AI 服務應用

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。

英登股份有限公司除提供AI演算法開發服務外，亦可依照顧客內部需求規劃與執行AI 教育訓練課程，建立員工 AI 能力養成體系。主要目的在於推動 AI 於日常工作之實務應用，規劃主題課程，協助同仁理解AI 基本概念、學習AI 應用工具操作，促進內部流程優化與效率提升。舉例來說教育訓練規劃為期四個月的 AI 應用教育訓練，共 19 小時課程，透過每月一堂主題式教學，循序涵蓋 AI 基礎與 Prompt 實務、Gamma 簡報應用、ChatGPT＋Colab 資料分析，以及 Make 自動化流程，讓員工能系統化理解 AI 工具並完成情境實作，逐步培養實務應用能力，推動AI 技術在日常工作流程中的落地與推廣。

商業電子郵件詐騙（Business Email Compromise，簡稱BEC）為近年新興的全球性資安威脅，造成各企業每年合計超過百億美金損失。犯罪組織針對受害企業以各種方式入侵、長期潛伏盜取資訊，最後策畫騙局誘使受害者匯款或與錯誤的對象交易。 此類犯罪中，關鍵的詐騙信件常與一般的商業或私人信件無異，因為與商務情境、日常往來行為相符，BEC信件甚至不需含有網址、附檔等可供技術性偵測防護的內容，讓防毒、阻擋點擊的防護措施無從著手。 Openfind網擎資訊為國內郵件資安領導廠商，具有最高市占率並輸出至日本等國。針對各種惡意威脅信件，雖已研發推出各式產品服務，可由信件附檔、信件寄送行為中辨識威脅郵件，仍然持續觀察到市場上缺乏對BEC更精準有效的偵測技術，對於不含有惡意附檔或可疑網址的信件，系統能偵測或理解信件內容之自然語言、感知其意圖，提醒使用者注意，期望能將AI技術落實在資安領域，提升企業競爭力。

透過Gen AI智能客服與各式搭配的產品模組，包含智能辨識、預測推薦、拍貼、小遊戲、智能DM、促銷活動與數據整合等，迸出數位轉型新體驗!

協助環保署資源回收稽核認證雲端認證制度，導入影像辨識技術來提升目前人工檢視雲端引擎照片之工作，因引擎號碼的樣態可能多達上千型式，發展以機器為主、人工為輔的智慧稽核認證程序。 導入影像辨識作業結合平板工具(APP)，自動帶出辨識後相識度最高的可能結果，作業人員僅需採用選取的方式，加速人工作業，而資訊直接在作業現場，透過平板設備無線網路傳輸，將資料導入所管理的系統中。

VANTIQ新冠病毒安全防護聯動系統可以應付新冠疫情下企業復工，體溫異常狀況監測和限制人員流動傳播疫情。 有效的保障辦公大樓、校園、工廠、政府機關、醫院、機場等場所正常工作秩序，維護員工健康和生命安全。 VANTIQ在監控場所入口設置體溫人臉一體化識別門禁，可以在員工及訪客佩戴口罩情況下進行有效識別。當進場人員體溫超過預警閾值時自動發出警告。通過VANTIQ的即時處理技術，立即通知相關部門進行防護控管安排。VANTIQ整合影片結構化處理能力以及發燒紅外線檢測攝影機，將體溫標籤標示在目標人物上，即時從人潮中定位捕捉。VANTIQ結合外部資訊系統，從航班的安排調度到智慧建築平臺，即時動態對人物或感測器的警示數據進行識別並預警。VANTIQ與室內及室外地理資訊結合，地圖定位疑似病例並即時協調醫療資源，快速跟進處理。VANTIQ 數據看板可以即時展示易感染擴散區域，並可跨區域、跨部門使用業界標準協定共享資訊。

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。

Shoplus 是 iKala 在東南亞及台灣為品牌主及零售商打造的 AI 社群電商銷售工具，運用 iKala 獨家開發的 AI 語意及圖像偵測技術，協助品牌主及零售商，快速整合臉書及 IG 等社群銷售通道。透過 AI 商務機器人、訂單管理系統、及社群電商顧客管理系統，在銷售的過程中，運用 AI 傳遞人和人之間的溫度。憑藉卓越的 AI 技術實力也奪下多項 AI 應用大獎。2021 年回台落地，與全家獨家合作，推出 Shoplus 商店家，共同面向台灣市場。 三大特色： 1. AI 偵測直播留言，訂單不漏接：運用 NLP 技術協助賣家在直播銷售的同時，自動偵測具有購買意願的留言，並立即寄送 Messenger 訊息通知消費者，快速引導完成訂單。 2. 智能對話機器人引導訂單成立，購物好簡單：消費者在社群影片下方留言後，便能即時收到 Messenger 訊息，在對話中完成訂單，讓直播選購、社群消費、及訂單確認一氣呵成，體驗無縫接軌的社群電商消費流程。 3. 整合式管理後台，管理好方便：結合商品添增、訂單資訊、客戶管理及營運報表的整合式後台，讓商家一覽銷售與庫存的全貌。整合全家店到店取貨物流服務，透過整合式管理後台，便能清楚掌握包裹寄送及貨款入帳狀態。

將人臉辨識、口罩偵測、體溫偵測整合與服務型機器人進行整合，使其在疫情期間可同時進行體溫量測，口罩提醒等工作; 並可依需要發出警訊。該功能除增加相關硬體設備，同時須與人臉辨識，口罩辨識系統進行整合。口罩辨識系統以機器學習方式建立模型，服務型機器人偵測到人臉時以該模型進行判斷口罩是否佩戴，並決定是否發出提醒語音。

A. 廠方面臨問題： 1.AOI 機台誤判率過高(Over Kill Rate：15%)，人工覆判比例過高 2.品管流程需判定產品是否需覆修，因此品檢人員每日需判讀>100,000張的照片，人力負荷過重，成本過高，效率不佳。

滿拓科技提供客製化的 LLM 演算法落地訓練服務及企業資料庫串接， 協助您領先市場推出最具競爭力之專有領域生成式對話 AI 服務， 抑或是實現內部 AI 資料化訓練，滿拓獨家 LLM 自動化訓練流程， 可在高度自動化程序下，用最短時間協助您推出新型態 AI 服務 ，提供從雲端到地端落地部署一站式整合服務，整合了 AI 專家顧問、 AIHPC 技術環境資源、大型語言模型 LLM 開發服務，並且能夠支援在地服務， 滿拓科技願與您攜手合作，協助貴司擁有最符合企業需求及 使用效益之 LLM 產品，搶佔市場領先地位

Openfind 致力於企業溝通及安全領域二十餘年，避免敏感信息的外洩，內容稽核已是企業資安不可缺的一環。有鑑於企業導入稽核流程後，因現有技術大多只針對檔案文字內容處理，但訊息溝通並非僅限於文字而已，圖片、音檔、影片中其實也蘊藏著許多重要的資訊，以往在實務上只能將特定格式的檔案攔截留置，後續再採用人工查核的方式逐一審查，因此耗費大量人力且造成訊息遞送的延遲。Openfind 採用 AI 深度學習(Deep Learning)來處理非傳統文字的信息內容，輔以自然語言理解技術 (NLU) 來識別溝通內容意圖，可以有效的做第一線的判讀，可節省大量審核之人力，提升審核精確度，並加速信息的遞送速度，解決了現今企業的一大難題。

CloudMile 萬里雲企業教育訓練服務，專為企業在 AI 轉型與雲端應用過程中所面臨的挑戰而設計，協助解決技術人才短缺、技能落差與訓練資源分散等問題。CloudMile 萬里雲擁有 Google Cloud 原廠授權的專業講師團隊，結合理論教學與實作操作，透過實戰導向的課程設計，幫助學員系統性掌握雲端架構、大數據分析、機器學習與生成式 AI 等技術，全面提升企業內部技術實力。 課程內容涵蓋從基礎到進階的多元主題，包括 Google Cloud 基礎架構介紹、Kubernetes 實作、BigQuery 資料查詢與最佳化、GKE 架構設計、資安管理，以及近年熱門的 Vertex AI、PaLM API 與 LLM 應用開發等內容。無論是工程師、資料分析師，或是企業決策者，都能根據自身需求找到合適的學習路徑。 CloudMile 萬里雲提供彈性的企業包班服務，支援線上與實體授課，授課地點可依企業需求安排，課程人數彈性，最少五人即可開班。課程結束後，完成指定的實作練習可獲頒官方學習證書，強化學員專業認證。過去 CloudMile 萬里雲曾為技嘉科技、臺大管理學院、弈樂科技等從高科技產業、教育到數位原生等龍頭企業量身打造專屬課程，深受學員肯定，是企業培養 AI 與雲端技術人才的首選科技夥伴。

iSeek—訂閱制AI視覺辨識平台擁有多款核心產品及解決方案，主打訂閱制取代鉅額購買一次性AI套裝軟體，以SaaS雲端服務隨取隨用的極致便利性，讓多元產業體驗革命性AI視覺辨識技術。 情境導向iSeek AI影像辨識平台，專注在提供通用性高的辨識服務（如：年齡、性別、安全帽、反光背心、火焰煙霧、車牌辨識…等），主打Low-code的形式，開發人員不需要任何AI背景，不需要佈建環境，只要把圖片上傳至雲端，立即依照影像提供辨識結果，方便系統業者開發創新產品。

(一). 計畫緣起 A. 廠方面臨問題： 1.製程日益精密、客戶要求全檢、量測產能已達上限 2.製程不穩定無法進行有效控制 3.首批需要投Dummy片驗證，需耗時半天 4.Layer量測難度大(破壞性檢驗)，無法全檢。 B. 執行步驟： 執行與整合步驟為： Step1. 建立AVM系統：完成100%全檢目標 Step2. 整合SPC系統：將AVM預測結果整合廠內SPC系統 Step3. 整合Alarm系統：將AVM預測結果依廠內Alarm 原則整合廠內Alarm系統 Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制 Step5. 整合當站製程：進行Feedback Control Step6. 整合後站製程：進行Feedforward Control 。 其中，Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制，需考量9項實務整合因素如下： 1.抽樣比例 2.機台穩定性 3.機台資料異常 4.AVM 模型狀態 5.預測精度水準 6.量測異常 7.產線排程穩定性 8.狀態改變: 調機或清機等。