在人力資源管理中，常見如請假辦法、報支規範、出勤異常、獎懲制度等問題，若仍倚賴人工回覆，耗時且效率低。導入AI人資代理人後，員工可直接用自然語言進行提問，系統即從內部知識庫檢索答案並提供出處，並依據身份自動帶入表單資訊或流程節點，有效減少人力負擔並提升內部知識流動效率。配合語音輸入與表單導引功能，更能加速流程完成，並形成問答紀錄供未來教育訓練優化之用。
檢視內容AI在視覺任務上已可達到超越人類的水準，透過專家標記的少量資料訓練視覺任務AI，可大幅度降低人力需求及人工失誤。 榮光科技研發的關係人指紋排除系統即是一例：指紋是刑案現場勘察的重要證物之一，當某一案件發生，鑑識人員採集到數枚案發現場指紋後，必須先排除關係人（如被害人等等非嫌犯）指紋，避免後續比對追查嫌犯之鑑定資源浪費。然而現場蒐集到的指紋通常是不完整、破碎的指紋，因此無法直接採用現已大量使用的手機或安控系統的指紋辨識系統來進行排除關係人指紋的工作。所以全台各刑事鑑識中心仍需靠鑑識人員人工目視比對，不僅耗時，也有人員比對品質不一的問題。 榮光科技的關係人指紋排除系統使用針對指紋影像處理而設計的 deep convolutional network，能夠從複雜的背景中辨識出指紋特徵點。系統在完全沒有假比中false positive的情況下，於警方實際測試資料中達到7成5以上之準確率。系統協助警方大幅降低工作人力成本並達到極低失誤率。
檢視內容實務上醫療機構對公司所提供之AI應用有迫切需求，並且國內尚無相關急重症預測軟體獲得醫療器材二級許可證，因此此應用在市場上具有其特殊性與獨占性，無須進行生物標記即可產出風險機率值，將更容易與臨床醫療資訊系統進行結合而加速拓展至國內外市場。 運用人工智慧技術，能夠預測未來24小時之後病人發生AKI(急性腎臟損傷)、ARDS(急性呼吸窘迫症)等重症的機率值，藉此資訊輔助醫事人員判斷病人發生AKI、ARDS等的風險，並能即時且連續性的超前預測，掌握介入的黃金時機。 所需之輸入資料，須由醫院端依API手冊之指引實作Software Interface，有兩種模式(Model)，以AKI(急性腎臟損傷)為例： Model-1：醫院資料來源主動、定期推送資料至Software Interface，本產品再定期向Software Interface取得。 Model-2：本產品定期向Software Interface索取資料時，Software Interface才向醫院資料來源索取資料。 上述Model-1、Model-2只需擇一實作即可。 本產品輸出主要為兩大部分： 1.風險機率值：數值範圍為0%~100%，數值越高代表急性腎損傷(AKI)發生的機率越高。 2.特徵權重值與其排序。 (1)本產品之預測產出共21項特徵及其權重值(-1.0~+1.0)，特徵權重的絕對值越大，代表該特徵對於預測模型的重要性越高。 (2)輸出特徵權重值及排序之臨床判讀，臨床醫療人員可以參考產品輸出的特徵排序，了解該病人發生AKI風險的重要因素。
檢視內容本系統運用 DeepLabV3 深度學習演算法，建構一套針對保安零件瑕疵辨識的 AI 模型。為提升辨識準確率，開發團隊進行了多種攝影鏡頭與取像環境的測試，共拍攝 1,200 張探傷缺陷影像做為訓練資料，藉此強化模型辨識能力。系統透過筆電連接 RS232 轉 USB 介面，接收啟動指令後，每秒擷取 30 張即時畫面，並對每張影像應用 C1 子項所設計的瑕疵辨識演算法進行判讀，並即時在螢幕上標示出探傷瑕疵部位。整體架構可應用於製造流程的品質控管以及非破壞檢測的磁粉探傷，提升檢測探傷效率化和省人化，協助企業實現智慧缺陷非破壞檢測的探傷解決方案目標精進。
檢視內容透過提高生產現況回饋的即時性，減少不良產品產出之機會並降低假警報，進而優化生產管制上下限； 在設備上安裝控制器, 負責收集資料並回傳至伺服器, 以利遠端監控執行異常維修預測，當預測可能有異常時，即時通知現場人員處置除了定期維修保養外，還可以預防異常維修的情況，則對於產線生產調度增加靈活與彈性，降低待工風險，並能提供排產即時參考與產線平衡管理
檢視內容臺中市政府為改善交通壅塞問題，以提供民眾更好的交通環境，與彰化、南投縣合作並結合高速公路局、公路總局，於民國 109年開始實施「中彰投交通協控計畫」，隨著協控平台逐步發展成熟，在 111 年「中彰投交通協控計畫」期望能藉由人工智慧車流計數數，以提供更完整 的交通信 息及提升 運輸效 率，並持 續改善區 域間之交 通問題，車流量資料分析模組針對路口車流計算要求，利用AI影像辨識建立車輛識別，藉由人工智慧車流計數，以提供更完整的交通信息及提升運輸效率，即時了解路口交通流量和趨勢，並持續改善區域間之交通問題。
檢視內容Openfind 致力於企業溝通及安全領域二十餘年，避免敏感信息的外洩，內容稽核已是企業資安不可缺的一環。有鑑於企業導入稽核流程後，因現有技術大多只針對檔案文字內容處理，但訊息溝通並非僅限於文字而已，圖片、音檔、影片中其實也蘊藏著許多重要的資訊，以往在實務上只能將特定格式的檔案攔截留置，後續再採用人工查核的方式逐一審查，因此耗費大量人力且造成訊息遞送的延遲。Openfind 採用 AI 深度學習(Deep Learning)來處理非傳統文字的信息內容，輔以自然語言理解技術 (NLU) 來識別溝通內容意圖，可以有效的做第一線的判讀，可節省大量審核之人力，提升審核精確度，並加速信息的遞送速度，解決了現今企業的一大難題。
檢視內容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。
檢視內容智能即時派車配送系統包含三大核心： 1 需求預測： 可利用過續運送的大數據資訊，猜測未來的運送需求 ，預測在不同時間點、不同產業別、不同地點、... 等等不同情境下，會產生怎樣不同的配送需求。 2. 供給引導： 利用業者過去的大數據，建立初步的智能車輛調派模型，搭配智能需求預測模型，引導車隊往需求多的方向集中與散佈。 (3) 媒合最佳化： 利用業者過去的大數據，建立初步的智能供需媒和模型，配發工作給接單騎士。
檢視內容透過服務設計的介入，提供完整以使用者為導向的設計規範，不單僅以現有問題解決為主，而是透過四大角色象限: 管理者、生產員、品檢員與客戶，進行以服務設計流程全盤規劃統籌並導入技術應用的思考方式。透過實地觀察、用戶訪談、用戶旅程地圖以AS IS-TO BE的方式展開，實際挖掘人、機、環三者間的關係並產生關鍵服務需求，導出設計解法與服務藍圖並執行之。 以此為觀點，場域透過智能檢測針織生產數位分析平台，可詳實記錄分析生產參數，針對產線設備與作業人員進行稼動分析，並即時了解生產狀態，透過品質預測，找出影響品質的特徵因子，達到品質監測改善之目標，提供管理者與顧客有效掌握生產進度與品質之生產數位方案。
檢視內容臺灣漁港數量眾多，傳統管理方式往往耗費大量人力與時間。為解決這一挑戰，我們運用WEB-GIS空間化技術搭配3D GIS技術模擬現況輔助漁港管理。此外，為掌握更完整轄區海域船隻活動資訊，整合了船隻自動識別系統（Automatic Identification System，AIS），即時提供船隻動態資訊，並利用CCTV監控影像開發AI影像辨識技術，精確識別進出港船舶，提升港口管理作業效率。 透過空間技術化、AI影像辨識、AIS資料整合以及三維數位孿生等技術實現智慧漁港管理與永續漁業發展之目標，落實船隻智慧管理，提升施政效能。此外，「三維漁港數位孿生智慧管理平台」專案榮獲第11屆智慧城市創新應用獎的高度肯定，展現AI 服務應用在智慧漁港管理領域的卓越成就。
檢視內容我國針對自然水體之監測始於民國65年，初期監測重點在於河川水體之水質，直至民國82年及91年才開始針對水庫及地下水水體執行例行性之監測。截至目前為止，台灣現行之水質監測方式仍多以人工採樣後送實驗室檢測為主，然各水體之水質監測作業乃由各機關依執掌辦理，囿於各機關監測水質之目的不同，往往監測數據缺乏一致性規劃或持續性維護，部分資料格式不相容、資料品管或精度不一致等因素，導致額外耗費人力、成本於確保資料格式轉換及內容正確性，限制了資料的流通及應用。本計畫在林正祥環工技師的多年現場診斷顯微觀察下，獲取非常寶貴之指標性功能微生物影像資料，將此藉由AI的輔助，對自然水體之診斷與監控，將發揮控訴即時之功效。
檢視內容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 」系列互動機台，優化應用服務並提供科技行銷之不同消費者體驗。 AI虛擬互動攝影棚服務，民眾可與喜愛的偶像合照互動。滿足粉絲期待與偶像近身合影的需求 , 並透過「粉絲經濟」創意行銷展新商模!
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