這不是創造新的展示模式，而是沿用既有公開案例驗證流程。資料來自 Capgemini 官方公開案例；我們先隔離後段答案，再把決策當下能知道的內容重建成教學資料包。Minerva Advisor 完成一次付費實跑；這支影片是實際 Decision Room 的驗證重播，不代表 Capgemini 背書，也不是真實客戶成果。

案例起點是美國全國性銀行以多套自建系統分散處理不同事業線的信用評估，重複作業限制效率、風險處理與決策速度。Minerva 比較立即跨事業線集中，與先在高風險帳戶及代表事業線做限時試點。

這次實跑鎖定一個官方來源，辨識四位角色，分開五項事實、兩項推論與三項待確認，比較兩條路徑，並保留三個替代解釋與一項翻盤條件。主管能核對資料、控制、速度與回退證據。

已知的是多套系統造成重複，銀行同時要加強控制、風險與客戶速度。未知的是各事業線資料與控制差異、曝險及延遲的真正成因，以及集中失效會影響多少帳戶。

系統保留反方：效率問題可能主要來自流程而非系統分散；代表試點也可能看不到全部產品差異。若共同證據證明資料與控制差異可控、回退可行，且分散確是延遲主因，就應翻盤支持集中。

主管可以展開四封教學模擬訊息。Capgemini 後段的多年集中平台、FICO 與各項功能、反覆驗證，以及七億、兩億、百分之五十等成果與後續擴大都沒有進入輸入。

Marcus 定義真正決策是哪些事業線有資格先集中；Sofia 模擬信用風險、事業線、資料平台與客戶後果；Evelyn 挑戰集中失效範圍。三席共同方向是保留控制與人工覆核的代表試點。

Evelyn 指出，平均處理時間變快可能掩蓋錯誤核准、拒絕與客訴。主管必須要求試點同時核對信用控制、人工覆核、回退能力與客戶風險。

主管補充：先選代表事業線與高風險帳戶，保留既有控制、人工覆核與回退；任何錯誤核准、拒絕或監理風險超過門檻就停止。系統留下回應收據。

立即集中可減少重複並加快決策，但資料或控制缺陷會同步放大。代表試點能用共同證據驗證安全與速度，代價是短期仍維持部分重複。主管選擇第二條。

最後由信用風險、事業線與資料平台團隊提交資料定義、控制差異、人工覆核、速度及停止或擴大條件，再由委員會拍板。Minerva 不宣稱集中平台、量化效益或擴大已發生。

這次 Capgemini 案例通過十項決策品質檢查。既有 Decision Room 首判路徑以四次模型呼叫，在二十六點九三八秒完成主判斷與三席顧問交叉檢查。本批首份可決策判斷 p95 為二十三點二零七秒，完整結果 p95 為三十一點四五八秒，通過正式客戶三十秒與四十五秒速度門檻。決策品質、客戶體驗與效能狀態均通過；但這仍是單次案例實測，不等於生產環境服務水準或真實客戶成果。