AI 服務應用

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。

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」。

過往文件資料的彙整、分類、分析作業皆需仰賴大量人力的處理及判讀，除去高昂的人力與時間成本，透過人力進行這類型工作無可避免會出現人為誤判的情形，往往需要進一步的檢查、驗證，方能確保解析結果的正確率在可接受的範圍內。藍星球資訊將自主開發的自動化資料豐富程序(ADEPT)，搭配改良後的長短期記憶網路(LSTM)、語意向量(word2vector)、深度學習(kNN)等機器學習模型整合為【透事THOUGHTS】系列技術，運用AI演算法自動剖析文本，將巨量文字資料進行智慧分類、自動摘要、詞彙萃取、情緒感測、精準推薦及觀點聚類等分析，協助使用者從中提取可供加值再利用的各式特徵資料。本技術常應用於典藏資料、知識文件、書籍文章、開放資料等各類型中文資料，亦可串接於各種規模資料庫的建置。

PrimeHub 是針對企業內部多人、多專案需求所量身打造的 AI 開發管理平台，基於 MLOps 的概念協助團隊共享運算資源與成果，加速開發 AI 模型的速度。平台架構基於 Kubernetes 的容器編排環境，提供安全穩健的系統資源分配協助使用者實現最佳化資源配置，並搭配⾃動資源回收機制提升使用率與降低營運成本。開發人員透過簡易使用的瀏覽器介面便可管理群組及各種資源配額，快速啟動 TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn 等熱門 AI 框架進行模型的開發、訓練、部署及監控，不需再自己搭建基礎設施，讓開發人員能夠專注於 AI 模型的開發以提升工作效率。

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。

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。

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。

「DKABio智慧健康風險分析服務」由國內知名生物統計學者鄭光甫教授、資深醫界元老李英雄教授，聯合帶領浚鴻數據開發（Dataa）的AI技術團隊所建立，共投入超過7年時間，運用超過500萬人、資料期間長達20年、超過1億筆的華人健康資料庫，以大數據分析及機器學習技術所建置的風險分析體系， 綜合考量遺傳、行為與環境三大健康影響因素，整合148項生理體徵值、健康生活習慣、體質、家庭遺傳等投入因子，是一個全方位的健康風險分析服務，協助民眾提早在健康或亞健康階段，掌握自己未來罹患疾病的風險，予以事先預防及管理。DKABio榮獲第16屆國家新創獎，目前已針對國人常見的15種慢性疾病/病症提供風險分析服務，並與高雄榮民總醫院、是方電訊「是方i健康APP」及國內知名健檢中心合作。

英登股份有限公司除提供AI演算法開發服務外，亦可依照顧客內部需求規劃與執行AI 教育訓練課程，建立員工 AI 能力養成體系。主要目的在於推動 AI 於日常工作之實務應用，規劃主題課程，協助同仁理解AI 基本概念、學習AI 應用工具操作，促進內部流程優化與效率提升。舉例來說教育訓練規劃為期四個月的 AI 應用教育訓練，共 19 小時課程，透過每月一堂主題式教學，循序涵蓋 AI 基礎與 Prompt 實務、Gamma 簡報應用、ChatGPT＋Colab 資料分析，以及 Make 自動化流程，讓員工能系統化理解 AI 工具並完成情境實作，逐步培養實務應用能力，推動AI 技術在日常工作流程中的落地與推廣。

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。

(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。

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。

主要提供百貨業及會展服務，希望可以透過AI人工智慧計算出，前來市集及消費會展的來客人數，並且析出消費者性別、年齡及情緒，以提供展方及攤商做為參考依據。 會展中的商品多樣化，每個攤商及展方各展出商品各有其特色，但常常無法適時的推薦給消費者，導致錯過商品銷售的機會，雖目前銷售模式彈性及多變，以不再像傳統銷售方式僅經營固定消費族群，AI所分析出之資料可供展方及櫃檯人員，因應不同時段以及大量人潮時，能夠隨時調整銷售方案及策略，提供消費者所需要的商品及服務，並且也可幫助消費者在茫茫會展中提高所需商品找到的機會，達到相輔相乘的效果

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。

智能化麵包辨識系統有效解決結帳人員記憶、辨識、計算成本且提高結帳的正確率，讓結帳人員和消費者之間有更良好的互動。 雲逵科技的智能化麵包辨識系統是建構於iPad AI POS上，設計上讓使用者輕鬆達成-智能、敏捷、輕巧、快速、準確、穩定、決策的目標。 在使用上-使用者可利用iPad AI POS 的功能將麵包裸裝及包裝的圖像拍攝後上傳於AI雲，在AI雲收到麵包圖檔後即進行標註->建模->訓練的動 作->產生模型。使用者只需下載模型後即可進行辨識，在進行辨識的同時若有產生無法辨識或辨識錯誤的物件時，可即時在iPad上進行標註， 每次的辨識及標註都會即時上傳至AI雲，在AI雲端會利用這些已辨識的圖檔定時做優化的動作，讓AI辨識變的愈來愈聰明，有效提高結帳人員 的效率及結帳的效益。