研究讓我們保持領先，也讓客戶在最新的數據與人工智能技術普及之前，率先從中受惠。
數據與人工智能的發展速度，比顧問行業任何其他領域都快。兩年前仍屬實驗性質的方法，今天已投入實際運作；而客戶在生成式及代理式人工智能、優化或模型可靠性方面提出的問題，鮮有現成答案。要給予好的建議，就必須從內部真正理解這些技術。
我們親自測試新方法，並把成果轉化為工具、產品及論文。
我們的團隊有多位博士，與頂尖學術實驗室緊密合作，並公開發表研究成果。正是這種科學深度與企業經驗的結合，讓我們能把複雜的課題化繁為簡，卻從不流於簡化。
以先進數據、人工智能、高階演算法及科學優化方法為基礎的解決方案，需要大量的研發投入。
Emerton Data 已就今天及未來經濟的關鍵課題展開研究，既支援我們的顧問業務，也推動創新解決方案的開發。我們已啟動多個重要項目，例如開發負責任人工智能的方法，特別是演算法的可解釋性及公平性。
我們協助團隊擺脫一個錯誤的兩難：成本低但有偏差的「LLM 評審」分數，與準確但昂貴的人工審核。
GLIDE 把少量人工標註的樣本，與大規模的自動標註結合，並運用預測輔助推論（prediction-powered inference）修正評審模型的偏差，而不是忽略它。
結果是無偏差的表現估算，附有正式的信賴區間，涵蓋整個流程：由最佳抽樣及標註，到估算及正式運作時的持續監察。
GLIDE 以經同行評審的統計方法為基礎，並以開源形式發佈，讓團隊得到經得起同儕、持份者以至自己檢驗的指標。
Industrializing Prediction-Powered Inference: The GLIDE Library for Reliable GenAI and Agentic Systems Evaluation
除顧問業務外，我們亦透過旗下的初創工作室 Kaukana Ventures，開發創新的深科技產品。
Emerton Data 團隊有多位博士。部分成員簡介：
LLM 評審成本低但有偏差，人工審核準確卻難以擴展。預測輔助推論現已納入我們的開源程式庫 GLIDE，結合兩者之長。
As machine learning becomes widespread in banks and insurers, interpretability, monitoring, robustness, ethics and fairness call for a model risk perspective.
您是否遇到現成方案無法解決的數據或人工智能問題，無論在研發還是其他範疇？讓我們一起研究。
我們接收 CIFRE 及聯合培養博士生，並提供機器學習、優化及應用數學方面的研究實習。
