僅改變數值時,性能會下降」。在複雜的河內塔問題上零成功。但 Alex Lawsen (Open Philanthropy) 以「思考的錯覺」(The Illusion of Thinking) 作為反駁,展示失敗的方法論:失敗的原因是符號輸出限制而非推理崩潰、自動腳本錯誤分類部分正確輸出、有些謎題在數學上是無法解決的。Claude/Gemini/GPT 以遞迴函數重複測試,而非列出步驟,解決了河內塔 15 次的記錄。Gary Marcus 接受蘋果有關「分佈轉移」的論點,但 WWDC 前的時間論文提出了策略性的問題。商業影響:關鍵任務對 AI 的信任程度?解決方案:神經符號方法 神經網路用於模式識別+語言,符號系統用於形式邏輯。舉例說明:AI 會計了解「多少差旅費?」,但 SQL/計算/稅務稽核 = 確定性程式碼。
2026年1月28日
財務報表指標分析:中小企業完整指南
全面指南:如何分析財務報表指標。學習計算、解讀及自動化指標,助您中小企業成長。
2026年1月28日
如何將PDF檔案轉換為Excel格式而不損及排版
學習如何透過實用方法將PDF檔案轉換為Excel。從內建功能到OCR工具,將靜態數據轉化為試算表。
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2025年11月24日
AirPods vs Pixel Buds:即時翻譯革命將改變我們的旅行方式
同聲傳譯中的 Apple vs Google:兩種截然相反的理念。Apple AirPods Pro 3 可在裝置上處理所有內容 (完全隱私,可離線使用),但到 2025 年底只提供 9 種語言。Google Pixel Buds 可透過雲端提供 40 種語言,但需要連線並將資料傳送至伺服器。注意:Apple Live Translation 不適用於歐盟的歐洲帳戶。預計市場:2031 年達 35 億美元。專業口譯人員在醫療、法律和外交場合仍然不可或缺。
2025年11月24日
針對特定產業的 AI 應用程式:符合您業務需求的垂直解決方案?Microsoft Dragon Copilot 的承諾與挑戰
醫療保健 AI 準備好用於診所還是只用於行銷?Microsoft Dragon Copilot 承諾每次就診僅需 5 分鐘,且倦怠率僅為 70%,但測試人員卻發現它的筆記過於冗長、出現「幻覺」以及難以處理複雜病例。只有三分之一的醫師會在一年後繼續使用。教訓:區分「真垂直」(與醫學專家共同設計)與「假垂直」(具有客製化層級的一般 LLM)。AI 必須支援臨床判斷,而非取代臨床判斷。
2025年11月24日
人工智慧協同架構 2025:如何打破人工智慧的孤島,將商業投資報酬率最大化
95% 的生成式 AI 專案都以失敗告終。為什麼?AI 孤島破壞了技術的潛力。AI Synergy Framework 將孤立的 AI 系統整合為一個協同的生態系統。結果:與零散的實施相比,投資報酬率 +22-30%,跨功能效率 +25-40%。麻省理工學院的研究很明顯:購買解決方案 (67% 成功率) 勝過內部開發 (33%)。優先順序:在部署前將 50-70% 的預算投資在資料準備上。
2025年11月24日
建築與房地產的未來:建築健康產業的啟示
為什麼一般的 AI 解決方案在建築領域會失敗?不能區分「承重牆」與「隔間」的 AI 是很危險的。專業 AI 的結果:設計誤差 -68%、庫存 -31%、施工時間 -28%。Royal London 資產管理:投資報酬率 708%,能源消耗 -59%。在各產業中,建築業的數位化程度僅次於其他產業,是展示垂直與一般 AI 價值的理想場所。
2025年11月24日
負責任的人工智能:實現人工智能道德的全面指南
負責任的人工智慧 (AI) 仍是一種選擇,還是競爭的必要條件?83% 的組織將其視為建立信任的必要條件。五大原則:透明、公平、隱私、人工監督、責任。結果:透過透明的系統,使用者信任度+47%;透過隱私至上的方式,客戶信任度+60%。執行:定期偏見稽核、記錄模式、人為覆寫機制、結構化治理與事件回應協議。
2025年11月24日
AI 中介軟體:2025 年改變企業營運的無聲革命
為什麼 2025 年 42% 的 AI 專案會失敗?缺乏與現有系統的整合。AI 中介軟體解決了這個問題:「智慧轉譯器」可連結不同的系統,而無需取代它們。預計市場:1,290 億美元。Memorial Health 案例:行政成本 -42%、員工滿意度 +27%、零系統更換。路線圖:評估(3 個月)、試行(5 個月)、擴展(9 個月)。誰先行動,誰就勝出。
2025年11月24日
隱藏的 AI:當人工智慧在陰暗處工作時
我們每天與人工智能互動多少次而不自知?Gmail 封鎖 99.9% 的垃圾郵件,亞馬遜透過 AI 推薦產生 35% 的銷售額,71% 的銀行使用反詐欺 AI。違反直覺的發現:存在「逆向安慰劑效應」- 當使用者不知道這是 AI 時,演算法會運作得更好。道德悖論:透明度可能會降低效能。未來需要校準的「透明度之窗」,而非消除隱形的 AI。
2025年11月24日
AI 治理與表演劇場:2025 年對企業的真正意義
如果 AI 治理政策是基於所有 AI 系統「背誦」的自我描述,那會如何?研究顯示透明度差距為 1,644 (標準 0-3):每個 AI 都會過度申報其限制,商業與開放源碼模型之間並無差異。解決方案:以獨立的行為測試取代自我報告,稽核申報與實際之間的差距,持續監控。採用此方法的公司報告事故率為 -34%,投資報酬率為 340%。
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2025年11月24日
草莓問題
"草莓有幾個 'r'?"- GPT-4o 回答 "2",六歲小孩知道是 3。問題在於標記化:模型看到的是 [str][aw][berry],而不是字母。OpenAI 並沒有用 o1 解決這個問題,而是透過教導模型「說話前先想清楚」來避開這個問題。結果:在數學奧林匹克競賽中以 83% 對 13%,但只花了 30 秒而非 3 秒,成本也高出三倍。語言模型是非凡的概率工具,但仍需要人類來計算。
2025年11月24日
大騙局:為什麼 AI 比它自己承認的更瞭解情緒?
82% 的 AI 對比 56% 的人類情緒智力測驗準確度 - 日內瓦和 Bern 的研究打破了我們最後的迷思。ChatGPT-4 不僅在現有的測試中勝過人類,還創造了與專業心理學家無異的新測試。微表情、語音分析、情境理解 - AI 能讀出我們自己無法辨識的情緒。問題不再是「它能夠理解情緒嗎?」而是「我們該如何利用這種優異的理解力,同時保持人類價值為核心?
2025年11月24日
創意悖論:人工智慧、版權與人類的未來
"我不覺得受寵若驚。我覺得我多年來建立的東西被偷走了' - Greg Rutkowski,他的名字出現在 120 萬個 Stable Diffusion 提示中。吉卜力風格」揭示了真正的差異:梵谷瞭解日本美學原則,AI 則擷取像素之間的統計關聯。斯坦福證明,模型在 3% 的時間內會重新產生幾乎相同的圖像。這不是靈感,而是記憶。超過 25 萬名藝術家採用 Glaze 和 Nightshade 來保護自己。
2025年11月24日
創意科學怪人:人工智慧與著作權之間的法律之爭
2025 年 2 月:第一家法院斷然拒絕 AI 訓練的合理使用。Thomson Reuters 勝訴,但兩個月後其他法官做出相反的判決-法理支離破碎。接著迪士尼與環球影業控告 Midjourney 擁有每年 3 億美元的「未經授權複製機器」。悖論:如何證明數十億張圖片所散播的經濟損害?歐洲的回應是強制透明化,美國則是價值數億美元的訴訟。2025 年並沒有帶來清晰度 - 它揭示了混亂。
2025年11月24日
法學碩士的演進:市場簡介
在主要基準上,頂尖 LLM 的差距不到 2 個百分點,技術戰以平手收場。真正的 2025 大戰在生態系統、分銷和成本上上演:DeepSeek 以 560 萬美元 vs GPT-4 的 7,800-1,900 萬美元證明了自己的競爭力。儘管 Claude 贏得 65% 的技術基準,ChatGPT 仍在品牌上佔有主導地位 (76% 的知名度)。對公司而言,致勝策略不是選擇「最好的模式」,而是針對不同的使用個案,協調互補的模式。
2025年11月24日
如何克服障礙,或者說:我如何學會不擔心和愛上人工智慧
為什麼這麼多公司都無法採用 AI?主要的障礙不是技術,而是人為。文章指出了六大關鍵障礙:變革阻力、缺乏管理參與、資料安全、預算有限、合規性和持續更新。解決方案?從試驗專案開始,以展現價值、訓練員工、使用專用系統保護敏感資料。AI 是增強,而非取代 - 但需要流程轉型,而非簡單的數位化。
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2025年11月30日
Electe 第 3 版 - 具備人工智慧與隱私權設計的 SaaS 革命
5 種 AI 預測方法、智慧型文件分析、自動報告。ELECTE 第 3 版是我們最大的升級:從趨勢追蹤到針對複雜時間序列的智慧預測器,從自動從文件中萃取洞察力到情感分析的分類。零信任架構的隱私設計。現有使用者可免費遷移。
2025年11月24日
最美好的祝願 2024
年終問候。感謝 2024 年的客戶、員工和同事。衷心祝福大家聖誕平安,2025 年充滿共同的機會和成功。
2025年11月24日
Electe API:我們的 API 搭配已驗證的 Postman Profile 現已可用
Postman 上的 Verified profile:它不只是一個徽章,更是開發人員的品質保證。ELECTE 發佈了完整的 API,包含 JWT 認證、專案管理以及關鍵事件的即時 webhook 系統。寬鬆的速率限制 (1000 次/小時)、全面的說明文件和即用集合。現在,合作夥伴和開發人員可以在幾分鐘內將ELECTE 平台整合到自己的應用程式中。從 apielecte.net 開始。
2025年11月24日
Electe 加入萬維網聯盟:中小企業創新的重要一步
決定網路標準的人決定了數位商業的未來。ELECTE 現在是 W3C 的正式成員,W3C 是創造 HTML、CSS 和網際網路基礎的組織。我們參與資料隱私、連結網路儲存和網路機器學習的工作小組,以確保未來的標準能滿足中小企業的需求,而不只是大型科技公司。對我們的客戶而言:更多的互操作性、簡化的合規性,以及可直接在瀏覽器中存取的 AI。
2025年11月24日
🚀Electe 加入 Cloudflare for Startups 計劃:擴展我們的企業基礎設施
Discord、Shopify、Canva,以及現在的ELECTE。加入 Cloudflare for Startups 計畫(高達 250,000 美元的信用額度)並不只是一種榮譽:它是已經運作部署的成果,在過去 6 個月中創造了 -45% 的載入時間、-35% 的頻寬成本、100% 的正常運行時間和零漏洞。瞭解我們已實施的技術 - 從全球 CDN 到 AI 抓取控制 - 以及擴展至 Stream、Workers KV 和 Magic Transit 的路線圖。
2025年11月24日
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