AI 服務應用

一般企業在導入AI的過程中，往往面臨以下的挑戰: AI 技術人才缺乏、AI模型開發時程過長、AI模型準確度的維持、與現有應用系統的整合，DarwinML AutoML平台是將傳統的機器學習與深度學習模型開發的過程予以自動化，以解決企業導入AI時的困難，加速產業應用AI的發展

海洋公民科學家於107年建立了垂釣回報功能，公民科學係指由專家學者進行規劃，並提供一般民眾參與研究案中的部分資訊，公民參與不僅可提供海洋保育署更多的海洋資訊，亦可使得學術更加自由普及，而此功能開放至今，已經有許多民眾進行回報，本年度彙整民眾的填報時所提供的建議，進行頁面調整，並導入AI 智慧影像辨識技術，使系統自動解析照片內容，透過AI辨識模型提供最有可能的3種魚種供公民科學家選取，為使公民科學家能更深入瞭解魚種特性、學名、俗名以及習性等資訊，介接「臺灣魚種資料庫」以提升公民科學家對於魚種的知識與認識，讓使用者更便利的進行填報。

漆料產業所謂的電腦配色,僅為從現有色中挑選在進行配色,若遇到新色實則無法調,皆仰賴師傅的經驗進行調配,因此遇到新色時皆要重頭調配,耗費了許多的人力與時間,且每個師傅因調色習慣不同,所配出來的結果一樣但成本卻差異很大。因此欲透過 AI 的導入,透過 AI 模型的訓練,讓 AI 可直接找出最接近的配方與最省成本之配方。AI 智慧辨色系統,系統可達到色彩分析,自動調配並依據成本進行排列,協助企業追求最佳化成本與利潤。

民眾來到稅務局的時候，常常不清楚自己該繳多少稅額，或是需要哪些條件才可以申辦各項業務。透過本計畫，民眾即可透過Web、Line/FB、數位看版與語音機器人進行互動以尋求解答。SmartRobot 智能機器人運用自然語言分析技術在機器智慧問答的基礎上全面升級客服中心，使民眾能自助服務、降低人力成本、提升效率及顧客滿意度，系統支援優化與知識學習體系，提供民眾優質標準化回饋以及7/24零時差諮詢服務。碩網資訊開發的智能機器人 SmartRobot 作為系統導入之底層架構，運用 SmartRobot 之資料源整合工具、智慧型搜尋引擎，關聯相關性分析、語意分析、自然語言處理等 AI 人工智慧工具分析的核心技術，整合客戶服務、身份管理等關聯應用系統平台服務進行平台建置系統開發。

SelfieSign結合FaceOTP驗證模組，打造一款整合影像＋聲＋OTP的數位身份驗證與電子簽章解決方案。當使用者進行遠距簽署時，系統會同時啟用AI活體偵測分析與FaceOTP驗證流程，並全程錄影記錄簽署過程。透過這種三重驗證機制，系統能驗證確保簽署者即為本人、操作過程未被冒用，並可追蹤簽署全流程。該技術特別適用於金融交易授權、遠距醫療同意、保險投保、貸款核准等高安全需求場景。

國內每年展覽場次眾多，本計畫平台可以自動串連合作活動公司資料庫，活動方可先自選展覽或活動類別，後續回存進本系統資料庫前，ＡＩ自動分類器將會針對開立活動進行判別展覽或活動類別權重分配，以利後續會員行為分析計算公式運算，活動方自行輸入主題、簡介、內容…等，ＡＩ分類器將會抓取相關欄位，進行斷字比對及訓練後進行分類。

我們的AI對話式商務整合平台，從客戶端至客服端，為您串連所有的工作流程，包含相關系統整合串接，讓工作流程快速和提高效率，不單以最新的AI智能客服當第一線，更以IA人機協作方式，輔助客服人員快速了解客戶需求和維繫良善的顧客關係管理。 而我們設計的聊天機器人平台，採取最新的人工智慧Deep Learning 深度學習技術架構，可交互式問答多輪對話能力，自動學習問題類別，進而找到答案，大幅降低人力建置成本，並達到高準確率和廣知識涵蓋率。並在整合文字、語音與對答能力的同時，更能透過自然語意理解(NLP)及人臉、語音辨識，以文字客服、實體廣告機，3D智能機器人與客戶輕鬆互動對話交談，讓使用者在對話的過程當中，更能快速了解產品資訊、產品應用和其功能特色，更進一步結合真人銷售。 我們可以將所有顧客軌跡進行數據整合，不論客戶拜訪網站、APP、LINE、FB等社群媒體，以及客服中心(Contact Center) 包含真人服務包含電話、文字客服等，皆可將客戶資料統一歸戶，以利後續消費者行為分析。在這幾年中已成功導入銀行業、政府單位、電商業、交通服務、物流業各大產業，提供智慧服務、智慧交通、智慧政府、智慧物流等AI技術應用。

客服，作在現代企業運營中，人工智慧助理（AI助理）已成為提升效率與決策能力的重要工具。隨著數據驅動的時代來臨，企業內部管理與溝通方式正快速演變，AI助理能夠幫助企業簡化工作流程、提升決策品質、促進團隊協作，使企業在市場競爭中保持領先地位。為企業與顧客之間重要的橋樑，其核心價值在於建立並維護良好的顧客關係，進而提升顧客滿意度與忠誠度。然而，傳統的人工客服在面對日益龐大的諮詢量、重複性的問題以及24小時無間斷的服務需求時，往往顯得力不從心。此時，AI客服機器人的出現，正為客服領域帶來嶄新的解決方案。

物流士AI語音助理採用數位客服助理的概念，整合人工智慧、語意分析等技術，協助解決國內物流士離職率高，1至2年資歷的物流士平均占比高達4成左右新手司機因不熟路徑，全程配送時間平均比老手司機多出1.5~2小時，邊開車又要聯繫客戶容易產生交通安全上的問題，忙碌忘了聯繫，收貨人不在又需重複再次配送。DHL採用APP提醒司機最近取貨點及正確送貨地址，縮短50%等待時間並消除包裹送錯地址的人為錯誤，工研院服科中心「物流士AI語音助理」數位客服助理即時追蹤物流士的配送動態，管控中心預先透過數位語音的方式，掌握車輛目前位置與下一送貨地址，先與收貨人進行聯繫確認收貨人可否收貨，收貨人無法收貨變更下一送貨點並即時告知物流士。當路況異常導致配送時間延遲時主動告知收件人，並透過語音或文字，回復貨件動態查詢。每日出車排單時間減少30分鐘；每件貨收件地址查詢時間減少2分鐘每日可節省約1~2小時的查找時間，並可與廠商原有配送作業系統結合，擴充分析的資料區域趟次/貨量/時間窗/客戶商情/配送熱區分析服務。

智能虛擬助理應用於現有企業系統時，可擺脫面對各種不同系統的複雜和困擾，隨時隨地以語音互動從龐大的企業資料庫快速獲取所需資訊，並實現工作協作，搭配智慧工廠提供即時監控與警示，以及即時追蹤生產進度，讓使用者隨時掌握各種突發狀況。而應用在智慧化展覽館或博物館時，可取代傳統的導覽手法，結合人工智慧及互動設計化身為參觀者的專屬導覽，並可搭配智慧化環境設備裝置，透過語音直接操控周遭的智慧裝置，如：環境燈光、影音設備、或現場實景攝影機。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。智能虛擬助理的核心是基於自然語意處理（NLP）技術的聊天機器人，以深度學習與機器學習分析互動語料後建立對話模型，並整合文字及語音的識別及應答，可以跟使用者進行自然語言的互動。

為提升市民查詢市政資訊的便利性與智能化程度，建置一套智能客服系統，透過語意理解技術與自動化知識庫管理，讓市民可自然語言查詢市政資訊，系統可即時回應並持續優化服務品質。

緯創軟體團隊開發了基於機器學習的自動醫學影像標註模型，並將模型整合至雲端平台建立完整的自動標註系統。團隊建立了以下的流程: 1.建立資料清洗模組並自動化建構訓練資料集 2.設立團隊檢閱的檢查點以利審閱自動化建立的資料集 3.建立模型訓練模組並能提供模型訓練結果 4.設立團隊檢閱模型預測結果 5.自動化模型部署流程。模型開發流程主要著重在流程自動化及功能模組化並設立人工審閱節點供工程師及科學家分析資料訓練集與模型測試結果。功能的模組化可以降低工程師在後期維護上的難度，並且有著快速插拔套件的優勢。

以獨家專利技術VBIP提供地圖、起訖點路徑規劃及3D AR導航服務。串接2D平面導航及3D AR導航的服務。基於視覺的室內定位技術(Vision-Based Indoor Positioning, VBIP)系統是一種新穎的室內定位方法，利用使用者智慧載具捕獲的攝像機圖像來定位用戶，相較於其他室內定位技術，以視覺辨識為基礎的定位技術可節省硬體架構成本，並與戶外定位系統流暢連接，提升使用者體驗。使用者可在電子地圖上搜尋周邊服務及功能，選定後再連至3D導航功能。2D轉3D時，打開鏡頭的瞬間，即可透過手機鏡頭認知空間，經由VBIP技術進行定位，並開始導航服務。

現階段產品應用，進行球員、移動軌跡、執行戰術、得分與否進行辨識，將蒐集的數據整合進儀表板，提供教練團進行訓練規劃。遠期產品規劃，使用於正式比賽，即時串流影像與辨識，與賽評或實況進行搭配，與觀眾進行互動。

過往文件資料的彙整、分類、分析作業皆需仰賴大量人力的處理及判讀，除去高昂的人力與時間成本，透過人力進行這類型工作無可避免會出現人為誤判的情形，往往需要進一步的檢查、驗證，方能確保解析結果的正確率在可接受的範圍內。藍星球資訊將自主開發的自動化資料豐富程序(ADEPT)，搭配改良後的長短期記憶網路(LSTM)、語意向量(word2vector)、深度學習(kNN)等機器學習模型整合為【透事THOUGHTS】系列技術，運用AI演算法自動剖析文本，將巨量文字資料進行智慧分類、自動摘要、詞彙萃取、情緒感測、精準推薦及觀點聚類等分析，協助使用者從中提取可供加值再利用的各式特徵資料。本技術常應用於典藏資料、知識文件、書籍文章、開放資料等各類型中文資料，亦可串接於各種規模資料庫的建置。