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隨著觀察邏輯逐步清晰，預測續約的方向不再難以掌握，甚至能在正式決策前看出些許端倪。
這時，問題便不再是「看不看得出來」，而是－看出來之後，我們要怎麼做？
重點不僅是押對答案，而是在結果尚未明朗時，是否已經讓資源、節奏與角色擺在對的位置上，無論實際上客戶最後是留下還是離開。
續約或不續約不只是單
近年來Business Intelligence、Dashboard或戰情室在市場上的需求越來越高，身為在金融業資訊產業工作者，幾年前也做過其他BI產品的Project。
當然金融業BI Project內容不會只有數據視覺化，包含的Workflow和ETL部分又是另一個故事了。
這次透過
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導入階段有明確的目標與進度，成果容易對齊，但當產品逐漸融入日常、問題減少、互動頻率下降，合作表面看似正常，實際上卻更難判斷是否仍持續朝向預期目標推進。
這時的難題，不只是「要不要介入」，而是：在沒有明顯異常的情況下，我們是否能辨識出那些正在悄悄浮現的轉變訊號？
當服務量體擴大，團隊已難逐一深度經
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隨著人工智慧技術的不斷演進與應用場景的逐步擴大，AI 系統在語言處理、圖像辨識、數據分析等方面展現了驚人的效能，並在眾多產業中引發深遠變革。然而，無論技術多麼先進，人工智慧依然存在不少固有局限，同時在實際應用過程中也面臨著複雜的技術和市場挑戰。本文將從以下四個方面進行全方位探討：人類相對於 AI 的
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── 從導入到使用，每一步都在決定客戶會不會留下來
多數 SaaS 團隊會在合約倒數 90 天左右，啟動續約節奏：安排續約會議討論、準備合作成效報告、討論下一個合約合作。
這樣的流程看似周延，但實際上，願不願意留下來的決定，往往早在這些行動發生之前，就已經逐步成形。
當客戶的體驗是連貫的、價值
在這篇文章中，我們將了解 IaaS、PaaS、SaaS 的概念
IaaS：提供虛擬機、儲存與網路，你決定作業系統與應用程式設定。
PaaS：幫你打理基礎設施與執行環境，你專注開發程式邏輯與設定網路安全。
SaaS：軟體與硬體全由供應商負責，你只需管理帳號權限與資料安全。
「新鮮人未滿三個月的離職率」是30.9%。為了讓同仁快速熟悉環境與同事，快速融入團隊，避免前期挫折而落跑，我那時自製了一份 105 頁的Company Intro for Orientation，議程包括：公司簡介、商模介紹、行銷案例分享等，內容十分飽滿。每一位新進同仁，我都至少講好講滿三小時以上。
SaaS（軟體即服務）產業曾經是科技界的黃金標準，長達二十年的蓬勃發展，使其成為 1.3 兆美元的龐大市場。然而，這個長期穩固的商業模式正在被 AI 代理（AI Agents）逐步侵蝕，並可能在未來幾年內徹底改變整個產業。
AI 代理如何顛覆 SaaS？
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