案例 1｜DBS Bank｜2,000+ 模型如何形成 S$1B AI 經濟價值
案例 2｜Freeport-McMoRan｜AI 決策飛輪與 US$500M EBITDA 槓桿
案例 3｜Ping An Health｜AI＋醫師如何放大醫療服務與商業模式
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定位：商業槓桿與決策。 L 模組不是「多用一點 AI」，而是判斷 哪一個問題值得被放大、哪一個決策值得被改善、哪一個流程值得重設，以及 AI 是否真的創造了可持續的商業價值。核心不是工具使用量，而是把人的專業、資料、流程與決策變成可重用、可擴張、可學習的能力。
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| 槓桿層次 | AI 放大的東西 | 國際商務例子 | 要衡量什麼 |
|---|---|---|---|
| Personal｜個人槓桿 | 閱讀、研究、寫作、分析與語言能力 | 一名業務可同時準備更多市場與客戶 | 高價值工作時間、案件覆蓋率 |
| Process｜流程槓桿 | 重複流程與跨部門協作 | 詢價、報價、出貨、Follow-up、報表 | Cycle Time、錯誤、返工、交接 |
| Decision｜決策槓桿 | 訊號、分析、選項、預測與比較 | 市場、客戶、供應商、庫存、價格決策 | 決策時間、品質、推翻率、結果 |
| Business Model｜商業模式槓桿 | 服務規模、個人化與邊際成本 | AI 輔助顧問、持續監控、差異化服務 | 收入、毛利、CLV、Retention、Unit Economics |
學習順序是：
Business Problem → Value Pool → Decision → AI Leverage → Workflow → Feedback → KPI → Scale
假設公司想把一項台灣產品推向：
最常見的問題是：
哪一個市場最好？
這個問題本身太模糊。
先建立 Market Decision Scorecard：
| 維度 | 問題 | 可能資料 |
|---|---|---|
| Demand | 市場是否真的有需求？ | 市場規模、成長、搜尋、進口量 |
| Fit | 產品是否符合當地需求？ | 規格、價格帶、客戶評論、競品 |
| Access | 我們進得去嗎？ | 通路、代理商、認證、法規 |
| Economics | 做了會賺錢嗎？ | 售價、運費、關稅、行銷、毛利 |
| Risk | 最大不確定性在哪？ | 匯率、法規、競爭、物流、付款 |
| Capability | 公司目前有能力做嗎？ | 語言、人員、售後、供應能力 |
AI 可以：