AI 服務應用

歐特儀為政府路邊停車開單外包廠商，過往操作員在惡劣戶外天氣下容易遇到設備卡頓的問題，並在偏遠地區會因設備沒有訊號連網無法與伺服器連線做車牌辨識比對。使用我司設備後，無論晴雨天能在戶外環境完成路邊停車收費開單作業，並透過我司設備上的掃瞄器及 Pic n Fill 軟體支援，能完成離線『車牌辨識比對』提升作業時間及改善無法連網比對的情況。

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。

透過機器學習方法建立刺繡圖案資料的AI模型，透過深度學習(Deep Learning)的方式使機器能做出相對應的判斷，實現可即時前處理與特徵萃取並進行圖案辨識之「刺繡圖案AI辨識引擎」。

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。

【睿思CROSSBOT AI客服與推薦助理】透過整合大型語言模型（LLM）與自然語言處理（NLP）技術， CROSSBOT能即時回應用戶提問、引導操作流程、提供客製化資訊，並支援多語言及跨平台應用。 【適用場景】 ■ 1.官網即時客服、 ■ 3. LINE與Messenger社群對話、 ■ 3.企業內部知識查詢與客服流程自動化等。 　　

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。

利用多國語音辨識與智慧點餐，協助餐飲業者接待外國觀光客，使用本國語言點餐。協助商家以AI功能自動將商品名稱、商品描述、商品加值等內容翻譯成多國語言，提供海外旅客無阻礙的在系統上直接選購，支援英文、日文、韓文、法文為基礎語言，協助店家提供海外消費者優質消費體驗。

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。

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。

觀光為臺灣重要的經濟之一，臺灣各景點每年的觀光人口從20~100萬人不等，透過人流的數據，於景點拍照打卡進行 AI 影像分析，分析各地區景點人流、年齡層、性別與情緒…資訊，提供景點及有關單位以利後續商業決策及應用，促進台灣的觀光經濟發展。此專案可延伸性應用於COVID19防範，如：2019年4月份全台11處景點警示新聞，可透過此系統提供民眾資訊，及群發告警，避免群眾群聚感染的風險。

本計畫的主要內容在於建立一個 彈性化的 AI 人才支援與知識傳遞機制，以因應企業在數位轉型過程中，對人工智慧相關能力的臨時性與階段性需求。不同於長期駐點或委外專案的模式，本計畫強調「依需求提供」的方式，當企業在資料分析、AI 模型規劃、或 AIoT應用場景上遇到技術瓶頸時，可透過本計畫短期引入具專業背景的人才，協助完成分析任務或知識傳授。 計畫將聚焦於 技術知識的導入與能力提升，內容涵蓋 AI 建模方法、資料前處理流程、演算法選型思路、AIoT 系統架構理解，以及其他各種人工智慧相關技術的實務應用。透過這種「外部專業輸入 + 企業內部吸收」的模式，企業不僅能在短期內獲得所需的專業技術支援，更能逐步提升自身團隊對 AI 技術的理解與應用能力。 本計畫的目標在於 降低企業導入 AI 的門檻，讓中小型企業或傳統產業即便沒有龐大的研發資源，也能在需要時取得專業協助。藉由短期知識輸入與專案分析的方式，企業能快速掌握 AI 技術的可行性與應用價值，並逐步累積內部數位轉型的基礎，最終提升競爭力與產業升級能力。

在企業雲端治理與數據分析需求持續增加的趨勢下，卡洛地股份有限公司為知名建設集團導入CRP（Cloud Resource Planning）雲管平台，整合AI異常偵測與預算預測模型，實現跨雲資源的自動化監控與預測分析。平台具備AI驅動的費用監控、異常警示與自動化報告功能，協助企業精準掌握用量與支出，並藉由Transformer與Graph Attention Network等模型提升預測準確度與決策效率。

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。

FaceMe® 是專為邊緣運算裝置 (Edge Computing) 設計的臉部辨識引擎，支援Windows、Linux、Android和iOS等主流平台。透過跨平台支援的軟體開發套件（SDK），無論是軟硬體開發商或系統整合商，皆可依據需求和應用場景，快速將高精確度之人臉偵測及辨識功能整合至各式產品或服務。可協助智慧零售、智慧城市、智慧金融、智慧家庭、智慧辦公室等AIoT解決方案，快速導入臉部辨識功能。 訊連科技 FaceMe® 臉部辨識引擎，以高達98.5%的正確辨識率，低於百萬分之一的認錯率，在全球知名的MegaFace Challenge及美國國家標準局 (NIST) FRVT 1:1 中，名列全球頂尖臉部識別技術之列，更為兩項競賽中排名第一的台灣廠商。 FaceMe®主要功能包括：臉部偵測、臉部特徵點定位(多達106個特徵點)、臉部辨識(提供高達98.5%辨識率/ 百萬分之一誤認率)、臉部特徵擷取(年齡、性別、情緒、頭部動作及臉部表情)、2D及3D防偽(可避免使用相片、影片假冒身分)。

以GRI國際框架為報告基礎，提供資料盤點、協作編輯、進度管理、匯出報告等功能，搭配AI文稿生成與全球CSR報告的全文搜尋功能，輔助企業更有效率的完成企業社會責任報告。金管會在2014年已強制要求特定的上市櫃公司，必須每年編製企業社會責任報告。因此，企業需要投入大量人力成本與時間，在蒐集資料與撰寫文稿等繁瑣的作業。因此，Sustaihub永訊智庫開發SMS永續管理系統及CSR大數據資料庫，搭配AI人工智慧處理非結構化資料，並開發文本生成與詞向量空間等模型，協助企業更有效率的完成企業社會責任報告，並專注於提升企業的永續影響力。