NeuroMate Works

你的公司有十二台賺錢的引擎。
AI 現在裝在哪一台？

拿到你家的引擎地圖看十二台引擎

很多企業上 AI，是裝在最容易裝的地方：寫郵件、做紀要、開一個聊天框。時間省下來了，錢卻沒多。調研發現，AI 省下的時間裡，將近四成又被返工吃掉了。¹

錢在別的地方：詢價有沒有人回，新品接不接得住，賣出去的設備會不會回頭下單。C.H. Robinson 以前每年約 60 萬條詢價，三成多沒人回；用 AI 以後條條都回，每條只要 32 秒。²這些生意本來就在門口，只是沒人接。

我們不賣一個 AI 功能。我們先畫出你家所有賺錢的引擎，找到漏得最多的那一台，把 AI 裝上去，然後一台一台往下裝。我們在公開的基礎模型上，用你公司自己的資料訓練一個屬於你的模型，在你的機器上跑。

十二台引擎

一家企業的十二台引擎。

機會

客戶還沒開口，你已經知道他要什麼。

研發

新品接得多、交得快，專利攢得住。

銷售與定價

每條詢價都回，每一票毛利都守住。

採購

進價壓下來，隱性費用挖出來。

生產

同一條線，做出更多合格品。

品質

同樣的錯，不犯第二次。

供應鏈與交付

準時交付，不必再追著電話問進度。

後市場與服務

賣出去的每一台設備，都是下一張訂單。

財務與回款

漏收的錢收回來，壞帳提前看見。

合規與風控

風險擋在發貨之前。

人

AI 真的有人用，而且越用越好。

決策

老闆看到的是真數字，不是週報。

十二台底下

十二台引擎底下，是同一根龍骨。

風來的時候，讓船走得直、不翻的，是船底那根看不見的梁。我們做的就是這根梁。

你們最懂行的人當裁判。

他判合格或親手改過的答案，才是模型學習的標準。每一次駁回、每一條產線資料，都變成你自己的規則，換了模型也帶不走。

每一處改動，都有人名。

誰改了什麼、誰批准的，都查得到。

關鍵的那一下，永遠是人按。

跑腿的活交給 AI，簽名留給人。

11 人 · 另一項服務

AI 商業沙盤：不是一個，是一整套。

按行業、經營局面和要練的能力組合出來。全程線上，一個人能練，整個團隊也能一起打。

在哪個行業經營

零售連鎖銀行醫院製造酒店保險網際網路服務專業服務

遇到什麼局面

經營一家公司搶區域市場帶一個專案打一場併購扭虧新品上市

練什麼能力

財務敏感度戰略取捨銷售與定價專案管理帶人和授權跨部門協作

比如：零售連鎖 × 搶區域市場 × 財務敏感度；銀行 × 經營一家分行 × 戰略取捨；製造 × 新品上市 × 跨部門協作；任何行業 × 扭虧 × 帶人和授權。

一台引擎，一套沙盤。

AI 裝進哪一台引擎，就先用那一台的沙盤把人練好：採購談判、定價、回款、斷料應對……機器換了跑法，人也跟著換了打法。

誰會看賬、誰扛得住事，玩一局就知道。

員工經營一家公司，和幾家 AI 對手搶同一個市場。八個回合、兩年經營，賺了還是破產，一目瞭然。HR 拿到的是一份能直接用的個人能力報告。

一局真實的經營對抗。開店、定價、進貨、用人、營銷、融資，每回合只能動三樣，逼人做取捨；現金一斷就出局。
一個人對 AI。25 到 40 分鐘一局，隨時開。三家打法不同的 AI 對手，難度分初級、中級、高階。測、練、再測：弱在哪一項，就推哪一關去練。
團隊線上對抗。四到六隊同時線上，每人分任 CEO、財務、營銷、運營、人力。主持人線上上插入突發事件、帶大家覆盤；團隊報告看得出誰在推動決策。
貴司自己的專屬沙盤。HR 填寫行業、規模、最近發生的事，以及心裡的疑問，例如「區域經理是不是都不看現金流」。系統生成貴司自己的場景，這個疑問在報告裡單獨回答。
一份能直接給 HR 用的個人報告。讀報表、數字預判、現金風險意識、取捨是否一致，每一項都有分數區間和行為證據，例如「第 4 回合預測利潤 +30%，實際 −12%，差在庫存」。
每個分數都能回放、復算。同一個決策永遠算出同一個結果，經得起員工問。

按行業

每個行業，主引擎不一樣。

我們仔細研究過的十四個行業。點開你的那一行。

01 電工電氣與低壓電器

銅、銀、塑膠在成本裡佔比很高，頭部企業要靠期貨鎖價。³⁴價格戰之下，良信股份 2024 年毛利率降了 2.09 個百分點。⁵

先裝: 研發銷售與定價機會合規與風控
你得到: 非標詢價當天出圖紙、出報價；銅價一動，馬上知道哪些在手報價要重報；標準一改版，就知道哪些料號受影響。
適合: 營收 2 億到 50 億元的低壓電器、插座、接線盒廠，以及歐洲電氣集團的研發部門。

02 汽車零部件

過半供應商被要求年降 5% 到 10%；⁶行業應收帳款約佔營收的四分之一；⁷2025 年因製造原因召回 250.2 萬輛。⁸

先裝: 銷售與定價財務與回款品質研發
你得到: 報價又快又扛得住年降；該收的錢一筆不漏；同樣的客訴不再發生。
適合: 營收 2 億到 50 億元的一級、二級供應商。

03 模具與注塑

新模具報價的成交率常低於 15%，報價和事後核算的偏差在 −40% 到 +70% 之間。⁹

先裝: 銷售與定價生產研發後市場與服務
你得到: 當天回價，而且越報越準；老客戶的模具保養和翻新，主動找上門。
適合: 營收 5000 萬到 5 億元的汽車模、家電注塑模企業。

04 電子製造與元器件

2025 年停產的元器件料號，52% 沒有發停產通知；¹⁰2026 年二季度記憶體合約價預估環比上漲 58% 到 63%。¹¹

先裝: 銷售與定價採購機會合規與風控
你得到: 漲價不再擊穿報價；停產提前知道，替代料提前備好。
適合: 營收 3 億到 50 億元的電子代工廠。

05 工業裝備後市場

Burckhardt Compression 的服務毛利率 46.7%，設備只有 21.1%；¹²Atlas Copco 壓縮機業務 43% 的收入來自服務。¹³

先裝: 後市場與服務銷售與定價研發決策
你得到: 客戶還沒開口，備件報價已經送到；每一台賣出去的設備，都變成持續的收入。
適合: 營收 1 億到 50 億元的壓縮機、泵閥、風機配件廠、服務商與中型主機廠。

06 新能源

2027 年 2 月起，進入歐盟的電動車電池和工業電池要有電池護照；¹⁴2025 年下半年碳酸鋰價格翻倍。¹⁵

先裝: 合規與風控銷售與定價機會品質
你得到: 趕在截止日前，拿到進入歐盟的通行證；原料一漲價，報價馬上跟上。
適合: 營收 10 億元以上、出口歐盟的電池、儲能和結構件企業。

07 醫藥

2025 年 FDA 藥品 GMP 警告信中，「調查不徹底」被引用 22 次；¹⁶國家藥監局要求 AI 做到「人工複核、全程留痕」。¹⁷

先裝: 品質合規與風控研發機會
你得到: 調查報告寫得透，經得起查；註冊資料遞交之前，漏洞已經堵上。
適合: 營收 5 億到 100 億元、有出口或 CDMO 業務的原料藥與製劑企業。

08 醫療器械

2024 年藥監檢查器械生產企業，3,333 家次查出違法違規；¹⁸歐盟 MDR 讓器械企業的維護和再認證成本增加 50%。¹⁹

先裝: 合規與風控研發品質機會
你得到: 註冊少補正、少退回；國內和歐盟兩套資料一起推進。
適合: 持有三類證或已經出海的器械企業。

09 精細化工與新材料

2024 年行業利潤下降 8.6%；²⁰歐盟 REACH 註冊費上調 19.5%；²¹新的精細化工安全規範已經實施。²²

先裝: 合規與風控研發機會銷售與定價
你得到: 出口資料一次過關；研發經驗不再隨人離開而流失。
適合: 營收 5 億到 50 億元、以出口為主的化工與新材料企業。

10 工業品分銷

中國工業品採購一年約 3.7 萬億元，線上只佔 9.8%；²³元器件分銷的毛利率只有 6.34%。²⁴

先裝: 銷售與定價採購財務與回款後市場與服務
你得到: 詢價秒回，比同行先報出價；漏收的錢自己找回來。
適合: 營收 2 億到 50 億元的五金機電與元器件分銷商。

11 貨代與國際物流

有同行用 AI 之後，詢價從回覆六成多變成全部回覆；²2024 年華貿物流跨境電商物流毛利同比下降 47.31%。²⁵

先裝: 採購銷售與定價財務與回款供應鏈與交付
你得到: 供應商報價當天到齊，報給客戶的價又快又準；船東賬單裡漏掉的錢，一票一票找回來。
適合: 年營收 5 億元以上的貨代與物流公司。

12 外貿出口工廠

2025 年上半年，傢俱對美出口下降 14.6%；²⁶美國對傢俱和櫥櫃另加 25% 的關稅。²⁷

先裝: 銷售與定價研發合規與風控供應鏈與交付
你得到: 關稅算準了再報價；打樣更快，拿到更多訂單。
適合: 年出口額 5000 萬元以上的 OEM/ODM 工廠。

13 AI 伺服器與算力產業鏈

伺服器整機廠的毛利率只有 4% 到 7%；²⁸記憶體合約價一個季度預估上漲 90% 以上，²⁹伺服器 CPU 交期拉長到 8 到 12 周。³⁰

先裝: 銷售與定價採購合規與風控後市場與服務
你得到: 物料一漲價，報價跟著動；料買得到，也出得了貨。
適合: 二線整機廠，電路板、光模組、液冷、電源廠，以及算力中心。

14 零售連鎖

同一批連鎖百強，門店多開了 6.3%，銷售只多了 5.8%；³¹永輝超市一年關掉 381 家門店，虧損 25.52 億元；³²一半的連鎖企業沒有核心崗位接班人計劃。³³

先裝: 銷售與定價供應鏈與交付研發人
你得到: 每家店按自己的商圈訂貨、定價，貨架不斷、臨期少壓；自有品牌從調研到打樣跑得更快；店長先在AI 商業沙盤裡經營過一座城，再去接一家真店。
適合: 門店 50 家以上的區域超市、便利店和專業店連鎖。

怎麼開始

兩週，先拿到你家的引擎地圖。

第 1–2 週

你家的引擎地圖

你家十二台引擎，各漏在哪裡
AI 先裝哪一台，為什麼是它
上線後，用哪一個數字判斷成敗

第 3–6 週

一台引擎，一個數字

先做小樣給你確認方向，再大量訓練；最後請你們的專家在不知道是誰寫的情況下打分驗收，用那個數字說話。

然後

一台一台裝滿

看到數字，再談下一台。

為什麼是我們

為什麼是 NeuroMate Works。

這套規矩，我們先用在自己身上。

NeuroMate Life 旗下的產品已經上線：AI 起草，真人簽發，每一句結論都能點回原文。

我們懂人。

創辦人的博士研究覆蓋 50 家藥企，研究的正是員工為什麼敢創新、為什麼不敢用新系統。十二台引擎裡最難裝的是「人」這一台，這正是我們的本行。

模型歸你。

你的模型在公開的基礎模型上訓練，跑在你自己的伺服器上；海外客戶也可以選擇部署在歐盟或北歐。資料、模型和企業記憶都歸客戶。

告訴我們你的錢從哪裡來。

兩週後，我們告訴你 AI 該先裝在哪一台引擎上。

出處 (33)