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 Cognizant 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 Cognizant 背書，也不是真實客戶成果。

案例起點是大型英國保險公司的過時 RPA 每天約發生三十多起機器人未執行事件，既有供應商又難以大規模部署且交付不透明。Minerva 比較立即遷移全部自動化，與先穩定高故障、高付款風險流程。

這次實跑鎖定一個官方來源，辨識四位角色，分開六項事實、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。主管能核對故障、付款、供應商與人工回退證據。

已知的是故障頻繁、舊軟體限制改善、發票處理又慢且需要提高準確度。未知的是故障由基礎設施、流程、資料例外或供應商造成多少，以及哪些流程真的適合先遷移。

系統保留反方：全面遷移可能更快終止舊平台成本；供應商透明度也可能透過契約直接改善。若試點證明控制可驗證、故障下降且付款準確度達標，就應翻盤擴大遷移。

主管可以展開四封教學模擬訊息。Cognizant 後段的清單評估、工作坊、新平台、概念驗證、報表與元件庫，以及七百五十萬英鎊、二百六十人力與事件下降成果都沒有進入輸入。

Marcus 收斂真正決策是哪些流程有資格先穩定或遷移；Sofia 模擬營運、理賠財務、供應商治理與員工後果；Evelyn 挑戰全面遷移是否把未知鎖進新平台。三席共同方向是限期高風險流程試點。

Evelyn 指出，只看機器人執行率可能掩蓋發票錯誤與例外處理。主管必須同時要求付款準確度、人工回退、故障率與供應商可觀測性。

主管補充：優先選高故障且高付款風險流程，保留人工回退，並以付款準確度、故障率及供應商透明度作停止或擴大門檻。系統留下回應收據。

立即全面遷移可加速汰換舊平台，但會把未知根因與供應商依賴鎖進新環境。限期試點能先驗證流程、控制與準確度，代價是短期仍承受部分故障。主管選擇第二條。

最後由自動化營運、理賠財務與供應商治理團隊選出高風險流程，建立人工回退、準確度、故障率與停止或擴大條件。Minerva 不宣稱新平台、七十多項自動化或節省成果已發生。

這次 Cognizant 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，在三十一點二零一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。