應用案例

94bot 智慧客服可以處理大多數的常見問題回覆及個人資訊查詢，讓寶貴的人力去處理複雜的客服事件，以大幅提升客服的服務效率及降低人員異動的影響。和企業的資料庫如 CRM/ERP 介接後，更可以提供個人化的回覆，提高機器人服務的深度及廣度。大千智慧的解決方案，採用自主研發基於機器學習的 NLP 引擎，非坊間常用的關鍵字比對技術或是呼叫第三方的雲端 API來解析語意，因此，可以提供高準度及高客製化的方案。只要會寫中文句子，即可建置及優化機器人，不需用寫程式或標註多重的意圖，大大降低導入的門檻及上線後的維護成本。平台的後台可以同時處理來自官網、APP、Line@和FB Messenger 的文字對話作業，客服人員可以一鍵切換機器人或真人模式，達到一對多的服務效率。分群推播及自動貼標的功能，能讓您在經營客戶關係上，無往不利。

人才培育教學方案採客製化設計，可根據需求制訂培訓課程，從基礎到進階一步步了解及應用AI 技術，課程內容規畫理論、實作，亦可以搭配國際認證。

傳統投入大量人力及時間成本的人工巡檢方式，已無法因應高頻率與成效式的道路養護作業需求，因此，使用人工智慧演算法建立道路鋪面破壞辨識模型，透過攝影機與車機系統達成即時邊緣運算，並同步回傳影像與空間屬性於雲端品管圖台。

在 2018 年Computex 會場，工研院展示了多款智慧無人機應用。這些無人機各有其功能及特色，如可設定飛行路線，能一鍵執行飛行任務，臺灣警政署、高鐵、水庫管理單位也使用工研院無人機來執行任務。電信操控無人機隊配備高解析變焦攝影機，結合航點規劃可在空中進行精準拍攝，運用 AI 影像分析技術可快速判斷觀測目標，適合用在工程設施的安全檢測，如勘查鐵路、水庫、橋梁、快速道路或是高樓層建築等。而長效智慧分析無人機，因配有繫留供電和自動捲線器，可長時間不間斷在制高定點監控，經工研院測試能持續飛行6小時以上，並具有抗干擾定位功能。此外，若無人機結合複合動力系統和輕量化航空用引擎，適合防災空拍巡檢、物流運輸、高壓電塔輸配電系統巡檢等。

維曙智能科技(Vizuro)是為企業打造數位轉型戰情室的跨國人工智慧新創公司，總部位於美國波士頓，研發中心在台灣台北。聚焦智慧製造良率管理，醫療影像癌症篩檢，生醫科技通路行銷策略等領域。Vizuro的核心團隊由實戰經驗豐富的多位資料科學家所組成，有別於業界(AI+AOI，人工智慧結合自動光學辨識) 大多只具備標準化的自動瑕疵辨識軟體，Vizuro在瑕疵分類之外，也推出異常偵測、因果推論、製程優化等自主研發的多元人工智慧模型，因應不同客戶的需求，並提供顧問健檢、協作團隊建立、站點模擬與概念性驗證等服務，擅長跨國的客製化專案。

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

以IoT與AI技術建構示警支援平台。裂縫尺與水平氣泡儀具備低成本、可量化之特性，搭配AI智慧辨識，可使社區居民僅需拍照上傳，即能自動回傳數據並觸發警示，突破專業監測與民眾自主間的落差，逐步落實防減災普及化。

台灣獨特地理位置及政經情勢，使台灣成為對岸及全球駭客練兵場，縱使組織內已建立多道安全防線，及不斷審視調整內部的問題，但仍阻絕不了先進的針對性滲透威脅。禍患起於細微，出現哪些徵兆可能代表駭客入侵事件正在擴散，透過以AI技術為基礎的安全專家威脅狩獵法則與人工智慧威脅獵捕模組，鑑識剖析未知威脅，確立受駭範圍與程度，並及早進行處置，是現階段組織抑制資安威脅、控制損害的最佳方案。 TeamT5採用的AI技術，著重於讓AI完成『辨別好程式中混進來的未知程式，並將範圍擴大至整體環境中真實系統內的少量未知程式，降低威脅分析時的雜訊，讓專家能真正專注於探索未知威脅』。TeamT5以威脅情資研究為基礎，將AI技術落實於威脅分析發展出ThreatSonar產品，可將安全專家知識帶至客戶端，真正解決來自網路的資安威脅問題。此解決方案可運用於金融產業、政府機關、高科技製造業、資安監控服務商、電信產業、電機製造業、綜合商社、顧問服務業...等，透過每日定期的威脅入侵評估，發覺潛藏於組織內部的未知威脅，於資安事件爆發與擴散前，及早啟動資安事件的處置與反應程序。

新安東京海上產險會選擇與愛酷智能合作在E保網上提供「保單辨識」與「e寶客服」服務，提供24小時線上保險諮詢服務。團隊成員採用OCR文字萃取光學字元辨識技術自動判讀車主拍攝並上傳的汽車險保單資訊，然後將資料自動帶入欄位。客服方面，透過語意分析技術，修正並優化e寶客服的回覆效率。

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。

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現今工廠自動化的趨勢，已開始由大量機器人取代人工作業，製造業對機器人的需求及依賴程度越高，企業如何確保機器人的高可靠性呢? 因此，能夠自主性判別設備狀態與減少非計畫性停機更成為企業所需要深入探究的課題。機器學習智能監控系統即是針對各式機械設備的動態監測，使用者透過簡單建立健康規範，系統學習動作依照所累積的數據統計進而做出分析判斷，產業進而可訂立預知保養計畫並有助於設計者優化產線設計流程。 藉由即時偵測動態機械之訊號，可預測判斷機械手臂的健康狀況，及焊接作業品質的線上即時監測，使企業有較餘裕的時間安排設備維護與產線，將導入機器人的初衷發揮到極致，『做得快且做得好』

糖尿病自1987年以來一直佔據我國人十大死因前5名，而糖尿病患伴隨的併發症更造成我國醫療資源龐大的負擔，其中因糖尿病所衍生視網膜病變，更使得糖尿病患比一般人高出25倍的失明風險，因此國民健康署規定糖尿病患每年至少要進行一次眼底檢查，但經糖尿病共同照護網內之家醫診所統計，眼底檢查率歷年都是指標偏低的項目，原因不外乎診所缺乏檢測設備與眼科醫師，以新北市為例「全區29個行政區，其中13個行政區無眼科診所」，因此本計畫引進工研院開發AI輔助診斷系統，來協助非眼科醫生進行眼底圖判讀，並判斷糖尿病患是否該轉診至眼科，提高糖尿病患視網膜病變的早期篩檢率。 AI眼底圖影像輔助分析是一套針對糖尿病視網膜病變診斷開發的輔助AI系統，透過取得經醫師標註之資料集，設計一個卷積神經網路，採用機器學習技法讓該CNN學習如何從眼底影像萃取糖尿病眼底病變。已於3家醫院及6家診所進行服務驗證，實際受檢測人已超過4,000人次，訓練與測試影像判讀準確率已達 90%，以精準檢測分析數據供醫師作為判斷依據，提高視力醫療照護效率。

1. 文字編輯就能做配音！大幅降低配音的門檻 2. 提供100種語言、400位配音員 栩栩如生的真人語音品質，可手動變化各種聲音風格 3. 支援加入背景音效、背景音，多種模版供參考 4. 大幅降低真人錄音及後製成本

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