應用案例

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。

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。

智能即時派車配送系統包含三大核心： 1 需求預測： 可利用過續運送的大數據資訊，猜測未來的運送需求 ，預測在不同時間點、不同產業別、不同地點、... 等等不同情境下，會產生怎樣不同的配送需求。 2. 供給引導： 利用業者過去的大數據，建立初步的智能車輛調派模型，搭配智能需求預測模型，引導車隊往需求多的方向集中與散佈。 (3) 媒合最佳化： 利用業者過去的大數據，建立初步的智能供需媒和模型，配發工作給接單騎士。

如何避免用藥疏失是值得探討的一個重要課題在一般的用藥疏失事件中，配藥錯誤主要的因素，而造成配藥錯誤的主要原因，是由於藥名或包裝類似造成。慧誠智醫透過“AI機器學習技術”利用智慧視覺的辨識技術，對放入與取出的藥劑及劑量與數量進行確認，智慧藥櫃可減少人為錯誤導致拿錯藥品及數量等問題，避免醫療糾紛，以達到安全用藥的目標。

使用者將產品說明、服務描述、想法輸入至本服務平台。平台透過自然語言處理，將關鍵字進行拆解及組成，找尋最適產業領域。並運用多國多語言 AI 自動翻譯生成和多國官方專利商標資料庫串接，僅需 5 分鐘即可自動生成檢索分析報告，達到節省過去長達數週至數月的95%的作業時間。

傳統投入大量人力及時間成本的人工巡檢方式，已無法因應高頻率與成效式的道路養護作業需求，因此，使用人工智慧演算法建立道路鋪面破壞辨識模型，透過攝影機與車機系統達成即時邊緣運算，並同步回傳影像與空間屬性於雲端品管圖台。

AI影像識別機器人可以取代原本大量使用人力進行產品外觀品質檢驗的重複性工作，透過攝影機影像進行識別及精準比對，減少人工作業的可能錯誤或是標準不一的情況，進而提升品質檢驗的良率與效率。 五百戶科技結合了資策會創新研究中心及國立中央大學創新AI應用中心的多年研發能量，開發出具有自建學習比對模型的新一代深度學習架構設計的AI影像識別機器人系統，運用CNN技術+TensorFlow框架，整合動態影像識別技術能力，可以快速建立類神經網路模型，用以精準分類並判斷產品外觀尺寸之優劣，達到近乎100%的精準檢驗結果。

因應少量多樣的訂單複雜性需求，透過建置上下游供應鏈資訊串流平台與外包商空桶管理系統，提升供應鏈串接的能力，並藉由射出機連線與可視化看板、AI 智慧排程系統，提升製造端管理手法，進行智慧化生產現場管理，進而達到指標的改善。

眾至AI SPAM融合了先進的人工智慧技術，主要分為AI寄信行為分析和AI內文分析兩大核心，有效提升郵件篩選的準確性和防護力。在AI寄信行為分析方面，系統通過分析郵件的表頭，識別郵件是否來自正常的寄信行為，或是由大量發送的異常行為所觸發。正常寄信行為通常依賴SPF、DKIM、DMARC等郵件認證標準來進行身份驗證，而異常行為則多見於批量發送郵件，例如電子報、通知郵件、垃圾郵件或釣魚郵件，這些郵件的寄信行為異常將作為主要判斷依據。通過這一過濾方式，系統能夠準確識別出潛在的垃圾郵件和釣魚郵件。在AI內文分析方面，系統依據電子郵件的內容特徵進行分類，運用AI演算法對郵件內文進行深度解析，包括語句特徵、發送時間區間、附件內容、外部連結的數量和特徵等。這些內容特徵有助於識別正常郵件、電子報、通知郵件、垃圾郵件及釣魚郵件。系統通過綜合分析內文及寄信行為，達到高效分類和篩選的目的。

緯創軟體團隊開發了基於機器學習的自動醫學影像標註模型，並將模型整合至雲端平台建立完整的自動標註系統。團隊建立了以下的流程: 1.建立資料清洗模組並自動化建構訓練資料集 2.設立團隊檢閱的檢查點以利審閱自動化建立的資料集 3.建立模型訓練模組並能提供模型訓練結果 4.設立團隊檢閱模型預測結果 5.自動化模型部署流程。模型開發流程主要著重在流程自動化及功能模組化並設立人工審閱節點供工程師及科學家分析資料訓練集與模型測試結果。功能的模組化可以降低工程師在後期維護上的難度，並且有著快速插拔套件的優勢。

本案例使用視覺辨識銲道的位置和姿態，再驅使機械手臂進行全周銲。同時進行銲接品質之AI檢測，在銲接完成的端板上方架設一台CCD，捕捉銲道的影像，使用訓練好的模型便可立即辨識出端板銲道的各種缺陷和瑕疵，若辨識出有缺陷或瑕疵的端板會發出警示，通知工作人員進行補銲之作業。

RPA 是企業流程自動化技術，使用稱為數位機器人或機器人的虛擬軟體機器人執行手動、耗時的工作或任務。運用 AI 技術增強 RPA，將業務流程自動化的可能性擴展到任何情境，例如讓認知機器人能夠思考並做出決策，同時在工作中學習，進而成為人類-數位勞動力的寶貴資源。RPA比起一般人力，可做到一週七天不休息的特性(7x24h)。企業可以在非上班時間，同步接收客戶訂單的信件，且將初版資料整理完成，並輸入到系統中。接著來到上班時間，員工可以直接進行檢查與微調，進一步提高訂單處理的效率。透過自動化的訂單處理流程不僅節省人力資源，還大大降低錯誤和遺漏的風險，從而提升客戶滿意度。

本系統導入於實際畜牧場域，透過高畫質攝影機與AI行為辨識模型，能即時辨識豬隻的活動狀態、飲水頻率與健康異常（如翻倒、離群不動等）。平台支援雲端資料儲存、歷史影像追溯與預警推播，協助飼養者快速掌握飼養情況，降低人工觀察負擔並提升異常應對速度。系統具模組化設計，可擴展至其他畜種及農場應用。

鑑識人員在現場採集「可疑指紋」跡證後，必須進行「關係人」或「被害人」指紋排除，避免比中無辜關係人，造成鑑定資源浪費。 本團隊採用最新人工智慧AI 建模協助「關係人指紋」的現場指紋排除，從原本的人工作業變成自動化。

金融業CDP品牌第一首選，AI智慧引領：滿足企業需求的雲上雲下全支援平台，WebComm CDP以AI技術與數據驅動，釋放企業數據潛能，打造有溫度的金融。平台全面支援多來源數據，企業能深入洞察客戶輪廓與需求偏好，並提升客戶經營策略和終身價值，助力企業持續成長。AI 賦能與高效能引擎：AI 掌握特徵並自動貼標、AI 顧問協助模型導入、開箱即用的金融標籤庫、滿足海量資料的運算引擎。AI 演算貼標與顧問助力，提升客戶終身價值：透過 AI 智能標籤自動提取客戶特徵，並由專業顧問引入 AI 模型進行預測和推薦，輔助企業全方位的客戶經營與業務發展，更高效地提升客戶終身價值。提升服務效率，降低內部資訊落差：前線人員實務應用企業內部的數據資產，清晰呈現客戶輪廓與歷程，提供精確的的待客準則。透過標籤分析客戶資格與偏好，更能深入洞察潛在商機，全面提升客戶體驗。No-Code資料彙整與篩選，名單不再跨部門求人：簡易操作，根據多維度的客戶屬性篩選特徵，輕鬆獲取名單且自動更新。並提供預設標籤一鍵啟用，無需IT支援，即可滿足業務需求，助力行銷策略實現。