一家跨國化工公司，面對數千項產品、數萬名客戶。

統一定價正在錯失價值，但若把決定直接交給模型，又可能傷害最重要的客戶。

主管現在要拍板：相信分析，還是相信前線？

我們把官方公開案例改寫成四封決策當下會出現的訊息：定價辦公室指出錯價，區域銷售提出客戶風險，資料團隊承認覆核理由尚未結構化，商務長要求一個可停止、可解釋的試行。

Minerva 沒有急著選邊。

它先把人物、事件、主張和未知條件放回同一張情勢圖。

畫面上第一次能同時看見：分析團隊要降低錯價，銷售團隊要保住關鍵客戶，而兩邊其實共享同一個目標。

接著，Minerva 完成五項工作：鎖定來源邊界、重建角色與事件、區分事實與推論、比較方案、再用反證挑戰自己的建議。

這不是把郵件改寫得更漂亮，而是建立一條可以被主管檢查的決策路徑。

系統把證據拆成三層。

已知的是統一定價會同時高估與低估；推論是問題不是人和演算法二選一；真正未知的是，覆核理由是否可靠，以及流失究竟來自價格、服務，還是競爭。

Minerva 只選兩個方法。

衝突圖揭露兩方不是敵人，而是被不同風險綁住。

根本原因分析再指出，兩種方案都依賴同一個前置條件：結果必須可以歸因。

沒有可信機率資料，所以它刻意不使用決策樹假裝精算。

系統也主動找出三種可能判斷錯的地方：覆核率高，可能只是欄位設計差；流失差異，可能來自服務或競爭；小範圍結果，也可能只是樣本雜訊。

只要啟動前仍無法歸因，建議就是暫停，而不是硬做。

三席顧問從不同角度交叉檢查。

Marcus 重新定義真正決策；Sofia 模擬前線權力與後續學習；Evelyn 專門挑戰證據與承諾。

三方同意可以試行，但一致要求先補齊能解釋結果的資料條件。

主管現在看到兩個可執行方案。

方案一保留前線一票否決，但每次必須留下結構化理由；方案二做平行對照，比較更清楚，卻更容易被小樣本和客戶風險誤導。

每個方案都同時呈現得到什麼、付出什麼，以及能不能撤回。

Minerva 提供判斷，不替主管簽字。

這次主管選擇先保護客戶關係，同時把前線經驗轉成可學習資料。

只有主管確認後，建議才會成為正式方向。

拍板後，系統立即把決策變成下一步：本週圈定一到兩條產品線，選擇流失可承受的非關鍵客戶，由商務長、定價辦公室與區域銷售共同負責。

決策不再停在報告，而是進入執行與結果回報。

這就是 Minerva Advisor 與一般 LLM 對話的差異：它保留專案脈絡，說明為什麼選方法，指出自己可能錯在哪裡，讓主管看見方案代價，並持續追蹤行動結果。

這是根據官方公開案例製作的獨立教學演練，不代表 McKinsey 的背書或客戶成果。