應用案例

目前為網路發展快速的時代，方便、快速、不限地點、時間已成為網路特定印象，為更貼近消費者市場，各業者們也紛紛提供各開放式平台，供消費者使用，無論是ㄧ般的發文平台，或是日常生活會用到的購物平台，每日上架的商品及文章那麼多，後台管理員無法一一核對商品是否有違規的狀況，等到有人舉報時，通常都是亡羊補牢，全域提供了AI智慧網站守門員，透過AI影像辨識技術，辨識商品及發文的圖片是否合規，檢驗使用者上傳之照片，例如：含成人性議題的圖片，違法的槍炮彈藥管制條例的工具等，均可透過系統進行攔截，防止不雅圖片入侵網站

金融相關產業為政府高度管理的特許行業，因此，政府制定許多法令用以規範金融業的各種行為，所以，該產業下的公司，必需遵照相關範圍，制定相關公司內規，以確保相關營運行為不會違反法規。然而，相關法令眾多，而且也會因各種因素進行調整。一但，外部的部份法令進行調整，究竟有那些公司內規需做相對應的調整，目前主要還是以人力的方式，進相關的法條比對，曠日廢時。而本公司所開發的AI法遵管理管理系統 ，導入AI的技術，以推薦系統的方式，輔助專業人力，並提供完整的法遵相關電子化流程作業環境。

滿拓科技提供客製化的 LLM 演算法落地訓練服務及企業資料庫串接， 協助您領先市場推出最具競爭力之專有領域生成式對話 AI 服務， 抑或是實現內部 AI 資料化訓練，滿拓獨家 LLM 自動化訓練流程， 可在高度自動化程序下，用最短時間協助您推出新型態 AI 服務 ，提供從雲端到地端落地部署一站式整合服務，整合了 AI 專家顧問、 AIHPC 技術環境資源、大型語言模型 LLM 開發服務，並且能夠支援在地服務， 滿拓科技願與您攜手合作，協助貴司擁有最符合企業需求及 使用效益之 LLM 產品，搶佔市場領先地位

開發國家因人口老化、少子化、勞動條件提高等變遷，傳統零售業面臨人力短缺及人事成本高漲的壓力，導入自助結帳系統已逐漸形成趨勢。Technavio的分析師預測，從2018年到2022年期間，全球零售商店自助結帳終端市場將以18.63％的年複合成長率成長。近年來由於影像辨識結合人工智慧的快速發展，再加上相關硬體技術漸趨成熟且成本下降，採用影像辨識商品外型特徵的技術發展自助結帳已成主流。市場現有的自助結帳系統多採用條碼辨識技術有其先天上的限制，曾興起使用 RFID 技術成本因素也難以普及；AI多鏡頭自助結帳系統運用多鏡頭協同拍攝，結合AI類神經網路與感測器融合技術之開放式互動結帳平台，商品可以自然擺放(瓶裝、罐裝、鋁箔包商品可以豎放)直接進行辨識，針對易混淆商品透過重量感測以提昇辨識率。另外可搭配使用現金支付、悠遊卡等多元支付機台，實現「不用排隊結帳」消費體驗新風潮，商品結算速度較現有店員提升50% 促成實體零售數位化，為新世代零售服務門市提供優良自主結帳之解決方案。

戰情虛擬助理是讓戰情中心裝上耳朵與嘴巴，讓管理者可透過手機用中文與戰情中心進行自然對話的互動，指示戰情虛擬助理對收集到的終端資料並進行分析後，將其重點視覺化顯示到戰情中心看板，提供工廠動態、設備運行狀況，讓管理者可以即時掌控人機料資訊及產線設備的使用狀況，並能夠針對人員作業和設備運作進行即時調整。 鼎新電腦的「PaaS平台事業處」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。戰情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客服語料後建立智能虛擬助理對話模型，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。參考資料: https://bp0800.wixsite.com/xiaohui

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。

透過AOI人工智慧辨識設備結合機器手臂，改善人工目測檢視產品之誤差，以提升效率。未來將AOI所收集之數據與MES系統所記錄之製造數據對照，可快速發現錯誤數據，改善生產效率。

AI專利風險監控平台可以提升廠商用戶的效率，免除單筆查閱在智財局上的觀看時間減少人力耗損情形。此平台的功能之一網絡圖的部份，依據各年份可以讓商業上決策者或者專利的申請者快速的了解自家發展的專利和哪些公司是相似度極高。由自家公司為網路圖的軸心，透過網路上的圖示呈現，快速對應競爭廠商有哪些申請專利，避免捲入侵權風暴中。 即時監控競爭對手的重要專利技術，強化研發能力。除了基本的交叉分析，AI的過人之處在於其不僅可以分析資料，還可針對既有數據進行預測。若想知道對手/產業未來的技術發展，可利用AI的預測分析能力，預測該公司（或整個產業）未來2-3年可能發展的技術。即可快速了解對手目前的技術優勢與動態，輔助公司研發部門做為日後研發方向的參考依據。

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。

歐特儀為政府路邊停車開單外包廠商，過往操作員在惡劣戶外天氣下容易遇到設備卡頓的問題，並在偏遠地區會因設備沒有訊號連網無法與伺服器連線做車牌辨識比對。使用我司設備後，無論晴雨天能在戶外環境完成路邊停車收費開單作業，並透過我司設備上的掃瞄器及 Pic n Fill 軟體支援，能完成離線『車牌辨識比對』提升作業時間及改善無法連網比對的情況。

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。

影片製作費用高 需要耗費多元團隊人力拍攝、器材設備、演員、剪輯特效等成本 若遇疫情期間不能群聚開拍作業，製片即停擺 傳統企業商家對數位行銷掌握度不高，或者預算有限，就算想嘗試用線上影片拓展客源，往往也感到力不從心。 本技術為生成影片工具，訴求預算再小的業者都負擔得起使用費，能幫助業者大幅降低企業製作影片費用。 位主播或導覽員學習多國語言很不容易，但集仕多股份有限公司研發AI自動影片生成系統，結合AI Deep Learning深度學習與先進的臉部影像生成技術，就能大量產出能說多國語言的AI擬真代言人影片。新聞影片案例: https://cmm.ai/news1 , https://cmm.ai/sleep, https://cmm.ai/news2

案例‒鋼珠製造產業長期以來面臨產品種類眾多、尺寸規格複雜、客戶經常性改單導致生產線產能分配不均、工裝次數頻繁、磨盤異常損壞增加等問題，造成工廠生產效率不佳。鋼珠製造流程從原物料的線材、鍛造到形成鋼珠的粗研磨、熱處理、細研磨、精研磨，最後為成品的洗淨、檢驗和全檢；其中主要的瓶頸為粗研磨至精研磨的關鍵三道研磨製程。其原因為鋼珠在研磨過程無法即時監控磨盤的狀況，容易造成堵溝、尺寸變異，嚴重時將造成磨盤崩裂而傷及鋼珠的完整性，若因人員的疏失造成規值的錯誤，不但造成產能的損失且增加成品久置而生鏽的可能性，增加產品重製的加工成本及工廠的產品產出時間（cycle time）。

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。

LibraLung天秤肺影為電腦輔助偵測系統(Computer-Aided Detection, CADe)，以人工智慧(AI, Artificial Intelligence)技術，輔助專科醫師判讀胸腔電腦斷層(CT, Computed Tomography)之肺結節影像。本系統以網頁介面操作，具備「肺結節偵測」及「輔助自動報告」兩大功能。 當系統偵測肺部電腦斷層影像疑似肺結節存在，系統自動於影像中標記肺結節之VOI(Volume of Interests)，以及對應肺結節之類型(Class)、肺葉位置(Lobe)、長短軸(Axes)及體積(Volume)資訊，並經由橫切面、矢狀面、冠狀面、最大投影橫狀面觀察肺結節型態。輔助肺結節偵測範圍，包含肺結節最大直徑尺寸為4 mm(含)至30mm(含)，類型不限為實質(Solid)、非實質(Non-Solid)或部分實質(Part-Solid)。 本產品經國內醫學中心測試，模型在偵測肺結節之FROC表現，平均每例偽陽個數(average number of false positives per scan)為2時，靈敏度(Sensitivity)為94 %；在肺結節之類型分類表現為Precision=0.93, Recall=0.93；在肺結節所在肺葉位置分類表現為Precision=0.99, Recall=0.99。