知識中台 QBibot Agent 建立企業大腦 AI化企業最強核心方案
發表年月 2025-06 應用領域 AI 服務應用應用/研究單位 人工智能股份有限公司
在企業數位化轉型的過程中,知識中台已成為提升企業競爭力與營運效率的核心技術。透過LLM(大型語言模型)技術,知識中台能夠進行語意判斷,理解使用者需求,並透過智能互動引導目標,完成各類任務,確保企業內部知識的有效運用與流通。
檢視內容在企業數位化轉型的過程中,知識中台已成為提升企業競爭力與營運效率的核心技術。透過LLM(大型語言模型)技術,知識中台能夠進行語意判斷,理解使用者需求,並透過智能互動引導目標,完成各類任務,確保企業內部知識的有效運用與流通。
檢視內容JustKa AI智慧體平台專為企業提供一站式智能客服和營銷解決方案,整合了多種社交及企業自有渠道,涵蓋LINE、簡訊、官網等多渠道整合管理,讓企業可以集中高效地管理客服、行銷及用戶互動。平台採用大語言模型(LLM)和AI代理人(AI Agent)技術,並引入檢索增強生成(RAG)技術,以保證知識提取的精準度及AI回應的穩定性。JustKa不僅可以協助企業24小時快速應答,還能依據用戶需求進行個性化互動,有效提升用戶滿意度。 JustKa平台具備強大的Botflow機器人流程編輯器(無需程式碼),讓企業能輕鬆設計對話流程,並通過標籤系統及用戶旅程數據,為每位用戶提供高度個性化的服務體驗。透過智慧體協作平台,JustKa提供多領域的智慧體支援,並且以全方位標籤系統協助企業深度了解用戶需求,從而實現精準營銷和用戶分群。最終,JustKa不僅降低企業客服成本,更增強了客戶體驗,幫助企業在智能商務時代中保持競爭優勢。
檢視內容透過使用者的個性屬性資料分析預測可能喜歡的內容,如從使用者的年齡、性別及過去的流覽紀錄等,當使用者正在流覽文章時,系統將自動分析使用者偏好的類型、從流覽的時間分析對於該部文章的喜好程度等,機器自動追蹤使用者的喜好,以更精准的推薦使用者正在想看的內容。 系統不斷的自動學習使用者個性的流覽行為,個人化的推薦是即時更新的,即當網站的來源內容或使用者流覽行為發生改變時,推薦序列會自動改變,為使用者即時提供感興趣的內容。
檢視內容iSeek—訂閱制AI視覺辨識平台擁有多款核心產品及解決方案,主打訂閱制取代鉅額購買一次性AI套裝軟體,以SaaS雲端服務隨取隨用的極致便利性,讓多元產業體驗革命性AI視覺辨識技術。 情境導向iSeek AI影像辨識平台,專注在提供通用性高的辨識服務(如:年齡、性別、安全帽、反光背心、火焰煙霧、車牌辨識…等),主打Low-code的形式,開發人員不需要任何AI背景,不需要佈建環境,只要把圖片上傳至雲端,立即依照影像提供辨識結果,方便系統業者開發創新產品。
檢視內容1. 彙整專案資料:收集訪談語音檔、會議語音檔以及相關的訪談文件,為後續的資料處理和分析提供基礎。 2. 語音檔轉成文字資料庫:利用先進的語音辨識技術,將收集到的語音檔轉換為文字形式,建立結構化的文字資料庫,為資料分析和處理提供基礎。 3. 建立向量資料庫:根據客戶資料和訪談資料,建立向量資料庫,實現資料的高效檢索和分類。 4. AI自動分類:運用人工智慧技術,對專案需求和訪談要點進行自動分類,幫助企業快速了解專案的重點和需求。 5. 會議記錄及需求文件生成:AI自動生成會議記錄、專案需求文件和專案提案文件,確保文件的準確性和一致性。
檢視內容聯和趨動股份有限公司所開發之「AI職能評鑑系統」可以解決中小企業在徵才、用人及留才上面的諸多痛點,系統依據個別公司產業類別、公司組織及員工人數,並結合勞動部勞動力發展署iCAP職能量表,將關鍵向量建模於Neo4j,透過職能知識圖譜的非監督式動態學習,快速建立個別企業的職能模型,企業內部的人力資源人員或外部的專業人資顧問,便可以依據所產生之職能模型,進行人才招募、職能盤點、績效考核及教育訓練等方面的評估跟應用,並且會依據公司現有職稱架構下,自動給予建議其尚需加強的職能,包括相關的知識、技能及態度等等。 透過持續性資料的導入跟訓練,系統會學習雇主對於該職業應有之模型的實際看法,並回饋雲端職能量表中,以transfer learning的方法完成知識圖譜的動態學習,未來其將可媲美專業人資顧問,藉此來快速幫助許多跨領域的企業,或是多元化技術的企業在職能上的訓練及培訓。
檢視內容客服,作在現代企業運營中,人工智慧助理(AI助理)已成為提升效率與決策能力的重要工具。隨著數據驅動的時代來臨,企業內部管理與溝通方式正快速演變,AI助理能夠幫助企業簡化工作流程、提升決策品質、促進團隊協作,使企業在市場競爭中保持領先地位。為企業與顧客之間重要的橋樑,其核心價值在於建立並維護良好的顧客關係,進而提升顧客滿意度與忠誠度。然而,傳統的人工客服在面對日益龐大的諮詢量、重複性的問題以及24小時無間斷的服務需求時,往往顯得力不從心。此時,AI客服機器人的出現,正為客服領域帶來嶄新的解決方案。
檢視內容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。
檢視內容透過整合進企業現有的客服系統輸入對話雙方的語音,經過資料預處理後分離出不同的對話人員,再分別分析其情緒,此資料透過 API 會傳給客服系統,可以根據分析結果以分時情緒變化圖的方式呈現出來,可有效呈現客服人員在服務過程中,雙方的情緒變化,進而分析客戶對於服務的滿意度,進而讓客服中心的營運主管可透過AI 進行客服人員品質檢測,解決原有質檢流程人工隨機抽樣,進一步精準分析客服中心整體營運狀態,透過語音情緒分析技術可以有效衡量客戶的有效性與真正效益等指標,解決客服中心進行質檢瑣碎的人工流程及透過AI 增加客觀的分析維度改善整體客服中心的營運績效。
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。
檢視內容為解決生產設備無法聯網、資訊蒐集不即時、缺乏數據應用基礎等問題,本計畫由谷林運算協助導入完整的智慧機聯網與 AI 分析系統,建構從資料擷取、視覺化、分析到 AI決策支援的一站式解決方案。本專案實施方式採分階段建置,包含資料擷取、雲端整合與 AI 應用導入三大步驟,逐步實現智慧機聯網與生成式 AI分析之應用。
檢視內容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。
檢視內容iCoder AI編程可以自動判讀企業慣用的Word/Excel表格,作為表單的規格文件,透過雲端使用NPOI判讀表格內的各欄位與其特性,進一步使用JIEBA自動斷詞與分析詞性,自動決定表格上的欄位類型與表單上所要呈現的風格,來自動產生資料表結構、後端CRUD的對應程式碼、 前端RWD的UI表單(電腦手機都可以使用),這個過程只需3秒鐘即可完成。iCoder除了以JIEBA的HMM方法來自動判讀欄位類型外,已經訓練好上千個Word/Excel商業表格作為模型,並具有高度的學習能力,可以依照個別的開發者提供私有的訓練模型,並回饋給公有的訓練模型。iCoder所匯入的Word/Excel文件,同時也是印表輸出的規格文件,隨時可以將資料套印在原來的Word與Excel格式上。iCoder也內建一個強大的Workflow引擎,以拖拉的方式讓你設定公司的組織與流程制度,並以iCoder的表單來進行線上簽核。iCoder同時具備了二次開發的能力,產生的所有程式碼都可以透過EEPCloud來進行二次開發來進行增補與微調,達到100%的需求。
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