需求預測之彈性： 在實務上，不同產業與企業對「準確的預測」有不同的定義與需求。有些企業偏好保守策略，傾向採用歷史需求中的低標值，以降低庫存風險；而另一些企業則因應市場急單特性，傾向預測偏高、提前備貨。

若僅以 AI 模型單一路徑計算預測結果，往往無法貼近企業內部實際操作流程與風險偏好，反而可能導致預測與決策脫節。

我們的需求預測方案最大特色之一，就是具備高度彈性與客製能力。在建立預測模型前，我們會與客戶深入討論其內部既有預測邏輯與決策習慣，先依照客戶習慣方式產出初步人工預測值，再輔以資料科學方法進行多重AI預測建模。

最終，系統將同時提供兩組預測結果：

• 一組反映客戶既有經驗邏輯的「人工預測值」
• 一組由演算法得出的「AI 預測值」

兩者可供比對、權重加總，或參考目前經濟狀況作出調整，使客戶能在決策時更有彈性、更具信心地應對市場變化。