AI 服務應用

過去，為了確認使用者的身分，我們透過網路的帳號密碼或是實際生活中的卡片等載具來做為數位資料的中間橋梁。但是帳號密碼會忘記或被竊取；卡片亦有遺失及被竊取的問題；所以過往我們會增設監視裝置做為事後稽核的紀錄方式。而今技術進步，我們可以透過生物辨識的方式，藉由每個人的生物特徵來取代傳統的載具，避免遺失(忘)或是被竊取的問題，進而提升辨識的安全性。再則透過人臉辨識可以採非積極的辨識特性，運用現有的監視設備，可以協助提升自助或是服務的便利性，以提高服務的品質。 精誠集團將人臉辨識的技術整合應用在智慧通行上，提供黑白名單的臉部辨識解決方案，可以不需要額外採購新的監視設備，只要現有監視設備符合H.264壓縮格式即可利用做為前端影像收集的裝置，透過精準快速的辨識功能且架構可以彈性調整，提供快速且大量的客戶資料辨識解決方案。 白名單的部分，適合各服務產業，可以透過人臉辨識後的結果，發送訊息或是直接將客戶資訊帶出，提供從業人員更加迅速的服務客戶，更可以讓服務更精準有質量。 黑名單的部分，可以協助服務業辨識列入黑名單之人員，並發送訊息提醒人員注意防範可能產生的破壞及損失；另外也可以協助保全或廠區管控人員，減少大量訪客或是從業人員進入辦公區域時，因眼睛疲勞造成疏忽而放行的尾隨人員，落實管控。

AI專利風險監控平台可以提升廠商用戶的效率，免除單筆查閱在智財局上的觀看時間減少人力耗損情形。此平台的功能之一網絡圖的部份，依據各年份可以讓商業上決策者或者專利的申請者快速的了解自家發展的專利和哪些公司是相似度極高。由自家公司為網路圖的軸心，透過網路上的圖示呈現，快速對應競爭廠商有哪些申請專利，避免捲入侵權風暴中。 即時監控競爭對手的重要專利技術，強化研發能力。除了基本的交叉分析，AI的過人之處在於其不僅可以分析資料，還可針對既有數據進行預測。若想知道對手/產業未來的技術發展，可利用AI的預測分析能力，預測該公司（或整個產業）未來2-3年可能發展的技術。即可快速了解對手目前的技術優勢與動態，輔助公司研發部門做為日後研發方向的參考依據。

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。

VANTIQ新冠病毒安全防護聯動系統可以應付新冠疫情下企業復工，體溫異常狀況監測和限制人員流動傳播疫情。 有效的保障辦公大樓、校園、工廠、政府機關、醫院、機場等場所正常工作秩序，維護員工健康和生命安全。 VANTIQ在監控場所入口設置體溫人臉一體化識別門禁，可以在員工及訪客佩戴口罩情況下進行有效識別。當進場人員體溫超過預警閾值時自動發出警告。通過VANTIQ的即時處理技術，立即通知相關部門進行防護控管安排。VANTIQ整合影片結構化處理能力以及發燒紅外線檢測攝影機，將體溫標籤標示在目標人物上，即時從人潮中定位捕捉。VANTIQ結合外部資訊系統，從航班的安排調度到智慧建築平臺，即時動態對人物或感測器的警示數據進行識別並預警。VANTIQ與室內及室外地理資訊結合，地圖定位疑似病例並即時協調醫療資源，快速跟進處理。VANTIQ 數據看板可以即時展示易感染擴散區域，並可跨區域、跨部門使用業界標準協定共享資訊。

Beseye 日本東急鐵道公司合作，將 Beseye 的骨幹分析技術應用在日本東急鐵道公司的平交道上，若有人員闖入平交道、做出危險行為時發送即時通知到中控中心，有效降低危險發生率，解決先前傳統IVA、紅外線感測不夠準確的問題，成為全球首個將人工智慧影像辨識應用在鐵道的案例。至今 Beseye 的人工智慧影像分析也成為零售商店的首選，包含中華電信、遠傳電信、全球前三大手機品牌、台灣最大商場及全球各地的零售店，目前都使用 Beseye 的影像分析技術來了解客群、消費者行為，進而提升營收和營運管理效益。

緯創軟體具備專業的資料處理團隊，快速處理任何格式的大量資料，包含資料的收集、擷取、標註、分析; 協助客戶專注在AI 產品的開發!

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。

提供企業私有雲平台整合常見之IM(Line、Messanger、Juiker，其中Juiker開發商源思科技為合作伙伴)及通訊管道(Email、簡訊、Fax等)，建立資訊管理工作，必要時透過AI代理人(Agent/bot)及觸發機制主動通報各項訊息。

企業級對話機器人(Enterprise Chatbot)及虛擬助理(Virtual Assistant)是八維智能歷時數年研發建置的「D8智能服務雲」中的兩個主要服務項目【圖1】，目的是要能為企業或機構快速而有效地打造其專屬的對話機器人或虛擬助理，以及用戶上線使用後的人機對話資料分析及管理、機器人語言模型的持續更新及優化。其中企業對話機器人服務包含了網頁機器人、智能對話分析、智能客戶服務、自動客服質檢、電話機器人等模組，而企業虛擬助理服務則包含企業虛擬助理及流程機器人等模組。一個企業虛擬助理可整合企業對話機器人及其所導引的企業工作流程，例如請假出勤、會議安排、商品退換(RMA)等常見流程。生成企業對話機器人/虛擬助理的軟體系統核心是八維智能自主開發的自然語意理解引擎(Natural Language Understanding Engine)及情境對話管理引擎(Contextual Dialog Management Engine)，能依企業各自的需要而產出企業專屬的機器人語言模型；利用系統內建的企業簡訊平台，使用者(包括企業的客戶及員工)無需下載App即可經由企業網頁、公用簡訊平台如LINE、WeChat、FB等渠道，進行與機器人/虛擬助理、客戶、員工間的三方溝通，提供了一個人機協作的智能客戶服務環境【圖2】。本系統提供符合資安的API連結，依個別企業或機構的需求提供雲端或落地(企業私有雲)的客製化服務。

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。

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」。

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。

3D OCMS(3D Operation Central Management System)可視化整合管理平台，也可稱是戰情系統。是一個單一平台將各系統資訊串接，進行整 合及應用、模擬及分析，並以3D視覺化呈現，提供使用者直覺式操作、沈浸式感覺、即時直覺觀看模式、3D介面直覺式操作。可藉由以人形為主的影像辨識系統，並使用具事件管理及情況發生通報功能之影像管理系統，以及以紅外線及WDR寬動態或相關技術達成在低光源、高光反差狀態下之人形辨識率，透過3D監控模組+即時影像貼合樹狀選擇面板單一視窗影像分析，呈現720度視覺角度監看管理，並搭配主動通知、行動裝置 (手機、平板電腦)等措施。

在智慧政府應用中，以AI人工智慧第一線解決民眾問題已是最新趨勢，透過民眾資料庫系統整合和AI應用來達成更便捷和準確的資訊提供，並透過AI智能客服在最前線高效服務民眾，像是針對停車場資訊查詢、交通票價查詢、罰款繳納、疫苗資訊等民生議題，24/7全年無休全天候服務在地民眾需求。 人工智能公司的『Q比智慧服務機器人導入解決方案』，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智能機器人與民眾輕鬆互動對話交談，讓民眾在對話的過程當中，更能快速了解民生相關服務資訊。

(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。