實際案例導入前後比較

早上 9:00，專案週會開始。
PM 打開 BI，圖很多：專案進度、請款比例、回款趨勢……大家各看各的頁籤。 有人說進度正常，有人說現金吃緊；誰也說不出先救哪案、先追哪筆。會後才發現：兩個在線專案其實已經拖到危險，前 15 名未收又多出 2 筆，月底現金流將轉橘燈。
BI 有數字有圖表，但不會主動提醒，也不告訴你優先順序；等看懂時，已經來不及。

早上 8:05，老闆手機跳出三行文字：

1. 在線專案 20% 危險、46.7% 警告，本週先處理這 3 件（ 點開就是時程落後與可能罰款 ）。
2. 前 15 名未收新增 2 筆進高風險，若不處理，30天/60天/90天現金流將轉橘燈；附聯絡順序與聯絡重點。
3. 本週建議資源優先配到辦公大樓／醫療生技兩種產業（ 因歷史毛利穩定且較高 ）。

中午，財務問直接嘴巴問：「這月毛利為什麼向下掉？」
AI 分析回覆：現況（集中在某類案）→ 原因（機具租賃占比連 3 週高於公司平均值、材料到貨偏差造成待工）→ 建議（把分包／自營拉回健康比例、設定停租臨界點、到貨改成里程碑分批），並估算可回升的百分點。
晚上 10:08，AI 推播提醒明早優先處理：某案驗收遞延，應收將逾期；直接提醒 PM 與財務，附三段催收節點與對現金流的影響。老闆說：「以前靠 BI 是自己去找答案；現在有 AI 顧問，是答案自己來，還會告訴我先做哪件、為什麼、影響多少。

日報（ 當日要處理什麼 ）

• 紅燈清單：當天新進入「危險／警告」的專案（依你案例的健康分級），直接警示責任人。
• 收款異動：前15名應收名單變動與新增逾期筆數，附30天/60天/90天現金流影響。

週報（ 週會效率提升 ）

• 專案健康分佈：按你案例顯示的比例（20% 危險、46.7% 警告）與「本週應優先處理的3案」。
• 現金風險：前15名應收清單＋催收優先序，標示哪些案子再拖就會把30/60/90天現金流轉為橘燈。
• 風險集中度：提醒「未收款高度集中於少數幾個大型專案條列出」的事實，避免個案延遲放大衝擊。

月報（直接列出問題點，以及改善建議）

• 毛利與成本結構重點：
  • 百貨商場類：平均利潤率 59.46%；高績效-專案代號P2327＝62.2%；低績效-專案代號P2320＝56.8%。
  • 直接點出低績效樣態：機具租賃占比 43%、分包 7.1% 明顯偏離平均值；對標公司平均（材料 30.1%、機具租賃 29.1%…）拉回健康帶。
• 現金回收：當月追回的逾期款、縮短請款到回款的天數（來自「前15名應收」持續列管）。

各專案報酬率對帳：不再人工逐筆比對。AI 以專案編號×專案時程自動關聯「請款／回款／罰款／逾期天數／機具日／人時」，即時換算金額、歸入專案報酬率，差異自動亮燈並可一鍵回到資料來源提列稽核。

季報（下一季怎麼配置）

• 產業案型策略：建議優先投入辦公大樓／醫療生技兩類，因長期毛利表現穩定且較高。
• 趨勢與目標：AI分析預測平均利潤率由 2023：58.8% → 2024：59.3% → 2025：60.1%；設定管理KPI：危險 ≤5%、警告 ≤15%，隨時監控預警，且建議此KPI納入績效考核。

7×24 監控＋預警（人無法做到，AI可以達成）

• 即時盯指標：專案健康紅/黃燈、前15名應收、里程碑×請款達成、機具租賃占比偏離、驗收遞延。
• 推播內容：原因｜影響金額｜先做哪件｜預警責任人/期限，不是只給報表圖，而是可以立刻啟動的建議指令。

會議效率（版本統一）

單一口徑：直接整合同一套 ERP／會計／Excel 數據與定義，所有部門看同一版本的數字，開會只討論執行不再爭議數字，且有正確來源依據。

重點：固定產出 + 可對話建議 + 7×24監控 + 預警 + 非常懂你的公司，讓老闆每天拿到的是「先做哪件、為什麼、影響多少、誰去做」。

過去要找到一位非常懂你公司、願意 7×24 監控與提出Insight的企業顧問，幾乎不可能、也請不起。現在AI 企業顧問做得到：固定交付日週月季結論、隨時監控與預警、用白話對話給出可行建議，並附上來源依據讓人決策。