AI 服務應用

青農好夥伴

生成式 AI 技術（ChatGPT、Claude 等）、資料工程與特徵工程設計、Python／LLM API 串接、資料前處理自動化模組、AI 策略決策支援模型、知識庫檢索與 Prompt Engineering

於桃園國際機場官網導入ChatGPT模型的官網智慧客服「桃園國際機場官方智慧客服」，協助來到官網的旅客能夠快速找到資訊並掌握重點。

1. QBot 是一個智能交談機器人，可在企業的官網、APP、社群帳號裡回應客戶問題，扮演企業對外或內部溝通的窗口 2.可應用於線上客服系統，透過資料庫數據分析、AI 智能化辨識，協助回應之文字的互動機器人 ChatBot 3. 透過 AI 智能化 ChatBot 應用提供使用者進行即時互動，談話服務、資料查詢、網路搜尋、商業資訊等服務

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。

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。

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。

透過不斷的改進與優化，智能電話機器人能夠應對實務上不同的情境，替各行業有效降低成本、提高效率。它可以運用在名單過篩上，當公司有活動時，交給機器人去大量撥打邀約電話，顧客真正有意願時才線上即時交給非忙線的專員，是一個更有效率的運用；隨著上線後有更多的數據庫，機器人也可以持續優化，例如精簡話術、增加語料。能夠用於電話行銷、帳務催收、滿意度調查、新客戶回訪、活動通知、續約通知、繳費提醒、語音導航、預約服務、訂位訂票等，深耕於多行業領域業務，更理解業務，更瞭解客戶，更具有智慧。

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。

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)。

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。

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。

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。

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。

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