AI 大數據應用

【蛛思CHOOSE】專注於將無法透過人工處理的海量網路新聞與社群輿情，藉由人工智慧整合分析的互動式圖表呈現，搭配探索行為的介面設計，協助使用者在有限的時間完成網路輿情資料收集、輿情風向趨勢觀測、對手輿情佈局比較、潛在輿情悶燒預判等活動。藉由藍星球資訊所開發的網路輿情偵測自動化模組、透事中文探勘分析系列模組、互動式圖表操作設計模組等三類模組的創新整合，使本服務能為廣告代理商、媒體代理商、公關代理商、品牌顧問、各企業與組織的公共關係部門或媒體事務組、政治幕僚，提供提案談資輿情資訊、活動企劃發想脈絡、網路行銷曝光監測、公關形象輿情回饋及輿情危機警示預判，一次解決資料蒐集、彙整、分析的工作流程。

對於公司經營而言，客戶購買行為的發生，總領先於經營決策的制定，如何扭轉這樣的落後性，本司導入人工智慧來做預測建議，因此，三益制動科技股份有限公司將擔任後台支援的角色，並負責實體電子發票系統硬體的建置，以及軟體系統的維護工作，並透過開立發票種類與產生頻率，先收集客戶消費習性，週期性，季節因素，或是突發狀況等等，制定相對應的商業決策映射機制，也就是說，使用Neural Networks 作為AI 運算核心，先利用輸出入層級結構，與Sigmoid神經元做為驅動函數(Activation Function)，將過去交易的紀錄，當作初始訓練(Training)資料，以得出穩定的權重數Wi (i=0, 1, …)後，再據此映射出-庫存管理建議、製造決策建議、原料供應商管理建議等等。 舉例來說，本公司目前的一家客戶發票量最大類別為：剎車片組, 再則是機油濾清器、和空氣濾清器，因此輸入1~9月份的發票資料後，得出銷售決策建議，較傾向提高機油濾清器的促銷方案! 而下個階段加值，將要擴充整體產品品項 (例如：潤滑油、剎車油、剎車卡鉗零件、油路清潔劑等等)，甚至加入技術服務費用的項目(例如：定期保養維護、道路救援、零件壽命到期通知服務等等)，據此擴大加值服務的寬度與廣度!

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

"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。"

隨著電商的蓬勃發展，平台上的商品數量日益增加，消費者對於搜尋商品的效率及瀏覽體驗要求越來越高。然而傳統電商平台在商品搜尋上常面臨搜尋範圍有限、標籤不精確、個人化推薦不足等問題，導致消費者難以快速找到所需商品，進而影響購物體驗及轉換率。 為了解決上述痛點，意藍使用先進的人工智慧（AI）技術，並結合語意分析與個人化推薦系統，全面提升商品搜尋和標籤管理效率，賦予商品具有使用者搜尋意圖的標籤，從而優化用戶體驗。首先我們提供關鍵字與標籤搜尋服務，並搭配商家客製的搜尋排序，以提高資料搜尋查找效率與商品曝光率；同時，針對使用者行為和興趣，提供精準的個人化商品推薦，提升用戶的購物轉換率。另也提供商家自定義排序功能，根據商家的優先級和策略進行商品排序，增加商家商品的曝光和銷售。

若水 AI 數據服務團隊致力於為企業提供大量、安全、高品質的標註數據，並針對電腦視覺相關的數據研發智慧標註平台，配建多元標註工具，設計完善的品管系統及回饋機制，提供整合性的數據處理服務，讓 AI 能精準學習。 我們的客戶類型已遍及兩岸三地及日本市場，涵蓋安防監控、電子商務、自動駕駛、工業 4.0、智慧醫療、人臉辨識以及語音和語意分析…等 AI 應用。我們的客戶來自台灣、日本，包括日商Incubit、Skydisc 、ASUS、工研院、中華電信、雅婷、新竹市政府、台灣智慧駕駛股份有限公司、台灣人工智慧實驗室、資策會...等。AI 應用涵蓋自駕車、橋梁公共安全、瑕疵檢測、電商、智慧農業及智慧醫療。

AI 企業助理串接企業內部人力資源(HR)、ERP、財務與訂單管理等系統，一站式整合所有工作資訊，協助IT、HR團隊第一時間回答來自全公司的問題，一站式整合所有工作資訊，讓員工在對話中提升生產力，目標，加速由外而內、全方位的業務數位轉型。

意藍團隊協助國家災害防救科技中心導入AI Search For KM系統，運用生成式AI與自然語言模型建構「災害防救知識問答平台」，自動針對網路社群媒體之災害相關輿情進行擷取，並透過語意分析及搜尋引擎的技術提供網路輿情即時蒐集與災情觀測內容分析，縮短災害發生時的災害相關輿情蒐集時間，同時以完整且系統化的功能進行災害相關訊息分析，協助快速掌握災情現況，落實循證決策、全面提升災害應變能力。

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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！

從大數據的資料預處理、AI 模型的訓練、一路最終至 AI 預測應用部署的複雜流程中，企業經常因不同階段所需的異質環境、多種運算架構、甚至跨部門的協作而困擾。透過 Gemini AI Management Console 打造出便利企業組織進行跨單位 AI 專案協作的 GPU 管理節點，協助企業更有效率地從海量資料挖掘出更好的商機。 雙子星的Gemini AI Console能夠幫助IT管理者在單一平台上管理數台至百台的GPU及CPU 伺服器的實體與虛擬資源，並可依據組織分工與AI專案管理需求來進行相關客製化開發，有效提升GPU資源的使用率，更大幅簡化企業導入AI的IT複雜度。資料科學家與AI開發人員可透過內建友善的使用者服務入口，便利地自助式快速開啟大量預載大數據與AI工具的運算叢集環境，將底層運算架構建置化繁為簡，只需透過網頁表單輕鬆點選，即可開啟各種所需的AI運算工具服務，研發人員進而能夠將時間與人力資源專注投入在核心演算法上，加速AI產品研發效率（Time to market）。

良率是每一家製造業最頭痛也最重要的問題，數據實體系統（Data-Physical Systems，簡稱DPS）可以基於工廠生產機台設備產生的大量數據建立AI模型進行製程良率的監控、預測、模擬，不僅可以在良率即將出現問題的異常狀況發生前提出預警提早通知操作人員，並能夠對生產過程進行可視化模擬預測找出最佳的製程參數區間，給予操作人員進行參數調整的智能處理建議，進而達到提升工廠生產良率之目的。鼎新電腦的「大人物」部門具備研發整合「大數據、人工智慧、物聯網」各式應用的能力，能夠為企業分析需求並量身打造適合的人工智慧應用。數據實體系統（DPS）是利用機器學習與深度學習分析ERP、MES和物聯網等系統收集機台設備產生的大數據後建立AI預測模型，協助企業完整掌握生產現場的過去、現在、未來，進而創造更大的營運效益。

AI數據整合 –企業數據中台引擎：結合AI應用與產業數據整合，已導入餐飲及零售業 目前積極與神通電腦集團合作洽談 即將結合該公司力推的Sugar CRM系統串接ERP與CRM之數據，共同打造製造業合用的數據中台。 AI Key in –NLP+OCR導入：以OCR+NLP的方式整合AI，協助燈飾與散熱片製造業客戶，將客戶的訂單與圖檔等文件Training分群 最終再用RPA模擬人的操作將分類好的資料回填到表格中，協助客戶大量節省了60%人工Key in的工作量。 AI 社群分析 –NLP+3D視覺化：以NLP + 自行開發的3D社群網絡引擎，協助客戶建置YOUTUBE聊天室語料分析。

現今各產業皆導入自動化與資訊化技術以便提升產線效率、增加產能與效益，而工業物聯網亦是近期火熱的議題之一。由於工業物聯網環境擁有大量且多樣的聯網機械設備與機台。因此也面臨了盤根錯節的管理機制與資安議題，如何有效偵測甚至預測設備異常情形將是一大挑戰。所以，三甲科技便與製造業者共同執行一人工智慧研究專案，以機台內海量的系統稽核數據紀錄為樣本，經過彙整、正規化、分析、訓練等一系列處理流程，建立所屬的運算模型，爾後反覆校正其準確性，藉由不斷地調整使之趨於安定。接著，我們客製化系統協助業者導入偵測機制，結合文字探勘技術從滿山滿谷的數據中查找出特異的物件，也就是異常的製造單元。另一方面，針對員工操縱設備時的互動影像，加以分析、辨識，發掘違規狀況並加以警省，降低異常操作所衍生的風險。最後，我們藉由人工智慧分析判斷細微的設備異樣與操作習慣，使權責人能盡早察覺以提前應對，降低風險衝擊，進而提升運作穩定性。

皮托公司自2004年來致力於大數據與文本分析，引領全球人工智慧現況與未來趨勢。提供圖控式操作介面降低資料分析的難度，全部分析步驟從資料匯入、資料前處理、分析、產生可視化報表等皆可在平台完成，打造平民資料科學家。PolyAnalyst具有排程功能，可即時、快速獲得不易取得的隱含資訊、精準策略；且平台整合多種的資料格式：Office、網站、FB、Twitter、電子郵件、Lotus、ODBC…等，可整合現有系統並保留模型操作歷程與知識思維，減少用戶的重複性工作，讓耗時、繁瑣的資料分析流程不再是您的痛點。 平台內鍵AI自動搜尋參數引擎，所有參數可自動由AI決定，並提供自然語言之分析演算法模型，同時與市面上資料分析軟體有所區隔，具備錯誤矯正能力，提供詞關聯、詞量化、文本時序性的功能，提高資料分析品質。另外支援於GIS空間分析、影像辨識，可結合R、Python、Hadoop等，可應用於各產業結構化與非結構化資料，目前已成功導入半導體、鋼鐵業、製造業、銀行業、服務業、政府機關、學校、國家研究單位…等。