應用案例

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

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。

因應彈性化製造之生產趨勢，製造業需要導入AI以快速學習適應不同的生產需求。AI自主學習機器人是未來製造業邁向AI時代的關鍵技術，目前工廠導入視覺機器人必須仰賴演算法工程師針對不同工件調整參數來達成任務，造成換線/任務耗時耗力。工研院以深度增強式學習(Deep Reinforcement Learning，DRL)為基礎，研發自主學習之AI機器人夾取技術， 簡單、易用，補足勞力需求。本技術之特色與創新包含: 1.機器人自主嘗試學習，減少人為介入，讓換線能夠更加快速、有彈性2.以DRL技術提供更快速、更穩定、更精確的訓練機制3.結合機器人模擬軟體，大幅減少整體學習時間與實體嘗試的次數

本系統整合AI時間序列預警模型、AIoT感測設備與雲端平台，針對室內外水產養殖環境提供即時監控與智慧決策支援功能。透過整合溫度、鹽度、pH、溶氧等多種感測參數，實現養殖池多通道監控。系統能進行餵食行為辨識與餌料優化，降低飼料浪費，同時提供異常預警通知與數據視覺化介面，支援業者遠端管理並提高單位面積養殖效益。

客服，作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。

AI航燃靜電消散劑添加量優化系統，透過大量感測器資料數據收集創造原始資料庫，科智企業採用人工智慧深度學習(Deep Learning)，以及演算法，透過MusesAI平台整合所有資料來源並精密分析運算後，即時監控工廠油槽靜電穩定度，提升出油槽量導電度之穩定性，協助改善客戶端現有之航燃靜電消散劑添加量優化之依據，讓使用者能快速掌握油槽狀況，以確保運送過程安全。 同時也可以整合科智企業發展的ServCloud，不僅協助自主客戶並能擴大至上下游，整合各個廠域工廠資料，打造智慧供應鏈，也可以將原先廠內的ERP、MES資料進行介接，不浪費企業內部資源。將機台、人員、金流、報工資訊等重要工廠議題，進行整合與使用，讓工廠資訊即時且透明化。 目前已成功導入台灣化學工業事業體群。

1. 金融领域 - 信用評估： 模型：信用評分模型。 應用描述：第三方模型評估服務可確保信用評估模型在預測個人或企業信用風險方面的效度。這有助於銀行和金融機構更好地評估借款人的信用風險，降低不良債務的風險。 2. 醫療保健 - 疾病預測： 模型：基於患者病例和生理指標的疾病預測模型。 應用描述：第三方效度評測可確保模型在預測患者患上特定疾病的準確性，對於早期預防和疾病管理非常重要。 3. 人才招聘 - 履歷篩選： 模型：履歷和面試數據的招聘篩選模型。 應用描述：確保模型在篩選應聘者時公正且無歧視，第三方評估有助於排除模型中的潛在偏見，確保應聘者被公正地評估。

透過淨水場上游水質監控預警機制，避免水源濁度超標導致淨水 設備癱瘓，進而確保淨水場穩定供水。本公司於淨水場上游，以 RNN 架構建立河川濁度預測模組，由歷史雨量、水位與濁度，每 十分鐘一次滾動預測未來六小時河川濁度。

現有的CCTV監視系統都只是在錄影而已，當發生異常事件時，即使攝影機有拍到(例如:夜間有人侵入/火災煙霧/有人需要求救/有人昏倒/工地有人未戴安全帽或工作背心/車輛逆向…等)。當出現這些異常事件時若無法立即通報制止或處理，有可能造成更大的危險事件。目前這些工作若依賴保全人力處理的話，除了人力成本高以外，更因保全人員會有倦怠疲勞及高成本等因素讓安全性的議題無法提升更高的水平。UniPicket AI 系統可以不用更換現有的CCTV攝影機，直接整合讓現有監視攝影機變身為具強大功能的AI攝影機。可以讓一支攝影機同時啟動10種以上的AI辨識功能同時運作，可以大幅節省更換攝影機的成本，也可以讓攝影機傻瓜變聰明。UniPicket AI 有多種應用面的設定，可以適應各種不同的場域，政府機關、學校、醫院、飯店、工廠、工地、住宅大樓…。只要有CCTV監視系統的地方就會需要UniPicket AI。

透過服務設計的介入，提供完整以使用者為導向的設計規範，不單僅以現有問題解決為主，而是透過四大角色象限: 管理者、生產員、品檢員與客戶，進行以服務設計流程全盤規劃統籌並導入技術應用的思考方式。透過實地觀察、用戶訪談、用戶旅程地圖以AS IS-TO BE的方式展開，實際挖掘人、機、環三者間的關係並產生關鍵服務需求，導出設計解法與服務藍圖並執行之。 以此為觀點，場域透過智能檢測針織生產數位分析平台，可詳實記錄分析生產參數，針對產線設備與作業人員進行稼動分析，並即時了解生產狀態，透過品質預測，找出影響品質的特徵因子，達到品質監測改善之目標，提供管理者與顧客有效掌握生產進度與品質之生產數位方案。

1. 客戶資料管理與互動紀錄： – 收集和管理客戶資料：開發客戶資料管理系統，支持多渠道數據收集，包括表單填寫、CRM導入等。設置數據清理和標準化流程，確保客戶資料的完整性和一致性。 – 客戶資料的匯入和匯出管理：開發資料匯入匯出模塊，支持多種文件格式（如CSV、Excel等）。設置自動化流程，簡化資料匯入匯出操作，減少手動工作量。 2. AI客戶分析功能： – 利用AI判定客戶購買意向：開發AI分析模型，根據客戶行為數據判斷其購買意向，集成機器學習算法，不斷優化分析模型。 – 利用AI判定客戶等級：設計客戶等級評估標準，根據客戶行為和歷史數據進行分級，開發AI算法，自動判定客戶等級，並動態調整。 3. 智能業務輔助追蹤系統： – 定期聯繫系統建置：提供AI定期聯繫提醒，根據客戶等級和聯繫頻率自動生成聯繫提醒，設置自動化通知，通過電子郵件、短信等渠道提醒業務人員進行聯繫。 – AI跟進輔助系統：利用AI推測潛在客戶，開發AI潛在客戶挖掘模型，根據現有客戶數據挖掘潛在客戶，並動態調整模型，設置潛在客戶管理界面。 4. 跨境線上交易與協議系統： – 設置跨境線上擬約/議約功能：開發支持跨境協議的線上擬約系統，涵蓋多國法規和法律要求，集成數字簽名功能，確保協議的法律效力。 – 開發跨境線上電子簽約功能：設計並開發安全可靠的電子簽約系統，支 持多種電子簽名方式，集成身份驗證和簽名驗證功能，確保簽約過程的安全性。

IIDs隧道事件偵測管理系統在於提升了交控管制中心面對山區隧道交通通行問題即時監控與事件觸發通報應變管理方式應用沿線隧道環境的監控系統佈設，依照隧道高度與寬度和道路實際環境狀況每70~100公尺建置攝影機進行連續隧道內道路沿線監控與偵測辨識管理，運用AI影像偵測辨識，針對車流狀態、車輛異常停等、人員闖入作業區或車道、路面散落物、煙霧濃煙產生、車輛逆行駕駛以及機車闖入行駛隧道等等，透過光纖網路傳輸即時串流至中心管理平台進行輪播監控管理，同時搭配事件偵測IID系統鎖定隧道事件觸發位置連動影像彈跳顯示於中心畫面，同時建立連續事件同質性關聯判讀篩選為單一事件減少同一事件頻繁通報造成執勤管理人員重複作業問題，同時提升管控中心對於緊急異常事件通報接收信賴度和訊息精確度傳遞，搭配電子圖資顯示和訊息同步可以大幅提升交控管理中心對於長隧道環境進行即時有效監測與精確事件觸發訊息應對管理作業。

物流/快遞公司每天面對的問題是： 1. 20,000件貨要遞送，公司有300輛車，哪些貨要分配到哪些車，而且不會超過貨車容量？ 2. 一旦100件貨放上了貨車，由於每件貨有貨主指定的收貨時間，司機如何決定送貨順序才能用最少時間每件都準時送完？ 3. 對於新型態的快遞業來說，如何有效率解決短時間內的大量訂單(如食物快遞)？ 4. 有些特殊遞送型態的行業，如需要邊撿邊送(pick up/delivery)，應如何進行調度才能用最少車輛進行最多路順？ 5. 台灣的貨運/快遞業有超過45000家，大部分是中小企業，公司沒有資訊人才，如何能快速導入智慧調度軟體，且不需維運軟硬體？ A.I.R是以人工智慧為基礎的車隊調度服務，以訂閱制(subscription)為主，能夠解決業者上述的痛點。

透過不斷的改進與優化，智能電話機器人能夠應對實務上不同的情境，替各行業有效降低成本、提高效率。它可以運用在名單過篩上，當公司有活動時，交給機器人去大量撥打邀約電話，顧客真正有意願時才線上即時交給非忙線的專員，是一個更有效率的運用；隨著上線後有更多的數據庫，機器人也可以持續優化，例如精簡話術、增加語料。能夠用於電話行銷、帳務催收、滿意度調查、新客戶回訪、活動通知、續約通知、繳費提醒、語音導航、預約服務、訂位訂票等，深耕於多行業領域業務，更理解業務，更瞭解客戶，更具有智慧。

提供企業私有雲平台整合常見之IM(Line、Messanger、Juiker，其中Juiker開發商源思科技為合作伙伴)及通訊管道(Email、簡訊、Fax等)，建立資訊管理工作，必要時透過AI代理人(Agent/bot)及觸發機制主動通報各項訊息。