應用案例

透過AI多變數分析應用之技術，可以對水質進行更精確的監控與分析，實現更高效的水資源管理和處理過程。AI系統將自動調整處理工序，以應對不同的水質變化，確保出水質量滿足安全標準，同時提升水質穩定度，避免原料(藥劑)浪費。本案採用新鼎自行開發之人工智慧運行平台產品Mr.OPX(智能維運及製程優化平台)，透過平台和再生水廠DCS系統串接，進行資料即時收集，並透過模型管理功能，有效的進行模型運行及維運，也透過視覺化分析介面，提供操作員即時的AI指引，協助操作員提前進行加藥調控，從而提升操作效率並實現最佳經濟效益。

【睿思CROSSBOT AI客服與推薦助理】透過整合大型語言模型（LLM）與自然語言處理（NLP）技術， CROSSBOT能即時回應用戶提問、引導操作流程、提供客製化資訊，並支援多語言及跨平台應用。 【適用場景】 ■ 1.官網即時客服、 ■ 3. LINE與Messenger社群對話、 ■ 3.企業內部知識查詢與客服流程自動化等。 　　

相較於過去單用於行銷、閒聊的娛樂型Chatbot，新一代交談式機器人更著重服務能力，可提供7/24不間斷服務水準、有效降低成本、人員流動風險，且文字、語音對話方式簡單上手，易推廣至全年齡層。 SysTalk.ai團隊致力於開發台灣在地的自然語言理解(NLU)演算法，透過NLU、FAQ、Flow三大產品模組建立雙腦一流程服務，搭配AI大腦訓練師調教，專門打造聰明、人性化的交談式服務。 SysTalk.ai兼具雙腦對話引擎，NLU查詢腦透過意圖、實體判斷正確回應User服務需求，輕量級FAQ諮詢腦支援階層式問答，負責低耗快速處理通用問答。FlowCreator流程嚮導可設計多輪對話、多輪轉多輪仿真人彈性對話，並內建多種串接節點與具http協定API設計可輕鬆介接社群管道(App, Line, Messenger, Skype, Web, …)、整合平台(call center, HR system)，建立完整服務應對真實情境。

CloudMile AI 自動內容生成解決方案，專為媒體、出版、電商等內容密集產業設計，協助企業將內容生產流程全面升級至 AI 驅動的新世代營運方式。透過結合全球知名 Generative AI 與大語言模型（LLM）技術，CloudMile 協助客戶從資料整理、標題生成、內容重寫、到語法優化，自動化處理大量文本任務，提升產製效率與內容互動表現。 以時報資訊為例，CloudMile 為其量身打造一套內部專用的文案生成 API 系統，部署於 Google Cloud 平台並串接其內部 CMS，無需額外前端介面，便可快速整合至既有新聞流程中。該解決方案支援多種應用場景，包括「高互動率標題生成」、「社群新聞自動撰寫」、「新聞內容重寫」與「錯字修正」，每一項功能皆透過過去的新聞資料與讀者互動數據訓練模型，確保生成內容符合品牌語氣與編輯需求。 專案導入後，時報資訊在新聞點閱率方面提升逾 20%，有效證明生成式 AI 在內容產製效率與讀者參與度兩方面皆具明顯成效。該系統不僅能針對 PTT 等社群素材即時生成初稿，更可根據歷史流量數據預測標題互動率等級，協助編輯更精準地制定新聞策略。透過 CloudMile 的專業技術支援與技轉機制，企業可持續自主優化模型，靈活調整生成規則，打造出專屬的內容 AI 協作系統，實現內容生產與經營效益的雙重升級。

本系統是睿傳數據攜手臺大醫院，專為輔助放射科醫師判讀胸腔低劑量電腦斷層(LDCT)影像所開發的AI醫材軟體。 目的在於應對我國肺癌篩檢量能遽增的挑戰，透過深度學習技術，自動偵測、量測並分類肺部結節、協助醫師自動產出完整的篩檢報告，使醫師提升判讀效率與準確性。 1.本產品已獲衛福部TFDA第二等級醫材許可及國健署公開推薦，是國內肺癌篩檢AI的領導解決方案(仿單AI準確度規格，以負責任AI框架方式全面覆蓋Lung-RADS指引)。 2.本產品獲2024年經濟部補助，工研院協助，偕同馬偕、臺大、陽明交大共同進行大型臨床試驗，卓越成果發表後，送件台北市衛生局申請自費項目。 3.本產品獲2025年衛福部邀請，於負責任AI中心成果發表會上，分享如何達成負責任AI的經驗。 4.本產品另外支援【國家癌四肺癌研究計畫(不吸菸)、AZ藥廠肺癌研究計畫(吸菸者)】使用於十家醫學中心共同致力於肺癌的中長程研究開發。

1.建立以國人為樣本的AI醫療影像辨識系統：本計畫使用彰化基督教醫院的國人醫學影像為樣本訓練AI醫療影像辨識模型，並採用CNN提升模型正確性與穩定度，期望從原本之二分法（良惡性）轉變為機率表現之BIRADS分級。 2.提升乳房X光攝影判讀效率與正確性：透過AI輔助，可降低放射科醫師工作量與降低病患等待報告的時間，且可降低醫生主觀判斷的差異並避免人為疏失。 3.為AI醫療影像大數據奠基：與台大生醫電資所合作，提升乳房X光攝影的AI醫學影像診斷準確度，未來可類化至電腦斷層掃描、超音波攝影，奠定醫療大數據的基礎。