AI 服務應用

以人工智慧、電腦視覺、深度學習為基礎，透過 Viscovery 自行研究開發的技術，為電商提供【AI 圖像搜索解決方案】，打破文字搜尋的限制，讓消費者透過拍照或上傳照片來搜尋難以形容，甚至無法使用文字來做搜尋的商品，例如：外來文商品、服飾、鞋子、包包、美妝商品等，讓搜尋變得更直觀、容易，藉以提升商品搜尋效率與消費體驗，並進而提升電商轉換率與銷售額。目前已與台灣 momo 合作導入。

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。

台灣黃頁（web66.com.tw）為全台最大B2B/B2B2C詢價媒合平台，專注企業買賣雙方媒合超過16年，累積12萬企業會員、7大站群聯盟、Google收錄超過310萬頁，詢價買家到訪率達59%。透過叢集式SEO與高品質網站導流機制，有效將公域流量轉化為詢價留言。平台自主研發AI模型，導入機器學習、雲端運算與歷史資料分析，結合關鍵字語義擴充、變數匹配演算法與AWS高效分散運算，智慧比對買家詢價與賣家供應，實現貨比三家、精準媒合。更進一步提供市場趨勢、網路商機、關鍵字策略、競業分析、新品開發與企業價值鏈等整合服務，協助企業掌握商機、提升接單，創造多贏。

只要準備FAQ，即可快速建立FAQ客服機器人，應用於政府與企業的官網客服、Line官方帳號客服、App客服，自動回覆用戶常問問題，讓人力運用更有效率。 支援即問即答、反問再回答、快速回覆、用戶標籤等功能，提供統計分析報表，可與行銷系統、真人客服系統、會員系統、IM系統，或其他應用軟體系統結合，可應用於便民服務、機關內部客服、客戶服務等。 客戶案例包含花蓮縣政府、中國信託銀行、軍方單位、中華海洋生技、致理科技大學等。 提供雲端版、落地版，100%台灣AI技術開發，歡迎應用系統界接整合，為您現有應用系統賦能AI，提供智能客服。參考資料 https://w3.iq-t.com/faq-chatbot

(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。

AI專利風險監控平台可以提升廠商用戶的效率，免除單筆查閱在智財局上的觀看時間減少人力耗損情形。此平台的功能之一網絡圖的部份，依據各年份可以讓商業上決策者或者專利的申請者快速的了解自家發展的專利和哪些公司是相似度極高。由自家公司為網路圖的軸心，透過網路上的圖示呈現，快速對應競爭廠商有哪些申請專利，避免捲入侵權風暴中。 即時監控競爭對手的重要專利技術，強化研發能力。除了基本的交叉分析，AI的過人之處在於其不僅可以分析資料，還可針對既有數據進行預測。若想知道對手/產業未來的技術發展，可利用AI的預測分析能力，預測該公司（或整個產業）未來2-3年可能發展的技術。即可快速了解對手目前的技術優勢與動態，輔助公司研發部門做為日後研發方向的參考依據。

1. 彙整專案資料：收集訪談語音檔、會議語音檔以及相關的訪談文件，為後續的資料處理和分析提供基礎。 2. 語音檔轉成文字資料庫：利用先進的語音辨識技術，將收集到的語音檔轉換為文字形式，建立結構化的文字資料庫，為資料分析和處理提供基礎。 3. 建立向量資料庫：根據客戶資料和訪談資料，建立向量資料庫，實現資料的高效檢索和分類。 4. AI自動分類：運用人工智慧技術，對專案需求和訪談要點進行自動分類，幫助企業快速了解專案的重點和需求。 5. 會議記錄及需求文件生成：AI自動生成會議記錄、專案需求文件和專案提案文件，確保文件的準確性和一致性。

CloudMile AI 自動內容生成解決方案，專為媒體、出版、電商等內容密集產業設計，協助企業將內容生產流程全面升級至 AI 驅動的新世代營運方式。透過結合全球知名 Generative AI 與大語言模型（LLM）技術，CloudMile 協助客戶從資料整理、標題生成、內容重寫、到語法優化，自動化處理大量文本任務，提升產製效率與內容互動表現。 以時報資訊為例，CloudMile 為其量身打造一套內部專用的文案生成 API 系統，部署於 Google Cloud 平台並串接其內部 CMS，無需額外前端介面，便可快速整合至既有新聞流程中。該解決方案支援多種應用場景，包括「高互動率標題生成」、「社群新聞自動撰寫」、「新聞內容重寫」與「錯字修正」，每一項功能皆透過過去的新聞資料與讀者互動數據訓練模型，確保生成內容符合品牌語氣與編輯需求。 專案導入後，時報資訊在新聞點閱率方面提升逾 20%，有效證明生成式 AI 在內容產製效率與讀者參與度兩方面皆具明顯成效。該系統不僅能針對 PTT 等社群素材即時生成初稿，更可根據歷史流量數據預測標題互動率等級，協助編輯更精準地制定新聞策略。透過 CloudMile 的專業技術支援與技轉機制，企業可持續自主優化模型，靈活調整生成規則，打造出專屬的內容 AI 協作系統，實現內容生產與經營效益的雙重升級。

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。

客服，作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。

體温偵測、口罩偵測，利用人工智慧進行人臉辨識、人型偵測、口罩偵測，並移動阻擋體温異常者，Ayuda具備對環境的感測、辨識能力，以自行決定行動的智慧化功能

傳統購買蝸牛苗僅能依據人工推估數量(因蝸牛苗細小不易計算)採購，其數量參差不齊，造成買賣之間的紛爭以及財物損失，紛爭事件更是因養殖蝸牛興起，隨時間與日俱增。故，針對國內迅速成長之蝸牛養殖市場，藉由賣家提供之大兩蝸牛物件之照片，建立大數據資料庫，建立影像辨識R-CNN模型，辨識往後之拍攝照片中計算物件個數(蝸牛幼體)，提供之蝸牛影像辨識服務，協助養殖賣家獲得精準蝸牛數量，降低人為預判之損失及紛爭。

1. 彙整專案資料：收集各類專案文件、專案時程和文件查核標準，為後續的資料處理和分析奠定基礎。 2. 建立企業資料庫：根據收集到的文件資料，建立結構化的企業資料庫，實現資料的高效管理和利用。 3. AI自動分類與計算：利用AI技術，對專案進行自動分類，對專案文件進行分類管理，並計算專案的關鍵時程點。 4. AI派工：將專案分階段進行管理，按照範本格式填入專案時程表和成員日程表，確保專案計畫的有序進行。 5. AI工作調整：當成員出現工作延誤時，AI會自動重新排列該成員的工作日程，保證專案進度的連貫性。 6. AI查核文件品質：系統自動查核交付文件的品質，確保文件的準確性和一致性。 7. AI查核回報狀況：自動製作專案績效報表，提供專案進度和績效的透明化管理。

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數位樣布資料建立： Frontier的方式很簡單，紡織廠不用添購昂貴設備，只要用公司裡最常見的事務機掃描布片，三分鐘就能上傳完成。接著再透過雲端上多達12個AI引擎，自動辨識布種、克重範圍、紋路、規格、色號，省去手動建檔的功夫。 AI織布判別： 經由機器學習(Machine Learning)讓其進行圖片特徵資料之辨識及分析應用，AI自動辨識布種、顏色及花型 AI圖搜圖： 於樣品庫中，品牌設計師可以從生活中找尋靈感，依照手邊的現有布樣花色的圖片、照片，利用圖搜圖功能來找尋廠商樣布中相近的花色樣式，讓設計師可以更加直覺便利的從生活中找尋想要的布樣花色。