每一個投資案，在投入資金前，先經過七大專家大腦審查
建立一個投資案件、上傳公司資料，總控 AI 會把案件分派給法律、會計、投行、創投、產業、專利臨床、策略併購七位專家 Agent，交叉驗證後產出投資決策報告。聚焦 AI、生技醫療與未來明星產業。
總控 AI Orchestrator
使用流程
值得深入評估
進入募資與投資條件設計 → 投資簡報與 Roadshow
需要改善
產出企業改善及募資計畫 → 投資簡報與 Roadshow
不建議
產出風險報告與暫緩建議
上傳與輸入投資標的資料
每個投資案件的文件、財務數字與說明都存在這裡。所有 AI 專家、估值計算器與補件清單都讀取目前選取的案件。文件只在你的瀏覽器中解析與保存，只有在你按下 AI 分析時才會送出內容。
基本資料
上傳文件
年報、財報、募資計畫書、專利清單、臨床報告、合約都可以上傳。系統會依檔名自動分類，可再手動調整。掃描成圖片的 PDF 無法讀出文字，請改上傳文字版。
財務數據（新台幣百萬元）
支出類（資本支出）請填正數。帶入時以最新一年計算：自由現金流＝營業現金流－資本支出，淨負債＝有息負債－期末現金。
召開投資決策委員會
先在「案件資料中心」上傳共用文件與財務數字。每位專家也可以上傳自己的專屬文件，並單獨執行分析。每位專家依自己的專業出具意見，最後由總控 Agent 交叉驗證並給出評級。
整合分析報告（PowerPoint）
彙整所有已完成的 Agent 分析（全體召開或單獨分析皆可）。若總控尚未彙整最新結果，會先自動執行，再產出 .pptx 簡報。
IPO 智慧中心
依公司目前位置選擇路徑，逐項勾選準備度。上市、上櫃、創新板的資格條件會隨法規修訂，正式條件以臺灣證券交易所與證券櫃檯買賣中心公告為準。
IPO 時程粗估
期間為實務常見範圍，供規劃用；實際時程取決於輔導進度、審查及市場狀況。承銷、會計師、律師等費用依募資規模與承銷商報價而定。
非營利組織的上市路徑
基金會、協會、研究機構不能直接以本身申請 IPO。可行做法是設立營利子公司、技術授權、事業分割或衍生新創，建立可投資、可募資的商業實體，再由該實體走資本市場路徑。
AI 上市路徑診斷
依「投資決策委員會」頁填寫的公司資料，評估最適路徑、主要缺口與改善順序。
募資計畫書審查中心
AI 不只找缺點，也要幫企業重新設計投資價值：結合技術、專利、商業模式、策略合作與資本市場路徑。
九項審查自評
為每項打分（1–5），找出 BP 的弱點。
可加入的亮點
| 面向 | 升級方向 |
|---|---|
| 技術 | 整合多模態 AI、真實世界數據，提高技術壁壘 |
| 專利 IP | 盤點演算法、資料處理、應用專利與營業秘密，建立專利家族 |
| 臨床證據 | 多中心臨床、真實世界證據、法規里程碑時程 |
| 商業模式 | 一次性授權轉為 SaaS 年費、按量計費或服務分潤 |
| 策略合作 | 醫院、醫材公司、藥廠、保險業、跨國通路 |
| 資本市場 | 營收成長軌跡、海外市場、未來 IPO 或併購退出路徑 |
AI 募資計畫書審查與升級建議
使用「投資決策委員會」頁的內容，依九項標準逐項審查，提出可加入的亮點、改寫建議與投資人可能提出的問題。
企業估值中心
八個 Agent 串成估值工作流程。下方三個計算器可直接操作：DCF 含敏感度分析、同業倍數、募資與股權稀釋。單位皆為新台幣百萬元。
假設
結果
敏感度分析：每股價值（元）
列為 WACC，欄為永續成長率；黃銅色為目前假設。
生技企業專屬估值引擎
生技公司的價值多在尚未上市的研發管線。逐項管線用 rNPV 估值，再以分部加總法（SOTP）得出企業價值。單位：百萬美元。
研發管線
商業化期間營收以 3 年爬升至高峰，之後持平；研發成本以全額計入（保守做法）。
投資與併購中心
同時服務買方與賣方，並由五個子 Agent 處理標的搜尋、盡職調查、綜效、交易架構與併購後整合。
買方功能
| 尋找潛在投資標的 |
| 產業與技術分析 |
| 投資報酬率分析 |
| 財務與法律 DD |
| 交易價格與條件 |
| 併購綜效分析 |
賣方功能
| 評估企業出售價值 |
| 建立企業投資故事 |
| 尋找策略投資人 |
| 資產與 IP 價值評估 |
| 股權出售及增資方案 |
| 交易架構與退出規劃 |
併購綜效與溢價檢驗
綜效現值必須大於支付溢價，交易才為買方創造價值。單位：新台幣百萬元。
專利、技術與臨床中心
生技與 AI 產業的差異化來源。專利不能只看名稱，要看權利要求、法律狀態、地域範圍，以及與實際產品的技術對應。
技術成熟度 TRL
IP 與臨床查核
AI 專利與臨床評估
依案件資料與上方 TRL、查核結果，評估專利強度、FTO 風險、臨床路徑與商業化潛力。
產業情報中心
未來明星產業觀察資料庫。每個產業追蹤八個面向；選一個產業，可請 AI 產出研究框架與待查清單。
AI 產業研究框架
AI 的知識有截止時間，市場規模與 CAGR 等數字需以最新研究報告核對。
案例資料庫
每筆案例必須保留交易日期、資料來源、交易條件與估值時點。資料存在你自己的瀏覽器中。
新增案例
投資一家公司，需要哪些資料
勾選已取得的資料，系統依產業顯示必備與選備項目，列出待補件清單。重點不只是公司賺多少錢，而是能否持續產生現金，以及未來還需要燒多少錢。
標準上傳清單
財務 Agent 標準分析項目
現金跑道 Cash Runway
待補件
100 分投資評分模型
用同一套標準初步比較不同案件。評分不等於投資核准：重大法律、財務造假、專利權屬或臨床安全問題屬否決條件，總分再高也應暫停。
否決條件
每項評分應附帶
AI 評分、評分理由、支持證據及來源、尚缺資料、風險警示、改善建議。
開發藍圖與商業模式
先以 AI＋生技醫療作為第一個垂直市場，累積專業資料庫與成功案例，再擴展到其他明星產業。
分階段開發
| 階段 | 開發功能 | 目標 |
|---|---|---|
| Phase 1 | 募資計畫審查＋企業估值 | 建立可收費服務 |
| Phase 2 | 投資評分＋財務 DD | 建立投資決策能力 |
| Phase 3 | 生技估值＋IP＋臨床分析 | 建立產業差異化 |
| Phase 4 | IPO 路徑＋資本市場資料庫 | 建立 IPO 顧問服務 |
| Phase 5 | 投資與併購配對 | 建立資本媒合平台 |
收費模式
| 服務 | 收費 | 客戶 |
|---|---|---|
| AI 自助評估 | 單次報告／月費 | 新創、中小企業 |
| AI＋專家顧問 | 專案顧問費 | 募資及 IPO 企業 |
| 資本合作服務 | 專案服務費 | 投資人、企業、併購雙方 |
媒合與收費方式須依交易性質及證券相關法規設計。
正式版技術架構
| 前端 | Next.js / React |
| 後端 | Python / FastAPI |
| 資料庫 | PostgreSQL |
| 文件檢索 | RAG＋向量資料庫 |
| Agent | 多 Agent 工作流程與任務編排 |
| 財務計算 | Python 財務模型引擎 |
| 文件輸出 | Excel、Word、PDF、PowerPoint |
| 權限管理 | 企業資料隔離、加密、操作紀錄 |