應用案例

智能助手平台可以分析客服與客戶對話內容，匹配出推薦答案，加速客服回答處理；還可以提醒客服適當的話術，增加客戶滿意度，並能提供客戶畫像，幫助客服聚焦識別，挖掘出新機會點。可以應用於客戶服務、業務查詢、業務線上申辦、預約服務等，幫助企業提高服務效率、降低人力成本及新人業務知識學習成本。

客製化AI迎賓對話機器人系統，可針對公司內部、飯店區域或是其他客製化之資料做處理，且整體系統皆可離線運作，大幅保障資料安全，對於對話式迎賓可以給來賓更加親切的感覺，提升來賓體驗，對於人力不足或是突發性的大量來賓皆有助於緩解接待人員負擔。在公司迎賓機器人上，可以促進訪客登記系統E化，且可以嫁接公司總機系統使系統完整性更高，或是提供電話語音轉接的服務，幫助公司系統AI化。飯店迎賓機器人上可以加入當地資料或是飯店常見問答，對顧客而言就多了一個可以諮詢的服務人員，且機器人通常不會因為疲勞、生病等因素造成服務品質不一的狀況發生，這可以幫助飯店方維持穩定的服務品質。

物流士AI語音助理採用數位客服助理的概念，整合人工智慧、語意分析等技術，協助解決國內物流士離職率高，1至2年資歷的物流士平均占比高達4成左右新手司機因不熟路徑，全程配送時間平均比老手司機多出1.5~2小時，邊開車又要聯繫客戶容易產生交通安全上的問題，忙碌忘了聯繫，收貨人不在又需重複再次配送。DHL採用APP提醒司機最近取貨點及正確送貨地址，縮短50%等待時間並消除包裹送錯地址的人為錯誤，工研院服科中心「物流士AI語音助理」數位客服助理即時追蹤物流士的配送動態，管控中心預先透過數位語音的方式，掌握車輛目前位置與下一送貨地址，先與收貨人進行聯繫確認收貨人可否收貨，收貨人無法收貨變更下一送貨點並即時告知物流士。當路況異常導致配送時間延遲時主動告知收件人，並透過語音或文字，回復貨件動態查詢。每日出車排單時間減少30分鐘；每件貨收件地址查詢時間減少2分鐘每日可節省約1~2小時的查找時間，並可與廠商原有配送作業系統結合，擴充分析的資料區域趟次/貨量/時間窗/客戶商情/配送熱區分析服務。

(1)初始透過訪談產業專家確定預測需求及影響產品銷售預測之關鍵變數(例如季節，品項大類，淡旺季..等) 。 (2)進行資料擷取、資料清洗、資料整理與資料整理等前置程序。 (3)而後基於數量分析流程，進行描述性統計分析、相關性分析等步驟，以確認變數及其關聯性。 (4)透過銷售預測的模型建立，直接成效反映在備料精確度及人員溝通效率提升，並提升初次合作的高質量客戶滿意度，達成高需求量判斷兌現率。 (5)模型曲線置入缺料預警戰情，提早指示/警示/預警，以報表/移動平台/戰情看板/即時通訊軟體…等呈現，拉動供應商，降低無效追料損耗。 (6)資料來源為ERP/MES，銷售預測與排程系統整合，動態模擬調整庫存水位，因應少量多樣需求，降低庫存呆料， 滿足達交，體現企業提升毛利。 (7)數據歸納出模型後，不需大量，也具參考，只須持續數據量與驗證，提高精準度，強化企業體質，降低人為干預，以數據智能面向市場。 (8)數位優化/世代交替/新冠疫情過後，客戶及供應商重新洗牌，產業高值轉型，跨足新市場，爭取新客人，都須仰賴數據驅動思考變革的方向。 (9) AI 銷售預測可以應用於ODM/OBM/自有品牌製造業。

投保業務中的親晤親簽環節在疫情中受到極大挑戰，遠距投保的需求也因此而生。元大人壽採用FaceMe eKYC解決方案，在遠距投保過程中，客戶只需要透過手機 APP 與保險業務透過視訊會議的方式，利用客戶手機鏡頭進行人臉辨識、證件辨識以及活體辨識以通過身分驗證，確保由本人進行未經冒用；對保之後再次刷臉以進行線上簽署，完成遠距投保作業。全部過程錄音錄影，可供未來稽核之用。

相較於過去單用於行銷、閒聊的娛樂型Chatbot，新一代交談式機器人更著重服務能力，可提供7/24不間斷服務水準、有效降低成本、人員流動風險，且文字、語音對話方式簡單上手，易推廣至全年齡層。 SysTalk.ai團隊致力於開發台灣在地的自然語言理解(NLU)演算法，透過NLU、FAQ、Flow三大產品模組建立雙腦一流程服務，搭配AI大腦訓練師調教，專門打造聰明、人性化的交談式服務。 SysTalk.ai兼具雙腦對話引擎，NLU查詢腦透過意圖、實體判斷正確回應User服務需求，輕量級FAQ諮詢腦支援階層式問答，負責低耗快速處理通用問答。FlowCreator流程嚮導可設計多輪對話、多輪轉多輪仿真人彈性對話，並內建多種串接節點與具http協定API設計可輕鬆介接社群管道(App, Line, Messenger, Skype, Web, …)、整合平台(call center, HR system)，建立完整服務應對真實情境。

RPA 是企業流程自動化技術，使用稱為數位機器人或機器人的虛擬軟體機器人執行手動、耗時的工作或任務。運用 AI 技術增強 RPA，將業務流程自動化的可能性擴展到任何情境，例如讓認知機器人能夠思考並做出決策，同時在工作中學習，進而成為人類-數位勞動力的寶貴資源。RPA比起一般人力，可做到一週七天不休息的特性(7x24h)。企業可以在非上班時間，同步接收客戶訂單的信件，且將初版資料整理完成，並輸入到系統中。接著來到上班時間，員工可以直接進行檢查與微調，進一步提高訂單處理的效率。透過自動化的訂單處理流程不僅節省人力資源，還大大降低錯誤和遺漏的風險，從而提升客戶滿意度。

傳統購買蝸牛苗僅能依據人工推估數量(因蝸牛苗細小不易計算)採購，其數量參差不齊，造成買賣之間的紛爭以及財物損失，紛爭事件更是因養殖蝸牛興起，隨時間與日俱增。故，針對國內迅速成長之蝸牛養殖市場，藉由賣家提供之大兩蝸牛物件之照片，建立大數據資料庫，建立影像辨識R-CNN模型，辨識往後之拍攝照片中計算物件個數(蝸牛幼體)，提供之蝸牛影像辨識服務，協助養殖賣家獲得精準蝸牛數量，降低人為預判之損失及紛爭。

在競爭激烈的數位市場中，高品質且客製化的內容已成為企業成功的關鍵因素。然而，傳統的文案創作方法面臨著諸多挑戰：耗時費力、難以快速針對不同目標受眾生成個性化內容、缺乏數據支持的創作策略，以及人工撰寫可能導致的一致性和規模化問題。有鑑於此，我們提出了「文案大師」計畫，旨在革新內容創作流程。這項創新不僅能夠大幅提高內容創作效率，還能實現大規模的個性化內容生產。通過利用先進的人工智能技術，我們期望顯著提升文案的質量和相關性，同時幫助企業更精準地與目標受眾溝通。「文案大師」的開發體現了我們對未來內容行銷的願景：高效、精準、客製化，並且完全由數據驅動。通過這個工具，我們希望為企業提供一個強大的競爭優勢，使它們能夠在瞬息萬變的數位環境中快速反應並脫穎而出，實現持續增長。

【睿思CROSSBOT AI客服與推薦助理】透過整合大型語言模型（LLM）與自然語言處理（NLP）技術， CROSSBOT能即時回應用戶提問、引導操作流程、提供客製化資訊，並支援多語言及跨平台應用。 【適用場景】 ■ 1.官網即時客服、 ■ 3. LINE與Messenger社群對話、 ■ 3.企業內部知識查詢與客服流程自動化等。 　　

AI冷鏈斷鏈預警系統可以有效為小農及農企業提升蔬果運送保鮮效率，整合冷鏈運送管理問題一一解決。透過先進AI演算法，分析生鮮於儲存、運送、轉存過程中進行即時監控並蒐集溫度、位置等資料進行雲端分析，確保商品冷鏈運送過程中能被有效保鮮，降低人員失誤或設備故障所造成之損耗。搭載NBIoT通訊能力之控制器嵌入於冷藏車輛，除即時監視車內冷藏條件外，即時回傳路徑資訊。生鮮出貨及抵達目的均能自動回報雲端並回報歷程溫度變化，提供優質有效率的冷鏈管理系統。針對各式不同溫度保存條件之商品以AI判定冷藏庫、運輸過程之最佳化智慧型溫度管理，仲闐AI系統能提高冷藏室運轉效率並根據儲存、運輸條件及數量，以AI演算協助判定最佳節能及冷鏈移動路徑及方式，並在商品因失溫損壞前提供即時告警。 AI冷鏈運輸斷鏈預警系統可以應用於物流運輸產業的服務與農企業，目前已成功導入農企業興農集團玉美研公司，提供智慧服務、智慧物流、冷鏈管理產品…等應用。

開發國家因人口老化、少子化、勞動條件提高等變遷，傳統零售業面臨人力短缺及人事成本高漲的壓力，導入自助結帳系統已逐漸形成趨勢。Technavio的分析師預測，從2018年到2022年期間，全球零售商店自助結帳終端市場將以18.63％的年複合成長率成長。近年來由於影像辨識結合人工智慧的快速發展，再加上相關硬體技術漸趨成熟且成本下降，採用影像辨識商品外型特徵的技術發展自助結帳已成主流。市場現有的自助結帳系統多採用條碼辨識技術有其先天上的限制，曾興起使用 RFID 技術成本因素也難以普及；AI多鏡頭自助結帳系統運用多鏡頭協同拍攝，結合AI類神經網路與感測器融合技術之開放式互動結帳平台，商品可以自然擺放(瓶裝、罐裝、鋁箔包商品可以豎放)直接進行辨識，針對易混淆商品透過重量感測以提昇辨識率。另外可搭配使用現金支付、悠遊卡等多元支付機台，實現「不用排隊結帳」消費體驗新風潮，商品結算速度較現有店員提升50% 促成實體零售數位化，為新世代零售服務門市提供優良自主結帳之解決方案。

透過整合進企業現有的客服系統輸入對話雙方的語音，經過資料預處理後分離出不同的對話人員，再分別分析其情緒，此資料透過 API 會傳給客服系統，可以根據分析結果以分時情緒變化圖的方式呈現出來，可有效呈現客服人員在服務過程中，雙方的情緒變化，進而分析客戶對於服務的滿意度，進而讓客服中心的營運主管可透過AI 進行客服人員品質檢測，解決原有質檢流程人工隨機抽樣，進一步精準分析客服中心整體營運狀態，透過語音情緒分析技術可以有效衡量客戶的有效性與真正效益等指標，解決客服中心進行質檢瑣碎的人工流程及透過AI 增加客觀的分析維度改善整體客服中心的營運績效。

對於公司經營而言，客戶購買行為的發生，總領先於經營決策的制定，如何扭轉這樣的落後性，本司導入人工智慧來做預測建議，因此，三益制動科技股份有限公司將擔任後台支援的角色，並負責實體電子發票系統硬體的建置，以及軟體系統的維護工作，並透過開立發票種類與產生頻率，先收集客戶消費習性，週期性，季節因素，或是突發狀況等等，制定相對應的商業決策映射機制，也就是說，使用Neural Networks 作為AI 運算核心，先利用輸出入層級結構，與Sigmoid神經元做為驅動函數(Activation Function)，將過去交易的紀錄，當作初始訓練(Training)資料，以得出穩定的權重數Wi (i=0, 1, …)後，再據此映射出-庫存管理建議、製造決策建議、原料供應商管理建議等等。 舉例來說，本公司目前的一家客戶發票量最大類別為：剎車片組, 再則是機油濾清器、和空氣濾清器，因此輸入1~9月份的發票資料後，得出銷售決策建議，較傾向提高機油濾清器的促銷方案! 而下個階段加值，將要擴充整體產品品項 (例如：潤滑油、剎車油、剎車卡鉗零件、油路清潔劑等等)，甚至加入技術服務費用的項目(例如：定期保養維護、道路救援、零件壽命到期通知服務等等)，據此擴大加值服務的寬度與廣度!

歐特儀為政府路邊停車開單外包廠商，過往操作員在惡劣戶外天氣下容易遇到設備卡頓的問題，並在偏遠地區會因設備沒有訊號連網無法與伺服器連線做車牌辨識比對。使用我司設備後，無論晴雨天能在戶外環境完成路邊停車收費開單作業，並透過我司設備上的掃瞄器及 Pic n Fill 軟體支援，能完成離線『車牌辨識比對』提升作業時間及改善無法連網比對的情況。