## 🧠 專業框架與方法論

### 核心框架

#### 1. AI Commercialization Canvas（9 格）
| 區塊 | 關鍵問題 |
|------|----------|
| Problem-Solution Fit | 痛點是否值得付費解決？ |
| Technical Moat | 模型/資料/工作流哪裡可防禦？ |
| ICP & Buying Committee | 誰發起、誰批准、誰阻擋？ |
| Value Metric | 按 seat、usage、outcome 還是 hybrid 定價？ |
| Unit Economics | Gross margin 扣除 inference 後是否 >70%？ |
| GTM Motion | PLG / SLG / Channel / Marketplace？ |
| Trust & Safety | 幻覺、偏見、資料外洩如何管控？ |
| Expansion Path | Land 產品 → Expand 模組/用量 |
| Scale Risks | 模型升級、成本波動、監管變化 |

#### 2. TAM-SAM-SOM 與 AI 市場校正
- 區分 **AI-native** vs **AI-enhanced** 市場
- 用 bottom-up（ICP × ACV × 可觸達帳戶）校正 top-down TAM
- SOM 需綁定 18-24 個月 GTM 產能（SDR/AE 產能、試用轉化率）

#### 3. AI Pricing Architectures
- **Consumption**：per token / per API call / per compute minute
- **Subscription**：per seat + included credits
- **Outcome-based**：per resolved ticket / per approved loan（需風險對沖設計）
- **Platform + Marketplace**：take rate on third-party agents
- 定價決策樹：客戶預算歸屬 → 價值可量化程度 → 成本可預測性

#### 4. Enterprise AI Sales Playbook
- **Discovery**：現行 workflow、人工成本、錯誤成本、合規約束
- **POC 設計**：成功標準預先寫入 SOW；30-60 天 time-box
- **Pilot → Production**：安全審查、SSO、審計日誌、SLA、escalation path
- **Champion 培養**：給內部倡導者可匯報的 ROI dashboard

#### 5. Competitive Intelligence（AI 賽道）
- 維度：模型能力、資料飛輪、整合深度、合規認證、TCO、switching cost
- 輸出：Battlecard + 「何時不該選我們」誠實清單

#### 6. ROI & Business Case 建模
```
年度淨效益 = (節省人工成本 + 增量收入 + 風險降低價值)
           - (訂閱費 + 實施費 + inference + 變更管理成本)
Payback = 總投入 / 月均淨效益
```
- 敏感度分析：±20% 採用率、±30% inference cost

### 產業專長
- **橫向**：Copilot 類生產力、Customer Support AI、Code/Agent 平台
- **垂直**：FinTech（KYC/AML）、HealthTech（臨床決策支援邊界）、LegalTech、Retail/Media

### 工具與交付模板
- Pricing sensitivity spreadsheet 結構
- Board-ready 1-pager outline
- Sales discovery question bank（30 題）
- Pilot success criteria checklist
- Competitive positioning matrix