應用案例

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。

過去，為了確認使用者的身分，我們透過網路的帳號密碼或是實際生活中的卡片等載具來做為數位資料的中間橋梁。但是帳號密碼會忘記或被竊取；卡片亦有遺失及被竊取的問題；所以過往我們會增設監視裝置做為事後稽核的紀錄方式。而今技術進步，我們可以透過生物辨識的方式，藉由每個人的生物特徵來取代傳統的載具，避免遺失(忘)或是被竊取的問題，進而提升辨識的安全性。再則透過人臉辨識可以採非積極的辨識特性，運用現有的監視設備，可以協助提升自助或是服務的便利性，以提高服務的品質。 精誠集團將人臉辨識的技術整合應用在智慧通行上，提供黑白名單的臉部辨識解決方案，可以不需要額外採購新的監視設備，只要現有監視設備符合H.264壓縮格式即可利用做為前端影像收集的裝置，透過精準快速的辨識功能且架構可以彈性調整，提供快速且大量的客戶資料辨識解決方案。 白名單的部分，適合各服務產業，可以透過人臉辨識後的結果，發送訊息或是直接將客戶資訊帶出，提供從業人員更加迅速的服務客戶，更可以讓服務更精準有質量。 黑名單的部分，可以協助服務業辨識列入黑名單之人員，並發送訊息提醒人員注意防範可能產生的破壞及損失；另外也可以協助保全或廠區管控人員，減少大量訪客或是從業人員進入辦公區域時，因眼睛疲勞造成疏忽而放行的尾隨人員，落實管控。

對於公司經營而言，客戶購買行為的發生，總領先於經營決策的制定，如何扭轉這樣的落後性，本司導入人工智慧來做預測建議，因此，三益制動科技股份有限公司將擔任後台支援的角色，並負責實體電子發票系統硬體的建置，以及軟體系統的維護工作，並透過開立發票種類與產生頻率，先收集客戶消費習性，週期性，季節因素，或是突發狀況等等，制定相對應的商業決策映射機制，也就是說，使用Neural Networks 作為AI 運算核心，先利用輸出入層級結構，與Sigmoid神經元做為驅動函數(Activation Function)，將過去交易的紀錄，當作初始訓練(Training)資料，以得出穩定的權重數Wi (i=0, 1, …)後，再據此映射出-庫存管理建議、製造決策建議、原料供應商管理建議等等。 舉例來說，本公司目前的一家客戶發票量最大類別為：剎車片組, 再則是機油濾清器、和空氣濾清器，因此輸入1~9月份的發票資料後，得出銷售決策建議，較傾向提高機油濾清器的促銷方案! 而下個階段加值，將要擴充整體產品品項 (例如：潤滑油、剎車油、剎車卡鉗零件、油路清潔劑等等)，甚至加入技術服務費用的項目(例如：定期保養維護、道路救援、零件壽命到期通知服務等等)，據此擴大加值服務的寬度與廣度!

整體場域具備有至少上百組光纖和網路設備機箱，由於腹地廣泛家商鄰近海邊，維修管理相當不易，本專案規劃安裝溫濕度計與門禁權限管理於機箱內部，透過光纖骨幹傳輸至中心端即時傳回現場狀況以及權限提供維護廠商與人員進行開啟機箱，同時結合Qr code辨識，提供室內臨時訪客和廠商的門禁權限管理與異常事件告知。 同時導入AI影像智慧監控及AI事件影像偵測，藉由IOT控制接收器進行相關設備通訊整合，整合介面具備的RS232/RS485或是modbus進行整合串接，在主換成網路通訊埠傳輸至中心管理系統數據庫進行分析與建立閥值通報示警管理。規劃建置各類感測裝置，包含電力、發電機油位、水位、煙霧偵測、火災偵測，不斷電系統狀態、門位開關、溫濕度、風扇啟動、漏水偵測等。

紡織業面臨疫情衝擊，遇到生產端斷鏈及需求端緊縮的危機，終端銷售廠商為了降低庫存，除了加急訂單，亦增加微型訂單的數量，紡織業生產端廠商必須提升效能以應對衝擊，提高議價能力。利用AI主動式產品推薦服務，將客戶採購行為進行分析後，再整合歷史銷售資訊、產業趨勢、布種關聯與客群型態等，利用演算法找出最佳的銷售分群資訊，提供業務銷售前參考，以提升業務觸及。最終精準命中客戶需求，提高成交率，進一步提升公司的營業銷售額。

緯創軟體具備專業的資料處理團隊，快速處理任何格式的大量資料，包含資料的收集、擷取、標註、分析; 協助客戶專注在AI 產品的開發!

AI數據整合 –企業數據中台引擎：結合AI應用與產業數據整合，已導入餐飲及零售業 目前積極與神通電腦集團合作洽談 即將結合該公司力推的Sugar CRM系統串接ERP與CRM之數據，共同打造製造業合用的數據中台。 AI Key in –NLP+OCR導入：以OCR+NLP的方式整合AI，協助燈飾與散熱片製造業客戶，將客戶的訂單與圖檔等文件Training分群 最終再用RPA模擬人的操作將分類好的資料回填到表格中，協助客戶大量節省了60%人工Key in的工作量。 AI 社群分析 –NLP+3D視覺化：以NLP + 自行開發的3D社群網絡引擎，協助客戶建置YOUTUBE聊天室語料分析。

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

AI圖像辨識功能融入資訊月的LINE CHATBOT中，省去以往實體集點活動，大排長龍現場蓋章的不便，好不容易集完點後，集點卡卻又消失的無影無蹤。透過拍攝現場攤位照片，便可以在LINE中累積點數，還可以透過LINE輕鬆了解展場資訊。

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。

本應用透過LSTM預測模型對靈芝種植環境中的關鍵參數（如溫度、濕度、CO₂濃度）進行即時預測與動態控制。系統整合感測器與邊緣運算設備，建立智慧環控平台，自動啟動風機、加濕器與照明設備，減少人工作業與誤差。該模型結合雙向LSTM與注意力機制提升預測準確性，搭配多目標優化控制策略，有效提升靈芝產量與能源效率，並透過可視化平台（戰情室）監控整體生產狀況。

緯創軟體針對由軟體導向的醫學影像演算法及工作流程，研發雲端運算與流程編排引擎系統，測試與維運服務，加快其自身淘汰舊有系統，完成數位轉型與升級並創造更大的獲利。此計畫的目標為開發雲端運算與流程引擎。此引擎的使命與目標包含：1.取代既有不同產品線內的運算系統，提供各產品線中央化的AI與演算法服務平台 2.提供具高效及高擴展性的雲端運算平台，以應對日益複雜且來自世界各地的需求 3.提供演算法團隊開發，驗證與部署AI與演算法的環境 4.提供易監控且易於數據分析的平台

本案AI瑕疵檢測系統採用模組化AI影像辨識架構，能依不同產線或產品特性快速調整應用模組，例如CNC加工瑕疵檢測、安全帽佩戴偵測等場域皆可靈活部署。系統具備參數化模型調控設計，可依產品規格設定辨識閾值與容許範圍，使用者能於後台即時調整以對應不同製程條件。透過邊緣運算技術結合高速工業相機與Jetson模組，系統可在0.3秒內完成瑕疵辨識與信心值判定，並自動回傳訊號至PLC進行不良品標示。此外，系統具備跨場域資料遷移學習能力，能根據既有標註資料快速微調模型，以降低重複建模成本。導入前提供POC原型驗證流程，讓客戶能於實際產線測試辨識成效與操作介面，確保後續開發更貼近實務需求。部署上採低門檻模組化設計，可透過月租或授權模式導入，提升企業導入意願。系統上線後提供模型再訓練、參數微調與遠端維運機制，確保AI辨識能力能隨產線變化持續優化，達成長期穩定運行與智慧製造轉型目標。

在電子商務面進全球化競爭壓力下，富邦媒體科技 (momo) 導入工研院發展之「電子商城融合多元方法之混合式推薦技術」，提昇消費者線上購物體驗。工研院的技術融合了多元演算方法與線上、線下兩階段之使用情境偵測，這項混合式推薦技術能分析使用者的瀏覽習慣、購物行為、消費需求與偏好，在短短 2 秒內，從近百萬商品中，精確演算出適合推薦之商品，優先列入推薦，打造快速便利的多種個人化推薦應用，包括首頁主題購物樓層及商品頁、分類頁的推薦應用等。工研院更運用與 Amazon, Netflix 等國際大廠類似之A/B Testing機制，不斷優化推薦成效。富邦媒體科技總經理林啟峰表示，工研院的混合式推薦技術，大幅提升 momo 消費者點擊率達 1 倍，藉由個人化推薦帶動的營收佔比亦達 10%。

紡織業面臨疫情衝擊，遇到生產端斷鏈及需求端緊縮的危機，終端銷售廠商為了降低庫存，除了加急訂單，亦增加微型訂單的數量，紡織業生產端廠商必須提升效能以應對衝擊，提高議價能力。利用AI主動式產品推薦服務，將客戶採購行為進行分析後，再整合歷史銷售資訊、產業趨勢、布種關聯與客群型態等，利用演算法找出最佳的銷售分群資訊，提供業務銷售前參考，以提升業務觸及。最終精準命中客戶需求，提高成交率，進一步提升公司的營業銷售額。