955 策略
95% AI 智能驅動
5% 人的智慧確認
TISEE 的組織跳脫傳統部門分工，以兩個截然不同的運作邏輯驅動：
一邊是軟體公司，一邊是新聞編輯室。
編碼 · 數據真實性
轉碼 · 數據轉譯力
軟體公司結構
像 SaaS 產品團隊一樣運作，涵蓋收集、清洗、分析、驗證，每一步都自動化。
數據長 CDO
類比：CTO
技術架構與 AI 引擎策略
- 決定數據收集範圍與方法論
- 管理 AI 模型的準確度與效能
- 確保系統架構能承載所有 ESG 數據流
AI 數據工程師
類比：Data Engineer
E·S·G 數據自動收集與清洗
- 跨部門數據源自動串接
- 異構數據標準化與清洗
- 即時數據管線（Pipeline）維運
AI 智能分析師
類比：AI/ML Engineer
碳排計算、合規差距偵測
- Scope 1/2/3 碳排自動計算
- IFRS S1/S2 合規差距比對
- 風險預測與趨勢分析模型
品質確信師
類比：QA Engineer
數據品質最終把關
- AI 產出的數據抽樣複核
- 異常值人工判斷與確認
- 對接第三方查驗機構
運作流程 — 如同軟體開發的 CI/CD
前三步 AI 自動化 ·第四步人員確認 ·最終合規輸出
新聞編輯室結構
像報社一樣運作，從採訪（取數據）、撰稿（轉譯）、編輯（把關）到出刊（溝通），每句話都有數據為證。
總編輯
溝通策略長
決定什麼議題、對誰說、怎麼說
- 制定年度 ESG 溝通策略與議題日曆
- 決定對不同利害關係人的敘事角度
- 審批重大對外發佈內容
主編
內容品質長
品質把關、語氣一致性、防漂綠
- 審閱所有 AI 生成內容的語氣與邏輯
- 確保品牌敘事風格一致
- 交叉比對內容與源數據的吻合度
AI 轉譯記者
ESG 內容生成引擎
把硬數據寫成人話
- 將技術數據自動轉換為各類受眾語言
- 依投資人/主管機關/社會大眾調整風格
- 自動生成永續報告書、投資人簡報初稿
AI 事實查核員
Fact-Checker
每句話回溯數據源，防漂綠
- 自動標註每段敘述的數據來源
- 偵測誇大、模糊、缺乏佐證的描述
- 生成「數據—敘述」對照表供人工複核
運作流程 — 如同報社的出刊流程
前三步 AI 完成初稿與查核 ·後兩步人員品質把關與最終簽發
為什麼用報社模式做 ESG 溝通？
📰
記者的本能
把複雜的事說給一般人聽，這正是 ESG 溝通最缺的能力
✅
編輯制度
多層審稿機制 = 天然的防漂綠防線
🔍
事實查核
每句話都能回溯數據源，經得起外部確信
📅
定期出刊
ESG 溝通不是年報才做一次，而是持續的對話
雙結構如何協作？
軟體公司產出正確數據，新聞編輯室將數據轉譯為溝通內容。
兩者之間的介面，就是飛輪的轉動點。
當編碼遇上轉碼，解碼就發生了
解碼不是第三個部門，而是兩個團隊協作的產物。
軟體公司
產出一手合規數據
解碼
產業洞察與決策建議
新聞編輯室
轉譯為各方聽得懂的語言
解碼產出
產業趨勢報告
從跨客戶脱敏數據提煉產業趨勢，提前布局
法規影響分析
新法規對特定產業的實際影響，白話解讀
行動建議
不只告訴你「是什麼」，更告訴你「怎麼做」
這就是 TISEE 的護城河
純軟體公司有數據，但不會轉譯。純媒體會寫故事，但沒有一手數據。
只有兩者結合，才能產出真正的產業洞察。