AI 服務應用

凱比機器人主要為一Android開放平台, 並開放機器人控制介面與平台供第三方進行調研開發合適之應用. 提供真實的人機交互介面給第三方進行應用部署.

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。

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。

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。

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。

提供現場與非現場球迷沈浸式觀賽體驗 1. 可視化運動數據呈現 2. 互動式AR遊戲與服務 3. 一站式智慧助手提供導航、導購、導覽…等服務

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。

1. 客戶資料管理與互動紀錄： – 收集和管理客戶資料：開發客戶資料管理系統，支持多渠道數據收集，包括表單填寫、CRM導入等。設置數據清理和標準化流程，確保客戶資料的完整性和一致性。 – 客戶資料的匯入和匯出管理：開發資料匯入匯出模塊，支持多種文件格式（如CSV、Excel等）。設置自動化流程，簡化資料匯入匯出操作，減少手動工作量。 2. AI客戶分析功能： – 利用AI判定客戶購買意向：開發AI分析模型，根據客戶行為數據判斷其購買意向，集成機器學習算法，不斷優化分析模型。 – 利用AI判定客戶等級：設計客戶等級評估標準，根據客戶行為和歷史數據進行分級，開發AI算法，自動判定客戶等級，並動態調整。 3. 智能業務輔助追蹤系統： – 定期聯繫系統建置：提供AI定期聯繫提醒，根據客戶等級和聯繫頻率自動生成聯繫提醒，設置自動化通知，通過電子郵件、短信等渠道提醒業務人員進行聯繫。 – AI跟進輔助系統：利用AI推測潛在客戶，開發AI潛在客戶挖掘模型，根據現有客戶數據挖掘潛在客戶，並動態調整模型，設置潛在客戶管理界面。 4. 跨境線上交易與協議系統： – 設置跨境線上擬約/議約功能：開發支持跨境協議的線上擬約系統，涵蓋多國法規和法律要求，集成數字簽名功能，確保協議的法律效力。 – 開發跨境線上電子簽約功能：設計並開發安全可靠的電子簽約系統，支 持多種電子簽名方式，集成身份驗證和簽名驗證功能，確保簽約過程的安全性。

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。

Office 365 是透過雲端所提供熟悉的 Microsoft Office 協同合作與生產力工具。每個人可隨處存取電子郵件、網路會議、文件及行事曆以輕鬆地共同合作。而 Microsoft Graph API 則是提供外界存取 Office 365 資源的一組 API，舉凡 Office 家族的 SharePoint、OneDrive、Outlook/Exchange、Microsoft Teams、OneNote、Planner 和 Excel 等等，都可以透過 Microsoft Graph API 作存取。大同世界科技「智能秘書」是一個交談式機器人，深度整合了 Microsoft Graph API，企業員工只要透過「智能秘書」綁定了 Office 365 的帳號，便可以存取企業或組織在 Office 365 上的資源。由個人資訊的取得，如行事曆、電子郵件等等，到協同作業的實現，如文件的同步、會議時間預定等等應用，皆可以使用文字、語音等方式，在不同的社群渠道與「智能秘書」交談，透過「智能秘書」業務腳本的導引，實現企業或組織相關作業流程的應用。

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。

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。

為提升市民查詢市政資訊的便利性與智能化程度，建置一套智能客服系統，透過語意理解技術與自動化知識庫管理，讓市民可自然語言查詢市政資訊，系統可即時回應並持續優化服務品質。

物流士AI語音助理採用數位客服助理的概念，整合人工智慧、語意分析等技術，協助解決國內物流士離職率高，1至2年資歷的物流士平均占比高達4成左右新手司機因不熟路徑，全程配送時間平均比老手司機多出1.5~2小時，邊開車又要聯繫客戶容易產生交通安全上的問題，忙碌忘了聯繫，收貨人不在又需重複再次配送。DHL採用APP提醒司機最近取貨點及正確送貨地址，縮短50%等待時間並消除包裹送錯地址的人為錯誤，工研院服科中心「物流士AI語音助理」數位客服助理即時追蹤物流士的配送動態，管控中心預先透過數位語音的方式，掌握車輛目前位置與下一送貨地址，先與收貨人進行聯繫確認收貨人可否收貨，收貨人無法收貨變更下一送貨點並即時告知物流士。當路況異常導致配送時間延遲時主動告知收件人，並透過語音或文字，回復貨件動態查詢。每日出車排單時間減少30分鐘；每件貨收件地址查詢時間減少2分鐘每日可節省約1~2小時的查找時間，並可與廠商原有配送作業系統結合，擴充分析的資料區域趟次/貨量/時間窗/客戶商情/配送熱區分析服務。

相較於過去單用於行銷、閒聊的娛樂型Chatbot，新一代交談式機器人更著重服務能力，可提供7/24不間斷服務水準、有效降低成本、人員流動風險，且文字、語音對話方式簡單上手，易推廣至全年齡層。 SysTalk.ai團隊致力於開發台灣在地的自然語言理解(NLU)演算法，透過NLU、FAQ、Flow三大產品模組建立雙腦一流程服務，搭配AI大腦訓練師調教，專門打造聰明、人性化的交談式服務。 SysTalk.ai兼具雙腦對話引擎，NLU查詢腦透過意圖、實體判斷正確回應User服務需求，輕量級FAQ諮詢腦支援階層式問答，負責低耗快速處理通用問答。FlowCreator流程嚮導可設計多輪對話、多輪轉多輪仿真人彈性對話，並內建多種串接節點與具http協定API設計可輕鬆介接社群管道(App, Line, Messenger, Skype, Web, …)、整合平台(call center, HR system)，建立完整服務應對真實情境。