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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
2025 年人工智能實施的投資報酬率:包含真實案例研究的全面指南
在人工智能上每投入 1 美元,就能獲得 3.70 美元的回報-表現最佳的公司能獲得 10.30 美元的回報。但 42% 的公司在 2025 年前已放棄大部分專案,理由是成本不明且價值不確定。Novo Nordisk:從 12 週到 10 分鐘的臨床報告。PayPal: -11%的詐欺損失。74% 的公司在第一年內取得正投資報酬率,但只有 6% 的公司成為「AI 高績效公司」。問題不是「我們負擔得起 AI 嗎?」而是「我們耽擱得起嗎?
2025年11月24日
超越傳統指標:重新思考 2025 年的 AI ROI
「只依賴傳統投資報酬率的公司,甚至已經看不到人工智能價值的冰山一角」。麥肯錫記錄了致勝之道:70% 的投資具有可預測的 ROI,20% 的策略創新,10% 的革命性探索。優化(0-12 個月)、重塑(1-2 年)、破壞(2 年以上)。83% 的財富 500 大企業使用數位孪生模擬影響。爭論不再是度量與策略:而是誰擁有整合框架與誰失去相關性。
2025年11月24日
效率悖論:人工智能會讓我們變得更愚蠢嗎?
蘇格拉底擔心書寫會破壞記憶。他是對的--背誦《伊利亞德》的說書人已不復存在。但是,我們卻獲得了在全球範圍內保存思想的能力。每項科技都會 「去訓練 」某些東西,並增強其他東西。AI 也不例外,但速度更快:五年而非二三十年。問題不是「AI 會讓我們變笨嗎?」(不會),而是「我們是否有足夠的意識來選擇哪些該委派,哪些該繼續訓練?
2025年11月24日
模型上下文協定 (MCP):AI 改變業務工作流程的全新「USB-C
「適用於 AI 整合的 USB-C」- 這就是他們所謂的模型上下文通訊協定 (Model Context Protocol),OpenAI、Google、微軟和亞馬遜都在採用這個協定。社群在短短幾個月內就創造了超過 1,000 台 MCP 伺服器。但 2025 年出現了嚴重的漏洞:提示注入、定義的無聲「拉扯」、憑證暴露。Gartner 警告說,認證仍然有限。前景龐大:一種通用語言可將 AI 連接到任何系統。建議:非關鍵性的試驗專案、審慎的好奇心,而非倉促採用。
2025年11月24日
人工智能生產力悖論:先思考後行動
「除了在生產力統計中,我們到處都能看到人工智能」-索洛悖論在 40 年後重演。麥肯錫 2025:92% 的公司將增加 AI 投資,但只有 1% 的公司有「成熟」的實施。67% 表示至少有一項措施降低了整體生產力。解決方案不再是技術,而是了解組織背景:能力映射、流程重新設計、適應度量。正確的問題不是「我們自動化了多少?」,而是「有多有效率?
2025年11月24日
昔日好生意:懷舊成競爭優勢
當 OpenAI 和 Anthropic 仍在尋找永續的商業模式時,MyHeritage 和 FaceApp 卻在透過改善 1990 年代的照片印錢。令人不安的事實:消費者花更多金錢改善過去,而非想像未來。這是「20 年懷舊週期」,由人工智慧在最佳時機賺錢--退化的數位檔案 + 修復這些檔案的技術 + 有購買力的世代。到 2030 年,170 億美元→500 億美元的市場。但如果我們只優化向後看,誰來發明未來?
2025年11月24日
綠色 AI:可持續的人工智慧革命
訓練 GPT-3 所消耗的能源足以供 120 個美國家庭使用一年,而 GPU 在兩年內從 400 瓦增加到 1,200 瓦。美國目前有 4.4% 的能源用於資料中心,預計到 2030 年將翻倍。但 Green AI 提供了一條出路:專用晶片、邊緣運算(到 2025 年,75% 的資料會在本地處理),以及 CodeCarbon 等監控架構。2025 年將決定 AI 是氣候問題的一部分,還是解決方案的一部分。
2025年11月24日
太累而無法決定?AI 生成,由您選擇
每個廣告系列有 50 個創意選項:AI 應該讓我們的生活更輕鬆,但它卻讓我們無所適從。解決方案是什麼?扭轉模式。在 2.0 模式「AI 產生,人類關心」中,AI 以不可能達到的速度進行生產,而人類則運用定性判斷和策略方向。了解為什麼最有價值的技能不再是製作速度,而是策展判斷的品質,以及如何從創造者轉變為數位統籌者。
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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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