AI 服務應用

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。

COVID-19肆虐全球，全球病例數已達3360萬，死亡人數 101萬，是個高度傳染性的疾病，主要經呼吸道飛沫傳播，亦可通過接觸傳播，現階段台灣各產業為降低COVID-19傳染，進入各場合必須量體溫以及酒精消毒，為降低COVID-19透過接觸性傳染，我們透過影像識別作為公司企業紀錄差勤之用，並可提供延伸性服務、門禁保全、體感量測記錄，企業可了解內部員工的體溫狀況，讓企業內部員工有更安心的辦公環境

自動化分揀倉儲決策AI系統結合大數據與智動化科技，研發以預測、快速反應為基礎之AI倉儲軟硬體解決方案，AI in Edge 架構結合揀貨路徑規劃技術、儲位配置技術需求預測與庫存調度技術，整合物流貨品標識影像處理系統、國產化自動化分揀系統設備建置智慧物流Total Solution。智慧科技精準預測、最適儲位規劃、最佳揀貨排程，解決電商倉儲品項上萬、出貨急迫、人力時間不足，導致企業營運受阻問題及仰賴國外昂貴系統之困境。工研院服科中心採用 Variation Auto encoder 之無監督學習模型，結合「事前資源調度」與「人工智慧指揮引導」發展漸進式動態儲位配置調整技術，以遞迴式類神經網路、線性回歸模型、EIQ分析、深度學習、邊緣運算建立倉儲決策AI支援系統 ，協助解決EC物流中心缺工、爆倉等現象 ; AI in Edge 架構優化進貨、入儲及揀貨效率及空間利用，節省EC物流中心30%工時、50%人員移動距離與12%成本，自動化分揀系統與包裹辨識系統，快速滿足B2B、B2C等多型態出貨需求，目前已成功導入宅配物流業、EC物流中心、連鎖型超商…等國內相關業者。

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。

傳統購買蝸牛苗僅能依據人工推估數量(因蝸牛苗細小不易計算)採購，其數量參差不齊，造成買賣之間的紛爭以及財物損失，紛爭事件更是因養殖蝸牛興起，隨時間與日俱增。故，針對國內迅速成長之蝸牛養殖市場，藉由賣家提供之大兩蝸牛物件之照片，建立大數據資料庫，建立影像辨識R-CNN模型，辨識往後之拍攝照片中計算物件個數(蝸牛幼體)，提供之蝸牛影像辨識服務，協助養殖賣家獲得精準蝸牛數量，降低人為預判之損失及紛爭。

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。

數位樣布資料建立： Frontier的方式很簡單，紡織廠不用添購昂貴設備，只要用公司裡最常見的事務機掃描布片，三分鐘就能上傳完成。接著再透過雲端上多達12個AI引擎，自動辨識布種、克重範圍、紋路、規格、色號，省去手動建檔的功夫。 AI織布判別： 經由機器學習(Machine Learning)讓其進行圖片特徵資料之辨識及分析應用，AI自動辨識布種、顏色及花型 AI圖搜圖： 於樣品庫中，品牌設計師可以從生活中找尋靈感，依照手邊的現有布樣花色的圖片、照片，利用圖搜圖功能來找尋廠商樣布中相近的花色樣式，讓設計師可以更加直覺便利的從生活中找尋想要的布樣花色。

森林生態系統為動植物提供重要的生存環境，並生產可再生資源，所以說森林是全球碳和能量平衡的重要組成部分，森林結構的量測是資源評估和林產資源經營的基礎，政府和環境組織出於經濟、規劃和保護目的，必須調查森林資訊以掌握森林資源的數量，為積極推動林業及林產工業發展，活絡我國林業與木材產業鏈、振興區域經濟、提升在地就業，並因應國內過去積極造林之人工林已逐漸達輪伐期之可收穫利用階段，人工林積極疏伐將會是目前的主要作業之一 因此進行林地調查以及木材採取搬運等作業勢必增加各林區管理處人員之工作量，使用機器學習、深度學習技術等科技化輔助木材檢測作業，評估與分析可引進及改善國內林產業務林材測量作業之可行性。

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。

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。

智能虛擬助理應用於現有企業系統時，可擺脫面對各種不同系統的複雜和困擾，隨時隨地以語音互動從龐大的企業資料庫快速獲取所需資訊，並實現工作協作，搭配智慧工廠提供即時監控與警示，以及即時追蹤生產進度，讓使用者隨時掌握各種突發狀況。而應用在智慧化展覽館或博物館時，可取代傳統的導覽手法，結合人工智慧及互動設計化身為參觀者的專屬導覽，並可搭配智慧化環境設備裝置，透過語音直接操控周遭的智慧裝置，如：環境燈光、影音設備、或現場實景攝影機。鼎新電腦的「大人物」部門具備研發整合「大數據、人工智慧、物聯網」各式應用的能力，能夠為企業分析需求並量身打造適合的人工智慧應用。智能虛擬助理的核心是基於自然語意處理（NLP）技術的聊天機器人，以深度學習與機器學習分析互動語料後建立對話模型，並整合文字及語音的識別及應答，可以跟使用者進行自然語言的互動。

門市對客戶沒有溫度，不知客戶內心需求。門市人員考效及人效差，沒有主動提供客戶最佳活動。利用大數據分析，智能推播更有能力可以解決細緻的個人化服務與精準行銷。宏康智慧採用wifi結合台灣主流通訊軟體LINE，收集線上線下客戶活動軌跡 主動推薦客服有關客戶相關訊息與教學，幫助客服更易了解客戶以便提供適合產品方案，行銷/人事管理單位也能夠以此作對應評審該門市/客服的服務水平績效,以提升坪效與人效。同時也可以整宏康智慧發展的其他通路平台，服務可以整合APP、LINE、POS，應用於各種產業的服務與行銷應用。

於交通部觀光署官網「台灣觀光資訊網」導入ChatGPT模型的官網智慧客服「觀光智慧小幫手」，協助來到官網的旅客能夠快速找到資訊並掌握重點。

智能助手平台可以分析客服與客戶對話內容，匹配出推薦答案，加速客服回答處理；還可以提醒客服適當的話術，增加客戶滿意度，並能提供客戶畫像，幫助客服聚焦識別，挖掘出新機會點。可以應用於客戶服務、業務查詢、業務線上申辦、預約服務等，幫助企業提高服務效率、降低人力成本及新人業務知識學習成本。