應用案例

雲端服務廠商都有提供以下服務來加強或協助提供更好的消費者體驗，如 AI 對話機器人、利用機器學習服務最佳化行銷、預測性行銷、巨量資料分析、需求預測和價格最佳化、出貨與配送的需求預測等等。針對這些已經使用雲端服務的客戶，根據研究，雲端費用平均每個月有 35% 的浪費，卡洛地提供雲端資源監管，讓客戶在使用雲端資源的同時，將企業的雲端資源成本花在刀口上，同時更易於抓漏與閒置。

受輔導廠商的椰果產品製造流程中，產品封膜完整性是藉由人工抽樣檢查，因人力資源安排與產線速度不慢兩個因素，目前抽檢覆蓋率為2.5%。封膜不良的產品一但出貨，不但造成單罐產品損害，也影響同箱產品、運輸工具的汙損，並招致蚊蠅，對整體造成危害，影響商譽。 另外，本產品是高濃縮加工食品，封膜不良若無檢查出來，且買家也未檢測，可能造成食安風暴，十分危險。 因此廠商想導入AI品管檢測方案，一方面想提高檢測覆蓋率，另一方面也希望AI系統可以準確地挑出封膜不良產品，減少不良品出貨的機會。

(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。

台灣大哥大旗下的線上音樂與影視串流平台 (myMusic & myVideo)，利用個人化影音推薦技術解決內容與用戶數不斷成長所導致的媒合效率偏低問題。 提供技術的工研院巨資中心透過巨量資料分析平台處理大量內外部異質性影音內涵資料、中繼資料、用戶行為資料；結合用戶偏好分析、內容導向推薦、協同過濾推薦以及多種統計與機器學習方法，建構可滿足個人化推薦運算之複合式推薦系統，同時改善過去由PM人為決定推薦內容的作法。

AI語音智能健康照護語音助理可串接搭配各項IoT感測器，降低照顧人員負擔，亦可透過每日的量測紀錄，隨時注意身體狀況；除智能健康照護功能外，還可陪伴聊天講故事說笑話、更能讓遠距子女遠端同步父母狀況及互動，同時也具備智慧音箱基本生活資訊查詢、聽音樂等，並搭配專人服務，提供細緻貼心的個人客服與精準行銷。 本團隊採用最新人工智慧深度學習(Deep Learning)設計語音智能健康照護平台，透過自然語意理解(NLP)及智能學習，開發文字、語音的識別與對答能力。 搭配團隊開發的核心技術，可整合串接各項IoT裝置、並搭配網路開放資料，創造更多樣化的專屬功能。除了健康照護領域，語音智能健康照護語音助理也可以客製化應用於其他產業服務與行銷應用。

本研究目的在透過一個智慧型的對話式人機介面，以聊天機器人的型式提供投資者評估投資新聞內容的可信度。在技術創新方面，本年度之研究利用語意分析之技術，對於金融商品(股票)所提供的相關資訊的品質，進行信息內容之解析與評價，研究包括新聞內容本身(新聞、 雜誌、研究報告)進行解析,辨別單一新聞消息中：(1) 媒體來源(可能是投顧、媒體、記者)、(2) 關聯金融商品標的、(3) 多空看法(內容對商品未來走勢是否表態)、(4) 對應投資期程(短線、中線、長線)等等。透過語意分析技術擷析過往該媒體來源所發佈之新聞內容，並針對新聞內容預測之結果進行回測，計算出該新聞內容提供者所預測之情報準確度產生一檢驗結果，最後由評價產出系統整合產生一評價資訊，並儲存於系統平台以對話式人機互動方式供使用者查詢。藉此，提供投資人查詢各理財新聞提供者過往的準確度，以作為使用者投資理財之參考依據。本研究之目標在幫助投資人對於新聞內容有一參考指標以加深投資者進行投資決策時之幫助 。

利用AI大數據分析幫助零售商從POS海量交易紀錄中，了解形形色色的「消費者購物籃」組合，以建立更好的消費者購物體驗，提升公司形象與業績，成為具備智慧零售元素的公司。達成以數據驅動(data driven)的新營運成長目標！

本PHM系統的核心價值在於其能夠精確地預測設備健康狀態與設備的製程狀態，提高生產過程的效率。透過結合IOT、邊緣運算，系統不僅能夠減少算力需求和演算時間，還能夠降低誤判風險，提高模型的遷移性。這項創新技術將為製造業的數位轉型帶來巨大的改變，協助企業實現高效運營和成本降低。

台灣黃頁（web66.com.tw）為全台最大B2B/B2B2C詢價媒合平台，專注企業買賣雙方媒合超過16年，累積12萬企業會員、7大站群聯盟、Google收錄超過310萬頁，詢價買家到訪率達59%。透過叢集式SEO與高品質網站導流機制，有效將公域流量轉化為詢價留言。平台自主研發AI模型，導入機器學習、雲端運算與歷史資料分析，結合關鍵字語義擴充、變數匹配演算法與AWS高效分散運算，智慧比對買家詢價與賣家供應，實現貨比三家、精準媒合。更進一步提供市場趨勢、網路商機、關鍵字策略、競業分析、新品開發與企業價值鏈等整合服務，協助企業掌握商機、提升接單，創造多贏。

本骨鬆AI輔助篩檢系統參照現有骨質疏鬆醫學指引作為判斷依據。透過訓練經過電腦比對黃金標準DXA檢測結果的髖部X光影像，本系統能分析髖部X光影像中股骨擁有骨質疏鬆風險，精度達9成以上。可搭配醫院既有X光機設備或現有X光車，並無硬體購置成本與儀器城鄉分布不均限制，且拍攝部位符合骨質疏鬆診斷醫學指引，將可補足骨質疏鬆篩檢市場的缺口，並提供潛在風險患者及早偵測與預防。

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。

過去，為了確認使用者的身分，我們透過網路的帳號密碼或是實際生活中的卡片等載具來做為數位資料的中間橋梁。但是帳號密碼會忘記或被竊取；卡片亦有遺失及被竊取的問題；所以過往我們會增設監視裝置做為事後稽核的紀錄方式。而今技術進步，我們可以透過生物辨識的方式，藉由每個人的生物特徵來取代傳統的載具，避免遺失(忘)或是被竊取的問題，進而提升辨識的安全性。再則透過人臉辨識可以採非積極的辨識特性，運用現有的監視設備，可以協助提升自助或是服務的便利性，以提高服務的品質。 精誠集團將人臉辨識的技術整合應用在智慧通行上，提供黑白名單的臉部辨識解決方案，可以不需要額外採購新的監視設備，只要現有監視設備符合H.264壓縮格式即可利用做為前端影像收集的裝置，透過精準快速的辨識功能且架構可以彈性調整，提供快速且大量的客戶資料辨識解決方案。 白名單的部分，適合各服務產業，可以透過人臉辨識後的結果，發送訊息或是直接將客戶資訊帶出，提供從業人員更加迅速的服務客戶，更可以讓服務更精準有質量。 黑名單的部分，可以協助服務業辨識列入黑名單之人員，並發送訊息提醒人員注意防範可能產生的破壞及損失；另外也可以協助保全或廠區管控人員，減少大量訪客或是從業人員進入辦公區域時，因眼睛疲勞造成疏忽而放行的尾隨人員，落實管控。

智能化麵包辨識系統有效解決結帳人員記憶、辨識、計算成本且提高結帳的正確率，讓結帳人員和消費者之間有更良好的互動。 雲逵科技的智能化麵包辨識系統是建構於iPad AI POS上，設計上讓使用者輕鬆達成-智能、敏捷、輕巧、快速、準確、穩定、決策的目標。 在使用上-使用者可利用iPad AI POS 的功能將麵包裸裝及包裝的圖像拍攝後上傳於AI雲，在AI雲收到麵包圖檔後即進行標註->建模->訓練的動 作->產生模型。使用者只需下載模型後即可進行辨識，在進行辨識的同時若有產生無法辨識或辨識錯誤的物件時，可即時在iPad上進行標註， 每次的辨識及標註都會即時上傳至AI雲，在AI雲端會利用這些已辨識的圖檔定時做優化的動作，讓AI辨識變的愈來愈聰明，有效提高結帳人員 的效率及結帳的效益。

AI專利風險監控平台可以提升廠商用戶的效率，免除單筆查閱在智財局上的觀看時間減少人力耗損情形。此平台的功能之一網絡圖的部份，依據各年份可以讓商業上決策者或者專利的申請者快速的了解自家發展的專利和哪些公司是相似度極高。由自家公司為網路圖的軸心，透過網路上的圖示呈現，快速對應競爭廠商有哪些申請專利，避免捲入侵權風暴中。 即時監控競爭對手的重要專利技術，強化研發能力。除了基本的交叉分析，AI的過人之處在於其不僅可以分析資料，還可針對既有數據進行預測。若想知道對手/產業未來的技術發展，可利用AI的預測分析能力，預測該公司（或整個產業）未來2-3年可能發展的技術。即可快速了解對手目前的技術優勢與動態，輔助公司研發部門做為日後研發方向的參考依據。

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。