AI 服務應用

智能電話客服機器人透過電話管道為客戶提供與傳統客服一致的使用者體驗，但可以藉由快速接聽電話減少來電客戶的等待時間，也協助引導客戶反映問題，將整理的來電結果交給客服人員作出妥善安排迅速處理，並能夠將客服人力從高重複性的前期例行應對工作中解放，轉而投入處理真正需要複雜規劃判斷能力的客戶問題，提升客服部門的價值。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。智能電話客服機器人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客服語料後建立智能客服對話模型，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。

(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。

傳統零售業分析以ＰＯＳ資料為主，雖然可以理解產品銷售組成但對於許多隱藏資訊如來客人數、進店率、 客戶動線、性別年齡屬性， 提袋率等卻全憑業主經驗， 在經營成本高張與大環境日益競爭的趨勢下，如何抓取更多資訊進行綜合分析以提升坪效性遂成零售業業主的挑戰。 ＡＣＴｉ攜手國內前三大電信商推出智慧零售解決方案，利用影像辨識技術提供從展店前選址評估到展店後來客人數與進店率分析，進而再利用熱點與性別年齡分析讓業主更進一步理解客戶屬性，更可結合會員系統與人臉辨識紀錄深度理解客戶忠誠度以及推薦系統，此外，ＡＣＴｉ解決方案為開放式平台，亦可結合業主自身營運相關系統 （ＰＯＳ　ＥＲＰ　ＣＲＭ…等)，利用全數據協助業主做更全方面的經營策略。

於平台資料庫中，客戶可以找到產品的用料需求、輸入關鍵字進行搜尋，並可在關鍵字中，讓其依照布料組織、成份、重量等數值讓其依序排列，進而找到想要的布料圖像資料，也可用以圖搜圖的方式，找到類似紋理，圖案的布片。

於Covid-19疫情期間建置LINE官方智慧客服「新竹市居家照護關懷中心」，提供照護、隔離、檢疫者相關資訊，達成遠距關懷的目標。

RPA 是企業流程自動化技術，使用稱為數位機器人或機器人的虛擬軟體機器人執行手動、耗時的工作或任務。運用 AI 技術增強 RPA，將業務流程自動化的可能性擴展到任何情境，例如讓認知機器人能夠思考並做出決策，同時在工作中學習，進而成為人類-數位勞動力的寶貴資源。RPA比起一般人力，可做到一週七天不休息的特性(7x24h)。企業可以在非上班時間，同步接收客戶訂單的信件，且將初版資料整理完成，並輸入到系統中。接著來到上班時間，員工可以直接進行檢查與微調，進一步提高訂單處理的效率。透過自動化的訂單處理流程不僅節省人力資源，還大大降低錯誤和遺漏的風險，從而提升客戶滿意度。

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。

青農好夥伴

南山人壽智能客服，包含固定式問答及交談式多輪問答流程，以「使用者觀點」設計互動式對話流程,結合人工智慧自然語言處理技術進行自動化應答(人機交談)，並採用 Design Thinking 設計思考的手法來了解南山人壽服務場景的客戶需求和痛點，提供貼近使用者使用場景的業務功能，打造完整的對話式壽險業務問答流程。

人才選擇公司的世代來臨，透過Apollo獨家招募功能Lasso AI Video Interview先面試再篩選，縮短招募時間，讓企業實現大批量招募；針對不同職缺設定相對應的問題，提供快問快答、選擇題、基本答題等題型，讓企業實現結構化面試題型，結合AI應用分析潛在情緒資訊、透過綜合加權評比客觀分析，自動生成人才矩陣快速篩選網羅試才。<業界唯一>做到一體化招募管理，Lasso AI Video Interview與企業招募網站和招募、人資系統完美整合，從內部職缺申請、公告、履歷蒐集、篩選、視頻面試、面試官審查紀錄、人員錄用簽核、錄用通知一直到建立員工資料，整個作業流程僅需單一平台即可完成，幫助企業打造專屬人才庫和完美實現一體化招募管理流程。

日星鑄字行要進行『日星鉛字銅模復刻』計畫，要將持有的鉛字銅模中之文字轉化為數位電腦字型，再復刻成新的鉛字銅模。字型設計是屬於美的範疇，AI在這個領域雖還不算很成熟，不易直接完成全部設計工作，但在輔助大量生產上，卻能有很大的助益。開發一套中文字型需要設計一萬多個漢字，開發工時需要高達20-30個人月的大工程。本系統採用 AI 與人協作的模式，學習設計師已開發的少量新風格字型，自動產生剩下未開發的字型，再輔以設計師的品質確認與調修，完成整套字的開發工作，這樣可以節省大量的開發工時。文鼎擁有全球領先的漢字技術和造字系統，以及累積了開發三十年的字型資料庫，在現行的造字流程中加入本案的AI輔助造字機器人，可以讓文鼎用更少的時間開發更多種類的新字型，上架到iFontCloud雲字庫來滿客戶多樣的需求。現在重視形象的國際化公司除了有企業識別之外，也開始訂製企業字型，文鼎導入AI輔助造字機器人之後，將可和廣告公司或獨立設計師合作，讓客戶用較少的代價擁有能代表該企業精神的企業字型。

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。

Office 365 是透過雲端所提供熟悉的 Microsoft Office 協同合作與生產力工具。每個人可隨處存取電子郵件、網路會議、文件及行事曆以輕鬆地共同合作。而 Microsoft Graph API 則是提供外界存取 Office 365 資源的一組 API，舉凡 Office 家族的 SharePoint、OneDrive、Outlook/Exchange、Microsoft Teams、OneNote、Planner 和 Excel 等等，都可以透過 Microsoft Graph API 作存取。大同世界科技「智能秘書」是一個交談式機器人，深度整合了 Microsoft Graph API，企業員工只要透過「智能秘書」綁定了 Office 365 的帳號，便可以存取企業或組織在 Office 365 上的資源。由個人資訊的取得，如行事曆、電子郵件等等，到協同作業的實現，如文件的同步、會議時間預定等等應用，皆可以使用文字、語音等方式，在不同的社群渠道與「智能秘書」交談，透過「智能秘書」業務腳本的導引，實現企業或組織相關作業流程的應用。

透過使用者的個性屬性資料分析預測可能喜歡的內容，如從使用者的年齡、性別及過去的流覽紀錄等，當使用者正在流覽文章時，系統將自動分析使用者偏好的類型、從流覽的時間分析對於該部文章的喜好程度等，機器自動追蹤使用者的喜好，以更精准的推薦使用者正在想看的內容。 系統不斷的自動學習使用者個性的流覽行為，個人化的推薦是即時更新的，即當網站的來源內容或使用者流覽行為發生改變時，推薦序列會自動改變，為使用者即時提供感興趣的內容。

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。