AI多國語互動點餐Kiosk
發表年月 2024-06 應用領域 AI 服務應用應用/研究單位 雙月食品社
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。
檢視內容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。
檢視內容開心AI 客服機器人,透過與客戶對話,引導顧客留下資料(需求),讓人工客服可快速接手,解決問題。機器人可判斷說話者的意圖,取得對話中的重要訊息,執行對應動作。並根據訊息應對邏輯、語意資料庫,自動學習應答。開心AI已串接facebook、LINE,將訊息整合到統一窗口管理,可多人同時線上客服, 整合AI與真人,既有效率又有溫度。
檢視內容針對工廠內部工安管理、製程監控、能源使用與資訊整合等問題,導入人工智慧與物聯網技術,建置可即時偵測與通報的智慧監控平台。系統整合現有監視器、中控設備、電力與濃度監控模組,將感測數據與監控影像同步串接至中央平台,打造廠區專屬的主控中心。 在 AI 技術應用方面,系統導入 YOLO 與 Detectron2 等物件偵測模型,辨識人員跌落、水池接近、火災等高風險事件,並結合骨架姿態估測技術提升動作判斷準確度。透過 OCR 技術擷取無通訊設備畫面資訊,讓系統能從老舊儀表板或傳統監控畫面中擷取數值資料,進行即時分析。主控模組支援 Web 與 APP 雙平台操作,提供互動式廠區地圖、即時影像畫面與模組化功能切換,協助現場人員快速掌握各區域狀況。 AI 智慧巡檢工具結合大型語言模型(LLM),可根據現場人員輸入的自然語言指令(Prompt),針對是否配戴安全裝備、是否誤入警戒區等項目自動辨識異常,並以語意推論輔助任務分類與處理。系統每 7 秒自動擷取影像,檢測結果將逐一記錄並標示異常,大幅減少人為疏漏並提升巡檢智慧化程度。
檢視內容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。
檢視內容眾至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。
檢視內容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。
檢視內容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。
檢視內容門牌地址與生活密不可分,從郵件寄送、通報資料、普查名冊到現在最熱門的外送服務,都仰賴高品質的地址定位進行服務的應用。然而,地址資料往往缺乏一致性的維護標準,傳統的地址解析方式,難以精確將門牌拆分後成功定位。AI門牌地址定位服務,導入自然語言處理技術(Natural Language Processing),結合地址正規化(Address Normalization)與機器學習演算法,克服門牌地址樣態複雜的困境,提升地址定位的比對率,大幅降低地址定位所需的資料處理時間。 AI門牌地址定位服務提供單筆或批次地址定位服務,依照地址比對精度的不同,回傳定位坐標,未來規劃線上定位服務,提供使用者更彈性的定位方式。服務應用包括各種產業的決策分析、精準行銷與資料探勘等應用,導入對象包括:政府機關、擁有眾多會員的企業、研究人員與教育組織者。
檢視內容自動化分揀倉儲決策AI系統結合大數據與智動化科技,研發以預測、快速反應為基礎之AI倉儲軟硬體解決方案,AI in Edge 架構結合揀貨路徑規劃技術、儲位配置技術需求預測與庫存調度技術,整合物流貨品標識影像處理系統、國產化自動化分揀系統設備建置智慧物流Total Solution。智慧科技精準預測、最適儲位規劃、最佳揀貨排程,解決電商倉儲品項上萬、出貨急迫、人力時間不足,導致企業營運受阻問題及仰賴國外昂貴系統之困境。工研院服科中心採用 Variation Auto encoder 之無監督學習模型,結合「事前資源調度」與「人工智慧指揮引導」發展漸進式動態儲位配置調整技術,以遞迴式類神經網路、線性回歸模型、EIQ分析、深度學習、邊緣運算建立倉儲決策AI支援系統 ,協助解決EC物流中心缺工、爆倉等現象 ; AI in Edge 架構優化進貨、入儲及揀貨效率及空間利用,節省EC物流中心30%工時、50%人員移動距離與12%成本,自動化分揀系統與包裹辨識系統,快速滿足B2B、B2C等多型態出貨需求,目前已成功導入宅配物流業、EC物流中心、連鎖型超商…等國內相關業者。
檢視內容OSENSE採取使用者識別環境(Inside out)及環境定位使用者(Outside in)兩項核心技術,整合「空間識別技術」、IoT感知設備及移動網路傳輸,集電腦視覺、空間感知、訊號處理、定位導航、擴增實境(AR)等技術之大成,研發製作「智慧球場解決方案」。球迷方面,以資訊、互動及消費三方面,使球迷觀賽更加便利,並利用AR互動增加趣味性、利用AI及視覺辨識提供如電子好球帶、即時戰略圖等比賽資訊;這些資訊也能協助球團掌握戰情,也提供第三方最即時戰況播報;球場經營可利用方案中的使用者行為了解環境使用效能,進行服務優化及規劃管理策略。
檢視內容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。
檢視內容透過數據分析與智能客服建造智慧線上預約服務,目前已應用在洗衣產業,透過智慧線上預約系統,線上預約洗衣服務,到府收送 透過智能客服解決洗衣各種問題,打造24小時隨時預約及客服服務。 智能客服採用最新人工智慧深度學習(Deep Learning),自動紀錄每一次問答紀錄,具備錯誤矯正的能力。 我們打造的AI會員經營,透過數據分析做自動化的會員經營,提高消費者回購率以及客單價。
檢視內容一般企業在導入AI的過程中,往往面臨以下的挑戰: AI 技術人才缺乏、AI模型開發時程過長、AI模型準確度的維持、與現有應用系統的整合,DarwinML AutoML平台是將傳統的機器學習與深度學習模型開發的過程予以自動化,以解決企業導入AI時的困難,加速產業應用AI的發展
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