應用案例

奕瑞科技將Deep Learning 演算法極盡所能的在各個領域做出落地的解決方案，除了本身精研的核心演算法之外，還能貼近客戶的需求，與客戶共同討論出最適合的解決方案，並且跟著客戶的SOP，不斷地做滾動式的來回討論，以期用AI 人工智能技術，真正改善客戶在管理上的困難。CIC攝影機妥善率偵測，也是在與眾多客戶接觸過程中，了解了客戶在管理攝影機會遇到的問題以及無法克服的困難，進而用我們視覺辨識的作法，開發出一套能自動排程掃描攝影機畫面的軟體，讓客人從此不再因為畫面保存不當，而造成事發後無法舉證、釐清責任的窘境

透過奧義智慧獨家 Craft AI，使用機器學習進行威脅情資分析與關聯推論， 提供快速自動化案情調查、攻擊情境標記與威脅根因分析， 有效提高資安團隊效率，與反應精準度，瓦解潛伏中威脅，強化企業資安強韌性

本計畫之適應性號誌控制策略，主要係透過本計畫建置之6支CCTV配合AI影像辨識技術，偵測路口各方向之綠燈使用率與停等長度是否回堵至上游路口，並進行適應性號誌控制參數之推導。

過往文件資料的彙整、分類、分析作業皆需仰賴大量人力的處理及判讀，除去高昂的人力與時間成本，透過人力進行這類型工作無可避免會出現人為誤判的情形，往往需要進一步的檢查、驗證，方能確保解析結果的正確率在可接受的範圍內。藍星球資訊將自主開發的自動化資料豐富程序(ADEPT)，搭配改良後的長短期記憶網路(LSTM)、語意向量(word2vector)、深度學習(kNN)等機器學習模型整合為【透事THOUGHTS】系列技術，運用AI演算法自動剖析文本，將巨量文字資料進行智慧分類、自動摘要、詞彙萃取、情緒感測、精準推薦及觀點聚類等分析，協助使用者從中提取可供加值再利用的各式特徵資料。本技術常應用於典藏資料、知識文件、書籍文章、開放資料等各類型中文資料，亦可串接於各種規模資料庫的建置。

機器人在製造業的應用已經越來越廣泛，相對的機器人是否能順利運作對生產工作的穩定性也會有相當程度的影響。因此若是有一套系統能針對機器人的健康狀態做線上的監測，並能在機器人發生問題的初期就能發現並及早通知使用者，就能夠及早因應並採取必要的措施，就能有效降低機器人無預警的損壞造成對生產作業的衝擊。機器人自動預知診斷系統能夠7/24線上監測機器人機件運作的細微動作變化，只需要在機器人的基座放置一個震動感應sensor，系統會根據sensor量測到的訊號建立模態，內建的機器學習演算法自動對運作模態做追蹤，無須專家就能夠自動診斷機器人的健康狀態。同時也可以將相關的診斷結果透過內建的IoT Studiio(物聯網通訊軟體)傳送的Internet、雲端、Edge Server。

南山人壽智能客服，包含固定式問答及交談式多輪問答流程，以「使用者觀點」設計互動式對話流程,結合人工智慧自然語言處理技術進行自動化應答(人機交談)，並採用 Design Thinking 設計思考的手法來了解南山人壽服務場景的客戶需求和痛點，提供貼近使用者使用場景的業務功能，打造完整的對話式壽險業務問答流程。

開心AI 客服機器人，透過與客戶對話，引導顧客留下資料(需求)，讓人工客服可快速接手，解決問題。機器人可判斷說話者的意圖，取得對話中的重要訊息，執行對應動作。並根據訊息應對邏輯、語意資料庫，自動學習應答。開心AI已串接facebook、LINE，將訊息整合到統一窗口管理，可多人同時線上客服， 整合AI與真人，既有效率又有溫度。

數位樣布資料建立： Frontier的方式很簡單，紡織廠不用添購昂貴設備，只要用公司裡最常見的事務機掃描布片，三分鐘就能上傳完成。接著再透過雲端上多達12個AI引擎，自動辨識布種、克重範圍、紋路、規格、色號，省去手動建檔的功夫。 AI織布判別： 經由機器學習(Machine Learning)讓其進行圖片特徵資料之辨識及分析應用，AI自動辨識布種、顏色及花型 AI圖搜圖： 於樣品庫中，品牌設計師可以從生活中找尋靈感，依照手邊的現有布樣花色的圖片、照片，利用圖搜圖功能來找尋廠商樣布中相近的花色樣式，讓設計師可以更加直覺便利的從生活中找尋想要的布樣花色。

門牌地址與生活密不可分，從郵件寄送、通報資料、普查名冊到現在最熱門的外送服務，都仰賴高品質的地址定位進行服務的應用。然而，地址資料往往缺乏一致性的維護標準，傳統的地址解析方式，難以精確將門牌拆分後成功定位。AI門牌地址定位服務，導入自然語言處理技術(Natural Language Processing)，結合地址正規化(Address Normalization)與機器學習演算法，克服門牌地址樣態複雜的困境，提升地址定位的比對率，大幅降低地址定位所需的資料處理時間。 AI門牌地址定位服務提供單筆或批次地址定位服務，依照地址比對精度的不同，回傳定位坐標，未來規劃線上定位服務，提供使用者更彈性的定位方式。服務應用包括各種產業的決策分析、精準行銷與資料探勘等應用，導入對象包括：政府機關、擁有眾多會員的企業、研究人員與教育組織者。

運用演算法找出重要的關鍵字詞及其相關詞彙，並提供API進行加值運用

傳統保全業者或社區大樓保全須以固定人力執行長時間重複關注且99.99%時間均浪費在等待，或是傳統感測器均只能偵測單一特定狀況。 而近年的人形感測監控於演算技術不成熟的狀況下，誤報率非常高（已經星堡實證），反而更增加客戶與保全業者的困擾與成本浪費。 本公司的分散式節點暨邊緣運算能有效降低誤報，且經由收集得之影像，能更精進影像識別能力，並且於系統學習之後，可經由線上更新客戶端系統，與傳統設備無法更新或更新困難相比，本系統更為靈活，且效率更高。

狀態預測、故障診斷，提高血液透析設備可用度：台灣洗腎人數愈9萬人，洗腎(血液透析)，是一種高風險的醫療行為；患者須至特定醫療場所接受每周三次，每次4-5小時的治療。血液透析機是血液透析期間最重要的設備，治療前或期間如發生異常事件，不僅影響病人的治療安全，也影響床位的可用度。 以預測性維護方式，達到提升設備使用率的預期效益，計畫透過大數據，運用A.I.預測架構，以主動式「預測維修方式」取代「故障時才維修處理」的被動方式，提升血液透析機的可用度，不僅減少時間耗費和人力成本，也保障患者生命安全，期望降低(解決)血液透析機的非正常的狀況。 故障診斷-即時作業方式，當血液透析機有狀況時，可以根據設備實時狀態及相關參數，對這些參數進行數據清洗與分析，判斷診斷設備是否正常或故障因素。

在過去，當我們需要從監視系統中找尋目標人物，例如說嫌疑犯、走失人員或是Covid-19的染疫者足跡，我們需要透過人工的方式，去檢查每支攝影機的每個片段，當找到可以作為證據的片段時，也需要一段段的輸出再交給警方或是相關單位，非常的耗費時間。而現在，當我們有了airaTrack, 全場域人員追蹤解決方案，我們可以在場域的主要路徑上，採用攝影機做及時的人臉擷取，儲存臉部特徵值為Face Index, 當需要找尋目標人物時，我們透過搜尋Face Index以及位於監控系統VMS當中的錄像存檔，就可以快速找到與匯出帶有目標人物的影像片段。aira作為影像與AI的專業團隊，致力於提供整合各產業的落地方案，從演算法、軟體、應用都是由自己的團隊開發，並透過數十年的產業經驗，使用先進的AI技術、相容性高的系統架構，來解決客戶問題。

在金融產業當中，FinTech金融科技和AI人工智慧已是最新趨勢，透過系統升級和AI應用來達成更便捷和準確的工作流程，而金融機構長期需受到政府高督監管之下，對於新科技運用於工作流程中和銀行內外規等知識得更加保護和品質監控。 透過人工智能公司的『法令遵循管理系統』，包含法令遵循叮嚀提醒、案件追蹤簽核系統、內外規檢索、相關專業知識定義、問卷調查滿意度主動推播通知、管理報表、國內外法令查詢等，透過我們的聊天機器人平台，以自然語意理解(NLP)技術，整合文字、語音和應答能力，AI機器人自動回覆和判斷相關答案，快速提供更精準及個人化之服務。

在電子商務面進全球化競爭壓力下，富邦媒體科技 (momo) 導入工研院發展之「電子商城融合多元方法之混合式推薦技術」，提昇消費者線上購物體驗。工研院的技術融合了多元演算方法與線上、線下兩階段之使用情境偵測，這項混合式推薦技術能分析使用者的瀏覽習慣、購物行為、消費需求與偏好，在短短 2 秒內，從近百萬商品中，精確演算出適合推薦之商品，優先列入推薦，打造快速便利的多種個人化推薦應用，包括首頁主題購物樓層及商品頁、分類頁的推薦應用等。工研院更運用與 Amazon, Netflix 等國際大廠類似之A/B Testing機制，不斷優化推薦成效。富邦媒體科技總經理林啟峰表示，工研院的混合式推薦技術，大幅提升 momo 消費者點擊率達 1 倍，藉由個人化推薦帶動的營收佔比亦達 10%。