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企業專屬無程式碼 LLM 微調平台 Finetune Expert:加速智慧知識應用、自主打造高效 AI 系統

發表年月 2024-01   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 滿拓科技股份有限公司

從技術門檻到智慧轉型:Finetune Expert 協助企業打造專屬語言模型 面對生成式 AI 快速普及,許多企業希望導入大型語言模型(LLM)強化知識管理與營運效率,卻常受限於缺乏技術背景與資安疑慮,無法順利落地應用。 1. 無需程式碼即可快速微調模型: Finetune Expert 提供直覺式無程式碼介面,即使非技術背景同仁也能依產業知識與應用需求,自行調整模型,使其更貼近企業的專業內容與回應需求,加速打造專屬模型。 2. 安全部署,守護資料主權: 支援地端與雲端雙模式部署,協助企業在私有環境完成模型訓練與推論,滿足法規與資安要求,確保敏感資料安全,同時兼顧生成式 AI 的彈性與效率。 3. 理解專業術語與內部脈絡: 企業可匯入 SOP、知識文件與技術手冊作為訓練資料,Finetune Expert 協助模型理解內部常用術語、流程與脈絡,應用於客服或內部知識問答時能即時提供精準回覆,提升互動體驗。 4. 多元應用,加速智慧化營運: 除了知識問答,Finetune Expert 可應用於報告摘要、文件翻譯、法規查詢、客戶回應生成等場景,協助不同部門實現流程自動化,提升資訊流通與決策效率。 Finetune Expert 落地生成式 AI 的實戰利器 :Finetune Expert 協助企業以自身知識打造專屬模型,真正將生成式 AI 融入日常營運,從強化知識管理、優化流程到守護資料安全,穩健推動企業智慧化轉型。

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讓 雲端機器人幫你寫程式 – iCoder AI智能編程

發表年月 2020-09   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 訊光科技系統股份有限公司

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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資安戰情平台 UGuard AI

發表年月 2017-07   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 數聯資安股份有限公司

UGuard AI是數聯資安根據U-SOC資安監控中心服務超過180個客戶、監控1400台以上資安設備、持續營運超過10年的在地經驗所孕育出來的資安管理解決方案。它擁有資安監控中心必備的事件收集、分析、儲存與監控功能,並具有客製化流程引擎與主機人員的入口網站。它可以串連各種資安設備、主機系統的資安訊息,產生資安的整體概況並提供即時警報,讓企業不再是被駭客打著跑,而是主動監控、鎖定、處理並遏止資安案件的發生。整合業界最強的巨量資料引擎領導者Splunk作為主要的處理核心,大幅改善傳統SIEM(資安事件管理)方案的處理效能及反應速度,並且融入數聯資安長期在SOC資安維運服務上的專業經驗所彙集之新世代SIEM知能資安整合平台。

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商業智慧服務應用,B2B詢價單媒合機制

發表年月 2025-07   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 六六電商股份有限公司

台灣黃頁(web66.com.tw)為全台最大B2B/B2B2C詢價媒合平台,專注企業買賣雙方媒合超過16年,累積12萬企業會員、7大站群聯盟、Google收錄超過310萬頁,詢價買家到訪率達59%。透過叢集式SEO與高品質網站導流機制,有效將公域流量轉化為詢價留言。平台自主研發AI模型,導入機器學習、雲端運算與歷史資料分析,結合關鍵字語義擴充、變數匹配演算法與AWS高效分散運算,智慧比對買家詢價與賣家供應,實現貨比三家、精準媒合。更進一步提供市場趨勢、網路商機、關鍵字策略、競業分析、新品開發與企業價值鏈等整合服務,協助企業掌握商機、提升接單,創造多贏。

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3D OCMS 可視化整合管理平台

發表年月 2018-10   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 新視域科技股份有限公司

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。

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雲端運算與流程引擎系統架構與系統整合

發表年月 2022-06   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 緯創軟體

緯創軟體針對由軟體導向的醫學影像演算法及工作流程,研發雲端運算與流程編排引擎系統,測試與維運服務,加快其自身淘汰舊有系統,完成數位轉型與升級並創造更大的獲利。此計畫的目標為開發雲端運算與流程引擎。此引擎的使命與目標包含:1.取代既有不同產品線內的運算系統,提供各產品線中央化的AI與演算法服務平台 2.提供具高效及高擴展性的雲端運算平台,以應對日益複雜且來自世界各地的需求 3.提供演算法團隊開發,驗證與部署AI與演算法的環境 4.提供易監控且易於數據分析的平台

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高雄市政府AI智能客服

發表年月 2025-03   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 中冠資訊股份有限公司

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。

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場域互動體驗的好夥伴_Gen AI 服務方案

發表年月 2024-11   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 聚典資訊股份有限公司

透過Gen AI智能客服與各式搭配的產品模組,包含智能辨識、預測推薦、拍貼、小遊戲、智能DM、促銷活動與數據整合等,迸出數位轉型新體驗!

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iSeek— AI辨識訂閱制 視覺辨識輕鬆導入

發表年月 2023-12   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 瑞艾科技

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。

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桃園市立圖書館人工智慧客服(Chatbot)-LINE智慧客服

發表年月 2022-03   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 桃園市立圖書館

於LINE官方帳號建置「桃園市立圖書館」LINE智慧客服,除了提供讀者快速查找圖書相關資訊外,同時提供個人化服務,使用者綁定身分後,即可管理自己的借閱紀錄等功能。

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客服情緒分析戰情室-智慧客服

發表年月 2023-12   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 賦智行雲科技

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。

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AI智慧辨色及成本最佳化控管系統

發表年月 2019-11   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 庫點子文創資訊產業有限公司

漆料產業所謂的電腦配色,僅為從現有色中挑選在進行配色,若遇到新色實則無法調,皆仰賴師傅的經驗進行調配,因此遇到新色時皆要重頭調配,耗費了許多的人力與時間,且每個師傅因調色習慣不同,所配出來的結果一樣但成本卻差異很大。因此欲透過 AI 的導入,透過 AI 模型的訓練,讓 AI 可直接找出最接近的配方與最省成本之配方。AI 智慧辨色系統,系統可達到色彩分析,自動調配並依據成本進行排列,協助企業追求最佳化成本與利潤。

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[4.2.4輸入自動化、4.15.2人工智慧相關系統整合] AVM系統導入案:

發表年月 2001-01   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 先知科技股份有限公司

(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。

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