AI 服務應用

開發國家因人口老化、少子化、勞動條件提高等變遷，傳統零售業面臨人力短缺及人事成本高漲的壓力，導入自助結帳系統已逐漸形成趨勢。Technavio的分析師預測，從2018年到2022年期間，全球零售商店自助結帳終端市場將以18.63％的年複合成長率成長。近年來由於影像辨識結合人工智慧的快速發展，再加上相關硬體技術漸趨成熟且成本下降，採用影像辨識商品外型特徵的技術發展自助結帳已成主流。市場現有的自助結帳系統多採用條碼辨識技術有其先天上的限制，曾興起使用 RFID 技術成本因素也難以普及；AI多鏡頭自助結帳系統運用多鏡頭協同拍攝，結合AI類神經網路與感測器融合技術之開放式互動結帳平台，商品可以自然擺放(瓶裝、罐裝、鋁箔包商品可以豎放)直接進行辨識，針對易混淆商品透過重量感測以提昇辨識率。另外可搭配使用現金支付、悠遊卡等多元支付機台，實現「不用排隊結帳」消費體驗新風潮，商品結算速度較現有店員提升50% 促成實體零售數位化，為新世代零售服務門市提供優良自主結帳之解決方案。

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。

森林生態系統為動植物提供重要的生存環境，並生產可再生資源，所以說森林是全球碳和能量平衡的重要組成部分，森林結構的量測是資源評估和林產資源經營的基礎，政府和環境組織出於經濟、規劃和保護目的，必須調查森林資訊以掌握森林資源的數量，為積極推動林業及林產工業發展，活絡我國林業與木材產業鏈、振興區域經濟、提升在地就業，並因應國內過去積極造林之人工林已逐漸達輪伐期之可收穫利用階段，人工林積極疏伐將會是目前的主要作業之一 因此進行林地調查以及木材採取搬運等作業勢必增加各林區管理處人員之工作量，使用機器學習、深度學習技術等科技化輔助木材檢測作業，評估與分析可引進及改善國內林產業務林材測量作業之可行性。

於新北市青年局官網導入ChatGPT模型的官網智慧客服「青年小幫手」，協助來到官網的使用者能夠快速找到資訊並掌握重點。

從技術門檻到智慧轉型：Finetune Expert 協助企業打造專屬語言模型 面對生成式 AI 快速普及，許多企業希望導入大型語言模型（LLM）強化知識管理與營運效率，卻常受限於缺乏技術背景與資安疑慮，無法順利落地應用。 1. 無需程式碼即可快速微調模型: Finetune Expert 提供直覺式無程式碼介面，即使非技術背景同仁也能依產業知識與應用需求，自行調整模型，使其更貼近企業的專業內容與回應需求，加速打造專屬模型。 2. 安全部署，守護資料主權: 支援地端與雲端雙模式部署，協助企業在私有環境完成模型訓練與推論，滿足法規與資安要求，確保敏感資料安全，同時兼顧生成式 AI 的彈性與效率。 3. 理解專業術語與內部脈絡: 企業可匯入 SOP、知識文件與技術手冊作為訓練資料，Finetune Expert 協助模型理解內部常用術語、流程與脈絡，應用於客服或內部知識問答時能即時提供精準回覆，提升互動體驗。 4. 多元應用，加速智慧化營運: 除了知識問答，Finetune Expert 可應用於報告摘要、文件翻譯、法規查詢、客戶回應生成等場景，協助不同部門實現流程自動化，提升資訊流通與決策效率。 Finetune Expert 落地生成式 AI 的實戰利器 :Finetune Expert 協助企業以自身知識打造專屬模型，真正將生成式 AI 融入日常營運，從強化知識管理、優化流程到守護資料安全，穩健推動企業智慧化轉型。

雲端服務廠商都有提供以下服務來加強或協助提供更好的消費者體驗，如 AI 對話機器人、利用機器學習服務最佳化行銷、預測性行銷、巨量資料分析、需求預測和價格最佳化、出貨與配送的需求預測等等。針對這些已經使用雲端服務的客戶，根據研究，雲端費用平均每個月有 35% 的浪費，卡洛地提供雲端資源監管，讓客戶在使用雲端資源的同時，將企業的雲端資源成本花在刀口上，同時更易於抓漏與閒置。

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。

學習語言與學習文化相輔相成。掌握華語才能深入了解臺灣文化，掌握臺灣文化才能把華語用到恰到好處。為了增強海外學子學習華語的動力，強化學生與臺灣的連結，僑務委員會自2020年推出首屆〈2020全球僑校學生華語口說爭霸賽〉以來，獲海外僑校師生熱烈迴響，總計有來自全球27國159所僑校學生組成511隊參賽，共計1,533人參加比賽。 僑務委員會於今年（110年）舉辦第二屆2021全球僑校學生及僑生華語口說爭霸賽，成功吸引上百組海內外6-18歲學生爭相參與。今年賽制分為朗讀賽與跟讀賽，全程採AI系統即時評分，各組並分別評選出5名優勝者，為慎重起見，僑委會請所有優勝者另檢送朗讀影片檔，並委託迪威智能公司以語者辨識演算法與參賽者原始音檔進行比對。 迪威智能公司採用領先市場的語者識別演算法進行驗證，成功複驗比對優勝者40人音檔，顯示此模型的可靠性以及適應性即便是不同的錄音環境也能夠準確的驗證出語者身份。

客製化AI迎賓對話機器人系統，可針對公司內部、飯店區域或是其他客製化之資料做處理，且整體系統皆可離線運作，大幅保障資料安全，對於對話式迎賓可以給來賓更加親切的感覺，提升來賓體驗，對於人力不足或是突發性的大量來賓皆有助於緩解接待人員負擔。在公司迎賓機器人上，可以促進訪客登記系統E化，且可以嫁接公司總機系統使系統完整性更高，或是提供電話語音轉接的服務，幫助公司系統AI化。飯店迎賓機器人上可以加入當地資料或是飯店常見問答，對顧客而言就多了一個可以諮詢的服務人員，且機器人通常不會因為疲勞、生病等因素造成服務品質不一的狀況發生，這可以幫助飯店方維持穩定的服務品質。

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

眾至AI SPAM融合了先進的人工智慧技術，主要分為AI寄信行為分析和AI內文分析兩大核心，有效提升郵件篩選的準確性和防護力。在AI寄信行為分析方面，系統通過分析郵件的表頭，識別郵件是否來自正常的寄信行為，或是由大量發送的異常行為所觸發。正常寄信行為通常依賴SPF、DKIM、DMARC等郵件認證標準來進行身份驗證，而異常行為則多見於批量發送郵件，例如電子報、通知郵件、垃圾郵件或釣魚郵件，這些郵件的寄信行為異常將作為主要判斷依據。通過這一過濾方式，系統能夠準確識別出潛在的垃圾郵件和釣魚郵件。在AI內文分析方面，系統依據電子郵件的內容特徵進行分類，運用AI演算法對郵件內文進行深度解析，包括語句特徵、發送時間區間、附件內容、外部連結的數量和特徵等。這些內容特徵有助於識別正常郵件、電子報、通知郵件、垃圾郵件及釣魚郵件。系統通過綜合分析內文及寄信行為，達到高效分類和篩選的目的。

利用智慧服務型機器人Ayuda人工智慧能力，進一步延伸至防疫需求，研發小型機器人及防疫機，降低成本及提供多方面功能，讓客戶有更多樣式選擇，此外也研發大小機器人協同運作模式，由小型機器人體温偵測及口罩偵測，由大小隻機器 人協同執勤，小隻機器人偵測異常由大型移動式機器人負責阻擋。

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。

AI即時監理系統，整合關聯性多面向資料，並以自動化人工智慧機器學習方式進行風險核判。系統可定期更新各因子係數、權重進行風險核判，進一步應用於即時風險偵測，將資料分析至建模，皆以自動化形式進行，節省人力及導入時間，其中包含定期更新資料集、特徵因子篩選、產製優先監控清單並依風險程度進行警示之服務。本系統已實證成功導入公民營機構，有效執行風險監理預警，可大量節省傳統人工監理稽核時間並提早預應，最高可降低成本達73%，以數據分析輔助驅動現有單位決策機制，達到監理最大效能。

提供現場與非現場球迷沈浸式觀賽體驗 1. 可視化運動數據呈現 2. 互動式AR遊戲與服務 3. 一站式智慧助手提供導航、導購、導覽…等服務