AI行銷運用

根據會員資料或標籤屬性串聯ChatGPT自動生成行銷文案。

SkyREC 與零售品牌交流的經驗中，發現普遍有三大管理問題：第一，巡店時間長，效率不彰。第二，會員制比例不高，無法有效掌握線下顧客資訊。第三，缺乏數據分析團隊，幫助品牌檢視數據、優化決策。 藉由 SkyREC 全方位管理平台，幫助品牌同步掌握質化及量化數據。首先，運用影像辨識，洞察購物旅程 3 大環節，掌握顧客從店外、店內互動至結帳前的行為表現。接著，結合「雲端分析報表」及「Video Focus」挖掘實際影響交易表現的原因，藉以對症下藥。 某知名連鎖電器品牌，推出全新電棒捲並設立門市髮捲體驗區。透過制定員工服務 SOP ，藉此提升顧客體驗度及購買意願。 活動開始後，品牌區主管首先檢視「髮捲區顧客停留率」（停留人次及停留時間），找出停留時間普遍低於 3 分鐘的店舖（因為品牌規定的髮捲體驗 SOP 至少需超過 3 分鐘。）數據發現 A 門市雖位於一級商圈，但停留率不到一分鐘。接著，運用 Video focus 快速查看門市人員服務品質後，發現當顧客接近時，店員卻沒有上前幫助體驗，導致顧客可能不清楚使用方式。以往這些資訊需透過巡店、店舖訪問、銷售資料，才能掌握店舖營運狀態。 而藉由 SkyREC 全方位管理平台，區主管即可輕鬆獲得數據及店舖互動短片，快速了解門市營運並直接對症下藥，節省超過 900% 管理時間。

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。

在電子商務面進全球化競爭壓力下，富邦媒體科技 (momo) 導入工研院發展之「電子商城融合多元方法之混合式推薦技術」，提昇消費者線上購物體驗。工研院的技術融合了多元演算方法與線上、線下兩階段之使用情境偵測，這項混合式推薦技術能分析使用者的瀏覽習慣、購物行為、消費需求與偏好，在短短 2 秒內，從近百萬商品中，精確演算出適合推薦之商品，優先列入推薦，打造快速便利的多種個人化推薦應用，包括首頁主題購物樓層及商品頁、分類頁的推薦應用等。工研院更運用與 Amazon, Netflix 等國際大廠類似之A/B Testing機制，不斷優化推薦成效。富邦媒體科技總經理林啟峰表示，工研院的混合式推薦技術，大幅提升 momo 消費者點擊率達 1 倍，藉由個人化推薦帶動的營收佔比亦達 10%。

能火動畫是由前好萊塢電影特效集團虛擬人團隊負責人與知名廣告製片公司創辦人共同創辦，為一家從 3D 後期特效切入的科技公司，將AI、AR、VR等技術廣泛導入行銷產業鏈，願景是成為元宇宙廣告行銷集團。 其主要產品為3D AI智能虛擬人，結合Unreal遊戲引擎與微軟Azure OpenAI ChatGPT、NEC頂尖人臉辨識系統等頂尖技術，使AI虛擬人聽得懂、會說話，更能看得見，經實證後確認可大幅提升行銷與娛樂可能性，短短24小時即收集了3000人次的互動資訊洞見，期待與客戶共創AI元宇宙新紀元。

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。

在競爭激烈的數位市場中，高品質且客製化的內容已成為企業成功的關鍵因素。然而，傳統的文案創作方法面臨著諸多挑戰：耗時費力、難以快速針對不同目標受眾生成個性化內容、缺乏數據支持的創作策略，以及人工撰寫可能導致的一致性和規模化問題。有鑑於此，我們提出了「文案大師」計畫，旨在革新內容創作流程。這項創新不僅能夠大幅提高內容創作效率，還能實現大規模的個性化內容生產。通過利用先進的人工智能技術，我們期望顯著提升文案的質量和相關性，同時幫助企業更精準地與目標受眾溝通。「文案大師」的開發體現了我們對未來內容行銷的願景：高效、精準、客製化，並且完全由數據驅動。通過這個工具，我們希望為企業提供一個強大的競爭優勢，使它們能夠在瞬息萬變的數位環境中快速反應並脫穎而出，實現持續增長。

BOTEE 是宏康智慧公司設計開發的人工智慧線上聊天機器人(Chatbot)， 商家可以使用它來幫助提供線上客服、行銷推廣，甚至販售商品的服務， 它能幫商家解決客戶問題、導入客流量以及提高客戶滿意度，是服務客戶與行銷自動化的線上工具。 使用BOTEE不僅能夠節省人力資源，並能依照客戶的需要提供客製化服務，增加觸及率，是商家在線上競爭必備的利器。 1. 7 x 24隨時與客戶在線上互動 2. 互動式引導找出客戶想要知道的資訊 3. 回答與解決客戶提出的問題，自動帶出客戶詢問的或判斷可能有興趣的公司產品或服務 4. 即時提供公司產品或服務資訊 5. 連結客戶至公司產品網站下單 6. 接受售後服務需求，啟動後續真人服務作業 7. 可以主動或應客戶要求連結至真人客服，真人客服可即時或待上班時接續之前的對話與客戶互動 8. 保存每一次與客戶互動紀錄，作為後續大數據統計分析與改進後台語料庫

Volvo攜手愛酷智能科技，為活動量身打造Facebook Messenger 上的聊天機器人，導入最新AI科技，提升民眾以往的參展體驗。 本次Volvo打破傳統互動模式，在聊天機器人中應用圖像辨識技術與智能濾鏡，結合QA問答讓來賓在遊戲中了解品牌故事和感興趣的車款。

1. 利用先進AI技術快速完成檢核，自動識別並標記文中的違規風險。 2. 每個違規警示均連結相關法規和裁罰案例，節省查證時間。 3. 系統自動更新法規和案例，免去手動整理的需求。

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!

優愛德利用大數據技術，整合企業行銷所需的數據，包含 Google Ads、Facebook Ads、Google Analytics 與 粉絲團等資料，歸納成媒體 (Media) 、受眾 (Audience) 、產品 (Product) 等維度偵測與追蹤 60 個以上 AI 行銷指標建構成企業的關鍵數據地圖 (MAP)，服務包含使用者行為追蹤、廣告素材分析與建議、產品銷售預測、自動化媒體預算分配等，讓企業行銷在數位策略執行上可快速反應市場變化。

AI醫療已蔚為趨勢，但醫療研究者常因資料蒐集、標註資料、撰寫程式語言和反覆調校訓練模型花費許多的時間與精力。沐恩生醫憑藉與許多不同醫師合作解決AI問題累積的經驗，特別研發出讓醫學研究者不用寫程式即能一鍵自動建模，直接自動處理AI機器學習所需要之特徵工程、模型選擇、調整參數、模型評估等冗長的處理流程，成功打造MAIA人工智慧自動化完整解決方案平台，協助研究者高效生成專屬的分析及預測模型、加速AI臨床應用 ，不但能建立混合數字、文字、圖形、波形複合資料的模型，同時以遷移學習的方法，讓產出之模型可以共享、疊加，進而衍生模型市集，讓研究模型變成分散式合作和分潤的新商業模式，對加速AI智慧醫療進化提供了整體的解決方案。 除醫療影像外，沐恩生醫亦積極發展人工智慧應用於醫療數據之判讀與預測， 以及利用自然語言處理技術，協助生醫資訊學之研究發展，運用此技術除已擴增MAIA平台功能可以透過問句方法大量閱讀與摘要醫學期刊，更可將文字、數字變成向量，運用AUTO DL+GCNN模型加速創新開發，如蛋白質與疾病的關係、蛋白質與藥物的關係，希望能對台灣生技醫療產業的創新及發展做出更大的貢獻。

AI醫療已蔚為趨勢，但醫療研究者常因資料蒐集、標註資料、撰寫程式語言和反覆調校訓練模型花費許多的時間與精力。沐恩生醫憑藉與許多不同醫師合作解決AI問題累積的經驗，特別研發出讓醫學研究者不用寫程式即能一鍵自動建模，直接自動處理AI機器學習所需要之特徵工程、模型選擇、調整參數、模型評估等冗長的處理流程，成功打造MAIA人工智慧自動化完整解決方案平台，協助研究者高效生成專屬的分析及預測模型、加速AI臨床應用 ，不但能建立混合數字、文字、圖形、波形複合資料的模型，同時以遷移學習的方法，讓產出之模型可以共享、疊加，進而衍生模型市集，讓研究模型變成分散式合作和分潤的新商業模式，對加速AI智慧醫療進化提供了整體的解決方案。 除醫療影像外，沐恩生醫亦積極發展人工智慧應用於醫療數據之判讀與預測， 以及利用自然語言處理技術，協助生醫資訊學之研究發展，運用此技術除已擴增MAIA平台功能可以透過問句方法大量閱讀與摘要醫學期刊，更可將文字、數字變成向量，運用AUTO DL+GCNN模型加速創新開發，如蛋白質與疾病的關係、蛋白質與藥物的關係，希望能對台灣生技醫療產業的創新及發展做出更大的貢獻。

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。