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住家清潔打掃

服務內容
室內窗戶清洗
o 窗戶、紗窗清洗
o 窗框、窗溝擦拭、不含外圍鐵窗
室內地板清掃、除塵拖拭
o 包含可移動小型設備底下地面
廚房去除油汙
o 抽油煙機表面、流理台表面
o 牆面磁磚、廚房天花板去汙
o 不含置物櫃內部
廁所浴室清洗
o 馬桶、浴缸、洗手槽刷洗
o 牆面磁磚、廁所天花板去汙
室內陽台清洗
o 窗檯、牆面、地面刷洗
o 不含外圍鐵窗、遮雨棚架
櫥櫃表面除塵擦拭
o 不含置物櫃內部、衣櫃內部
o 不含擺設用品、飾品、抽屜
o 櫥櫃限除塵擦拭、不含刷洗
室內天花板、燈飾除塵
o 不含水晶燈、不含煙燻黃垢

收費說明
實坪20坪內:每戶4,000-4,500元
實坪30坪內:每戶4,500-5,000元
實坪40坪內:每戶5,000-5,500元
單層樓、大坪數:超過40坪部分.每10坪加收500~800元
雙層樓、獨棟、樓中樓:依每層樓個別計價.並每層樓折價500~1500元
套房(10坪內):每間2,500~3,000元

附加維護項目:
凡地面清洗打腊.地毯清洗.鐵窗清洗.水塔樓梯清洗.外露遮雨蓬清洗.除膠清潔.油漆粉刷.環境消毒.廢棄物處理或一切額外之需求項目.按實地情況另行斟則收費。

住家清潔打掃

人工智能(AI)是一種範式轉換技術,可以無縫改變我們生活,移動,互動,購物的方式。 Fin-tech是金融行業尖端技術使用的總稱。 在本文中,我們將介紹人工智能的十個應用程序以及該技術的細分。 1、數字金融教練/顧問 交易機器人是人工智能中最受歡迎的用例之一,可能是因為應用範圍非常廣泛:在所有行業中,在多個層面。 在財務方面,交易機器人可以用來為用戶提供財務輔導/諮詢服務。 將它們視為數字助理,幫助用戶瀏覽其財務計劃,節省和支出。這種服務增加了用戶參與度並改善了用戶與他們交互的金融產品的整體體驗。 數字助理可以使用自然語言處理(NLP)構建,自然語言處理是一種機器學習模型,可以以人類語言的格式處理數據。可以添加一層產品推薦模型,允許助手基於算法和人類用戶之間發生的交易來推薦產品/服務。 Sun Life已經部署了這個應用程序的一個示例,它創建,通過允許用戶保持他們的保險計劃,幫助用戶獲得福利和養老金。助理根據用戶數據發送用戶提醒,例如"即將到期的健康福利"或"您的孩子將很快獲得福利"。 數字助理還可用於其他與財務相關的場景:股息管理,期限續期,交易限額接近或檢查兌現通知。 2、交易搜索和可視化 聊天機器人也可用於銀行業務,專注於搜索任務。 管理員將機器人訪問用戶的交易數據(銀行交易),並使用NLP檢測用戶發送的請求的含義(搜索查詢)。請求可能與餘額查詢,消費習慣,一般帳戶信息等有關。然後,機器人處理請求並顯示結果。 美國銀行使用這樣的機器人(稱為)作為其客戶群的數字金融助手。人工智能機器人很快被採用。 機器人提供用戶友好的交易搜索,使用戶能夠在他們的歷史數據中搜索特定商家的特定交易,避免他們在每個銀行對賬單中尋找這些交易的麻煩。機器人還計算信用和債務總額,這是用戶必須在計算器上自行完成的任務。 3、客戶風險預警 銀行和保險公司工作的一個關鍵部分是根據客戶的風險評分對客戶進行分析。 AI是一個很好的工具,因為它可以根據客戶的風險狀況從低到高自動分類客戶。 在分類工作的基礎上,顧問可以決定為每個風險概況關聯金融產品,並以自動方式向客戶提供。 對於此用例,XGBoost或人工神經網絡(ANN)等分類模型將根據顧問提供的歷史客戶數據和預標記數據進行培訓,從而消除數據引起的偏差。 4、承保,定價和信用風險評估 保險公司提供承保服務,主要用於貸款和投資。 人工智能模型可以提供客戶信用風險的即時評估,然後允許顧問制定最適合的報價。 使用AI進行承保服務可提高提案的效率,並改善客戶體驗,因為它可加快此類操作的流程和周轉時間。 加拿大金融服務集團宏利(Manulife)是該國第一家使用人工智能作為其承保服務的公司。 保險公司使用特定的人工智能人工智能決策算法(AIDA),該算法通過以前的承保方法和支出進行訓練,並且可以具有不同的分類過程,例如大額損失支付或價格。 這種方法的應用並不只適用於保險; 它也可以用於貸款的信用評分。 5、自動索賠流程 我們所知道的保險業在標準流程中起作用:客戶訂購保險,他們為此付費。如果客戶有問題(健康保險的疾病,汽車保險的車禍,住房保險的水損壞),她需要通過提出索賠來激活她的保險。這個過程通常是漫長而復雜的。 交易機器人可以將用戶體驗轉變為更愉快的過程。 通過圖像識別,欺詐檢測和支付預測功能得到增強,整個用戶旅程得到升級- 減少摩擦,減少公司成本,減少操作任務(呼叫,背景檢查),減少錯誤。整個過程花費的時間更少,並成為客戶和保險公司員工的無縫體驗。 機器人所做的是負責整個週期:它以對話的形式逐步引導客戶完成整個過程。 Swishbot是我們從頭開始構建的交易機器人,可以由保險公司用於他們的客戶。 它要求提供損壞的視頻或照片,並將其上傳到數據庫。它接收處理索賠所需的所有信息。然後,機器人可以通過欺詐檢測方法運行應用程序,查找異常和不合規數據。 然後它轉到調整模型,在那裡它為支付提供一系列值。一旦設置了所有數據,就可以包括人工干預以用於審計目的。此時,機器人可以根據已經過訓練的支付預測模型計算並提出支付金額。 該應用程序是一個三合一的機器學習解決方案,具有緩解行業高痛點的潛力。 6、合同分析器 合同分析是金融業中重複的內部任務。經理和顧問可以將此例程任務委派給機器學習模型。 光學字符識別(OCR)可用於數字化硬拷貝文檔。然後,具有分層業務邏輯的NLP模型可以高速解釋,記錄和糾正合同。 業務邏輯是一種類似於在Microsoft Excel上可以找到的條件格式。可以將公式添加到模型中,例如"如果選中此框,則應該為空白。"可以對現有合同進行模型訓練,並了解如何使用此類內容進行操作。 在這種情況下,由於合同的重複性,模型結果的準確性非常高。 摩根大通已經利用了這種AI應用的強大功能。 這些解決方案支持與合同相關的分析,而基於區塊鏈的智能合約正在被更廣泛地採用,這是對合同管理的範式轉換升級。 7、流失預測 流失率(或流失率)是所有行業和企業的關鍵績效指標。公司需要留住客戶,並且這樣做,預測即將到來的流失對於採取預防措施非常有幫助。 AI可以通過提供優先級的客戶列表來支持這項任務中的管理人員,這些客戶顯示出考慮取消其政策的跡象。然後,經理可以相應地處理此列表:提供更高級別的服務或改進產品。 在這種情況下,該模型基於客戶行為數據的流失效應,基於客戶行為數據。解釋變量可以是已下載的次數,用戶閱讀帳戶策略的發生,對新聞簡報和郵件的取消訂閱以及其他流失行為指標。通過處理消費者數據,銀行可以通過採用其產品和定價來更好地為他們服務。 所使用的模型是對已取消其政策的客戶的歷史數據和在考慮離開該機構後留下的其他人的歷史數據進行過培訓的分類。 一個有關客戶流失預測為銀行業顯示,消費者對研究質量營銷這個特定行業的重要性: 大眾營銷方法無法在當今消費者業務的多樣性中取得成功。客戶價值分析以及客戶流失預測將有助於營銷計劃針對更具體的客戶群。 8、算法交易- 你永遠不會看到的最先進的ML。 大多數算法交易應用都發生在投資銀行或對沖基金的閉門造車之後。 經常進行交易,快速分析數據和做出決策。機器學習算法擅長分析數據,無論其大小和密度如何。 唯一的先決條件是擁有足夠的數據來訓練模型,這就是交易的豐富程度(市場數據,當前和歷史)。 該算法檢測通常難以被人發現的模式,它比人類交易者反應更快,並且它可以基於從數據導出的洞察自動執行交易。 這種模型可以由做市商根據快速價格變動尋找短期交易來使用。這些操作是時間敏感的,並且模型提供所需的速度。 這方面的一個例子是交易個股與標準普爾500指數的價格變動,這是一個已知的領先指標(即股票跟隨指數)。該算法從索引中獲取價格變動並預測單個股票中的相應移動(例如:Apple)。然後立即購買(或出售)股票,並將限價訂單置於預測水平,希望股票達到該價格。 9、增強的研究工具 在投資金融領域,大部分時間都花在研究上。新的機器學習模型增加了圍繞給定貿易理念的可用數據。 情緒分析可用於對公司和經理的盡職調查。它允許分析師一目了然地查看大量文本數據(如新聞或財務評論)的語氣/情緒。它還可以提供有關經理如何反映其公司業績的見解。 衛星圖像識別可以讓研究人員深入了解許多實時數據點。這樣的示例是特定位置(例如零售商店)的停車場交通或海洋中的貨輪交通。根據這些數據,模型和分析師可以獲得業務見解,例如上述零售商的特定商店的購物頻率,貨運流程,路線等。 先進的NLP技術可以幫助研究人員快速分析公司的財務報告。拉出公司最感興趣的關鍵主題。 其他數據科學技術也可以格式化和標準化財務報表。 10、估值模型 估值模型通常是投資和銀行業務的應用程序。 該模型可以使用資產和歷史示例周圍的數據點快速計算資產的估值。這些數據點是人類用來評估資產的內容(例如:繪畫的創建者),但模型通過使用歷史數據來學習分配給每個數據點的權重。 該模型傳統上用於房地產,其中算法可以在先前的銷售交易中訓練。對於金融公司,它可以使用財務分析數據點,市場倍數,經濟指標,增長預測; 所有這些都可以預測公司/資產的價值。 這些模型被投資銀行團隊用作內部工具。 這是人工智能應用於金融科技的綜述。該技術每天都在增長,這個名單將擴大。目前,採用人工智能的金融公司將改善其運營,營銷,銷售,客戶體驗,收入和整體交易質量。