[個案摘要]
Taiger是一家總部設於新加坡的自然語言處理（#NLP）新創公司，以SaaS提供公司買家處理大量文件語意辨識、機器人客服對話。Taiger的NLP技術獨到之處在於非結構文本資料的搜尋、掫取、比對的能力，因而接連拿下了數家銀行與政府的AI專案。以貸款申請為例，申貸者送給銀行各式文件與證明，Taiger的AI技術可以很快地針對每一份文件分析文件內容，判斷上下文，掫取出重要資訊。之後，根據眾多文件所彙整的訊息，經過模型判斷後，得出是否核貸的建議。透由AI協助，只要文件備齊，核貸申請都可以在半小時內確認是否通過，而且正確率可達80%以上。
2020年時，Taiger創辦人認為從創業之初以解決方案+導入服務的專案作法，讓公司資源被各公司的專案服務佔住了，公司將無法快速成長。他想要調整既有的產品/服務組合與定價方式…
[#個案討論]
00:10 NLP市場有多大？前景如何
18:40 了解機器學習與NLP的基本概念，我們以銀行貸款核貸為例子，讓同學們想一想這個NLP模型的特徵、標籤、訓練樣本、輸出會是什麼樣子。
47:57 NLP在B2B的應用，探索NLP的應用潛力！我們讓學生試著找出NLP在B2B市場還有哪些應用機會，從而了解Taiger會有哪些市場機會。
01:03:13 Taiger既有的產品/服務組合與定價方式有什麼問題？是否要調整產品/服務組合？定價方式該怎麼調整呢
01:08:26 學生分組討論Taiger的產品/服務組合與定價方式。
01:21:18 學生提出Taiger的產品/服務組合與定價方式。
01:29:47 Taiger最終拆分了方案與與服務，怎麼做？為什麼
01:36:18 為什麼Taiger創業初期選擇了將解決方案與導入服務捆綁銷售的作法
01:42:10 最後，我們談談把捆綁銷售拆分成買方可選的各項產品/服務會帶來什麼好處。
索尼課
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智慧無價 全球企業個案研究（20210127）