應用案例

眾至AI SPAM融合了先進的人工智慧技術，主要分為AI寄信行為分析和AI內文分析兩大核心，有效提升郵件篩選的準確性和防護力。在AI寄信行為分析方面，系統通過分析郵件的表頭，識別郵件是否來自正常的寄信行為，或是由大量發送的異常行為所觸發。正常寄信行為通常依賴SPF、DKIM、DMARC等郵件認證標準來進行身份驗證，而異常行為則多見於批量發送郵件，例如電子報、通知郵件、垃圾郵件或釣魚郵件，這些郵件的寄信行為異常將作為主要判斷依據。通過這一過濾方式，系統能夠準確識別出潛在的垃圾郵件和釣魚郵件。在AI內文分析方面，系統依據電子郵件的內容特徵進行分類，運用AI演算法對郵件內文進行深度解析，包括語句特徵、發送時間區間、附件內容、外部連結的數量和特徵等。這些內容特徵有助於識別正常郵件、電子報、通知郵件、垃圾郵件及釣魚郵件。系統通過綜合分析內文及寄信行為，達到高效分類和篩選的目的。

啟雲科技將技術模組化，加強AI底層技術訓練與導入，利用AI影像辨識與即時影像生成訓練模型，並導入自研發AIot之「PICBOT AI Hub 智慧互動機」，優化應用服務並提供科技行銷之不同消費者體驗。「霹靂盛典 - 無極化身」運用5G高傳輸、低延遲特性，以雲端算力結合AI生成技術，將自己化身為霹靂角色與動畫。 世界首創的「PICBOT」匯集AI影像辨識、擴增實境、體感偵測、程式化3D 內容及藝術創意，提供即時互動、顯示投影、拍錄、列印與智慧零售等功能。結合自有專利Edge AI辨識技術及AI生成技術，透過顯示器偵測用戶行為與機台互動，用戶可即時穿戴虛擬物件並與虛擬影像互動，系統可生成各式風格主題或動畫內容，拍錄XR創意影像並實現虛擬購物需求，透過PICBOT AI Hub虛實內容完美融合、實現UGC內容共創體驗。

1. QBot 是一個智能交談機器人，可在企業的官網、APP、社群帳號裡回應客戶問題，扮演企業對外或內部溝通的窗口 2.可應用於線上客服系統，透過資料庫數據分析、AI 智能化辨識，協助回應之文字的互動機器人 ChatBot 3. 透過 AI 智能化 ChatBot 應用提供使用者進行即時互動，談話服務、資料查詢、網路搜尋、商業資訊等服務

基於設備大數據的預測性維護與診斷 AVEVA PRiSM的APR技術 (Advanced Pattern Recognition先進模式識別)，將設備的實時運行數據同其特有運行模式進行比對，發現系統行爲的細微差異，從而對設備可能存在的問題進行提前預警，實現對設備的預測性維護。早於傳統報警系統數天、數周或數月進行預警 傳統的警告方式為設定上、下界限，但PRiSM是以點的周圍來計算，利用演算法建立一個正常的模式，當實際值和預測值之間的偏差超過允許的限制時進行預先報警。

本案提供「金屬表面／工程圖面／鋼卷」三類字元辨識方案。 金屬表面字元辨識：面向閥體加工件，運用反光抑制、陰影補償與深度學習 OCR，在油污、刮痕與曲面條件下仍可穩定讀取，支援手持、固定工站與產線相機，序號／料號可即時寫入 MES／ERP。 工程圖面字元辨識：自動解析 2D 圖面中的尺寸、符號、材質牌號與註記，輸出 CAD 欄位、BOM 或標準表單，減少人工判讀。 鋼卷字元辨識：在高速移動與強反光下，以工業相機與邊緣運算快速讀取捲鋼外觀碼與標籤，完成批號、規格與庫存之批次建檔與追溯。

現今品牌往往需要花大量時間了解社群上的熱門議題與追蹤時事來製作行銷文案、廣告企劃等行銷策略。本服務使用進階社群爬蟲，從社群廣大的資料中透過人工智慧技術抽取知識點，並運用知識圖譜技術視覺化關聯度，能協助客戶迅速的了解議題的擴散軌跡、熱門話題間的關聯、話題與帳號間的討論關聯等資訊。

Beseye 日本東急鐵道公司合作，將 Beseye 的骨幹分析技術應用在日本東急鐵道公司的平交道上，若有人員闖入平交道、做出危險行為時發送即時通知到中控中心，有效降低危險發生率，解決先前傳統IVA、紅外線感測不夠準確的問題，成為全球首個將人工智慧影像辨識應用在鐵道的案例。至今 Beseye 的人工智慧影像分析也成為零售商店的首選，包含中華電信、遠傳電信、全球前三大手機品牌、台灣最大商場及全球各地的零售店，目前都使用 Beseye 的影像分析技術來了解客群、消費者行為，進而提升營收和營運管理效益。

智能對話機器人運用自然語言處理（NLP）、生成式人工智慧等技術，透過深度分析使用者輸入，確保提供最相關且精準的資訊。其成功應用範疇已擴展至金融證券和醫療領域，為使用者提供智能查價、智能掛號以及專業諮詢等服務。 NLP技術不僅適用於LINE等第三方即時通訊軟體，同樣也能無縫整合於網頁瀏覽器、專屬APP等多元平台，透過全方位的智慧服務，實現觸及更廣泛的使用者族群，同時達到成本節省及全天候 24 小時的不間斷工作。 智能客服機器人為會員提供更迅速且自主的查詢體驗，藉由FAQ、自然語言理解（NLU）等技術實現自動應答。在查詢股價方面，使用者不僅可以輸入股票名稱或代碼，還能以簡化的常用語，例如：台積電輸入「台GG」即可獲得精確的結果。此外，機器人支援多功能整合，可輕鬆融入不同系統。 雲端版和落地版提供全方位的技術支援，擁有專業的人工智慧技術開發團隊，致力於為現有應用系統增添智能對話功能，進一步提升客戶體驗，使其更為智慧與便捷。

傳統上電視監測都是透過人工完成，但隨著電視媒體眾多，如果要監測每一台電視現在的播報內容，便需要大量的人力。而使用人力不但有可能會有資料蒐集不完全的可能性，在通報上與分析上也會變得較不即時。隨著深度學習近年來的蓬勃發展，電腦視覺的應用也變得更加成熟，現在，我們可以應用電腦視覺在人臉辨識、瑕疵辨識等應用用途上，亦可以用於場景文字探勘與文字辨識。因此我們即有想法想利用深度學習結合場景辨識、人臉識別、語音識別、光學文字識別與文字探勘等技術，製作成一人工智慧輔助電視監測系統，這樣方能以最全面、即時的方式監測電視媒體，並分析每天播報的內容，供廣告商與公部門進行參考

面對高教少子化的趨勢，實施人力精簡的對應策略，導致電話客服人力服務能量捉襟見肘。 因此，因此本公司與人工智能公司合作，將教育平台導入智能客服，以減輕人工客服與導入使用者之問題處理, 若無法解決再行轉接專人諮詢，以降低使用者之服務壓力。

民眾來到稅務局的時候，常常不清楚自己該繳多少稅額，或是需要哪些條件才可以申辦各項業務。透過本計畫，民眾即可透過Web、Line/FB、數位看版與語音機器人進行互動以尋求解答。SmartRobot 智能機器人運用自然語言分析技術在機器智慧問答的基礎上全面升級客服中心，使民眾能自助服務、降低人力成本、提升效率及顧客滿意度，系統支援優化與知識學習體系，提供民眾優質標準化回饋以及7/24零時差諮詢服務。碩網資訊開發的智能機器人 SmartRobot 作為系統導入之底層架構，運用 SmartRobot 之資料源整合工具、智慧型搜尋引擎，關聯相關性分析、語意分析、自然語言處理等 AI 人工智慧工具分析的核心技術，整合客戶服務、身份管理等關聯應用系統平台服務進行平台建置系統開發。

使用人工智慧中之深度學習及機器學習等技術，以混合式多模型(Hybrid model)的設計方式，分析並利用各個傳感器的輸出資料，自動學習並歸類異常行為，並以此做為預測模型之輸入特徵，預估設備的使用狀態，並進一步預測其剩餘的壽命，提供系統使用者相關資訊和及時警告以提早做出最優決策，使潛在之危害最小化。 (1)依據過去人流歷史資料，進行人潮數量之預測，供彈性調度行車間距。 (2)即時分析軌道定位感測器回傳之即時訊號，可預測定位感測器之故障，在定位感測器故障前，即可提早檢知與提早因應，減少全線交通因定位感測器故障導致之停駛或降低行車速度 (3)常態性檢測車廂車軸振動訊號，即時檢測車軸正常或故障並立即辨別故障型態，減少車軸相關元件定期更換頻率，以預防性維修降低定期維修成本，提升行車安全及維修效能。

國內首創商業履歷查詢服務，結合多樣化的OPENDATA並綜整各種網路非結構化商業資料，能夠迅速掌握全臺灣公司行號的商業實績。可廣泛用於工商徵信、商業授信等業務，大幅提升資料蒐集、驗證等工作流程的效率，更降低所需耗費的時間及人力成本。協助迅速偵測商業合作夥伴、競業對手或借貸對象之資訊，透過具有公信力的資料集，將商業營運事實揭露相告。

"結合業者 POS 銷售紀錄及會員資料，經處理及轉換後儲存至數據匯流平台，並利用資料探勘（Data Mining）或人工智慧（AI）、機器學習（Machine Learning）等技術，找出數據中潛藏之訊息，進行消費者輪廓分析模組，洞悉顧客真實需求，提供決策者及行銷人員進行決策分析或預測。 而可針對互動頻次最高的裝置與消費者溝通，如 Line@，進行高效互動，優化互動通路中的互動內容傳遞與準 確推播、提升轉換率，以完成「智慧化服務系統」分析層之建置， 以便利群聚業者可運用系統服務，並將消費數據共享予群聚成員。"

本計畫針對各種異常狀況使用不同的方法偵測，其中異常狀況有：壅塞、事故狀況、異常物件及逆向行駛，透過追蹤模組判斷是否發生異常事件。首先探討壅塞，壅塞發生在車流量大導致車速緩慢的狀況，針對此現象可以透過追蹤模組取得車速，若平均時速低於高速公路的60km/h 最低速限，則判斷壅塞。第二點事故狀況，由於在道路上行駛時須保持安全距離，若兩車距離過近，則會提高碰撞的機率，在事故發生前透過軌跡判斷兩車是否在前方會有交集點，並在兩車發生重疊時則判斷兩車相撞。第三點是否有異常物件，將一般道路上禁止出現的物件加入訓練樣本，以高速公路為例，正常情況下不會有機車出現，若畫面中辨識出異常物件則進行追蹤。最後一點逆向行駛，在路上行駛方向與其他車有所不同，在追蹤時軌跡會與正常情況下有異，判斷軌跡方向異常時發出警示將團隊所使用的 Smart AVI 與目前最常被使用的影像辨識技術之一的 YOLO 相比。雖然 YOLO 可以辨識的種類較多(屬於通用解決方案)，但要運用在交通方面則是Smart AVI 較具備優勢，因架構與設計屬於特定領域的解決方案，其訓練所需要的樣本數較低，演算速度也更快，最重要的是具備追蹤物件的功能。