AI 服務應用

1、BrainBuilder是一個進階語意理解服務平台，結合網際智慧發展23年來累積的自然輸入法大量語意模型及創新深度學習演算法，可建立具備深度語意理解、上下文關聯之連續多輪對話、個人化主動互動、多人溝通協作的企業專屬AI助理，並管理相關的AI助理技能與服務。 2、BrainBuilder建立的AI助理，可做到模擬真人與用戶以自然語言對話方式互動，可用來設計航空業或交通運輸業的語音訂位訂票助理、餐廳或各類服務業的語音訂位助理、零售業的個人化導購機器人、企業內會議預約及後續追蹤的智能秘書、實體機器人的AI互動大腦、IoT硬體裝置的操控對話大腦等。 3、應用案例：中華航空公司的員工優待機票系統、火車來了沒語音助理App、Nuwa機器人、遠傳迎賓機器人、淇譽電子智慧音箱、ibo-office考勤助理… 等，可以搭載在手機App、電腦、智慧音箱、IoT裝置，也可以運用於電話語音系統、網站、LINE平台。 4、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AI助理服務。

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。

AI 智能客服助理是一種快速、容易、且低成本的文字智能客服解決方案。該服務旨在幫助中小型企業實現 AI 智慧化轉型。企業只需提供常見問題 (FAQ)、產品資訊或官網資料，無需編寫程式碼或 AI 工程師，即可自動學習並準備上線。

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」。

AI對話式商務整合平台，從客戶端至客服端，支援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。

在人力資源管理中，常見如請假辦法、報支規範、出勤異常、獎懲制度等問題，若仍倚賴人工回覆，耗時且效率低。導入AI人資代理人後，員工可直接用自然語言進行提問，系統即從內部知識庫檢索答案並提供出處，並依據身份自動帶入表單資訊或流程節點，有效減少人力負擔並提升內部知識流動效率。配合語音輸入與表單導引功能，更能加速流程完成，並形成問答紀錄供未來教育訓練優化之用。

凌群團隊運用AI技術革新食譜創作，生成涵蓋多元料理的1200筆AI食譜，專注於肉類、海鮮與國際菜式，並透過關鍵字標註與圖片生成技術，打造引人食慾的智能食譜資料庫。此外，AI精準推薦系統自動匹配家樂福電商平台商品，確保用戶輕鬆購買所需食材，並動態推薦符合庫存的商品，提升購物體驗和零售業效率。團隊還透過生成式AI對話技術，捕捉用戶需求並推薦個性化食譜，無論是情緒波動、節日還是飲食偏好，皆能提供VIP級的貼心烹飪指南，讓美食準備更輕鬆愉快。

青農好夥伴

(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。

工研院自主開發的智慧視覺系統機器人，結合視覺物件分析辨識、座標點精確定位、及手眼協調等核心技術，於CES 2017以西洋棋遊戲互動的方式完成展示。在CES 2018進階以Scrabble拼字遊戲，透過2D與3D資訊進行深度學習的物件辨識技術，讓原本只能辨識立體物件的機器人，不再只是藉由物件的造型來辨識，更能看到同一外型上平面圖樣的差異。同時運用深度視覺感測器進行偵測，快速計算物品位置及相對關係，做出正確判斷。 此技術聚焦人性化及與人的協同技術，可自動判讀使用者情緒、動作、手勢，給予互動者更親近的互動體驗。

我們採用了最新的深度學習技術和索引搜尋演算法建立一個新聞推薦系統，並且透過UI的設計，媒體可以很簡單的建立自己的profile，接著上傳自己最近的一篇新聞和目前所關注的關鍵字，之後平台會推薦出數十篇相關的國外新聞文章並包含摘要。媒體可以從這些資訊快速了解到國外的趨勢，寫出具廣度的專案報導。

【睿思商業智慧與決策輔助服務】透過AI知識管理與智慧對話機器人，協助企業整合營運數據與流程知識，實現即時查詢與決策支援。 【AIKM 】建構結構化知識地圖，【 CROSSBOT】提供自然語言介面並串接LINE等平台與內部系統，強化決策效率與組織應變力。【適用場景】 ■ 1.支援營運資料匯整並產出報表　■ 2.員工SOP即時查找　■ 3.客服即時回應等多元應用

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。

採用RAG技術建立知識庫，搭配條件式規則設計處理常見業務邏輯，並透過Prompt Engineering技術優化回應語氣與風格，最終整合GPT模型與LINE聊天介面，實現一套結合語意理解與精準應答的智慧客服系統。打造能即時應答、深度理解的智能客服，支援 LINE 官方帳號對接，亦可擴展至網站、APP等多平台，回覆內容可依品牌風格調整語氣與用詞，展現品牌專業形象增強客戶信任與品牌黏著度。AI客服24/7在線，隨時回應客戶需求，全面提升服務效率與顧客體驗

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