應用案例

於Covid-19疫情期間建置LINE官方智慧客服「新竹市居家照護關懷中心」，提供照護、隔離、檢疫者相關資訊，達成遠距關懷的目標。

FarmiSpace 是由大數據分析與AI公司研發的精準農業服務。我們採用衛星監測技術，為農業管理者提供全方位管理平台，實現精準施肥、精準灌溉和病蟲害控制。

海洋公民科學家於107年建立了垂釣回報功能，公民科學係指由專家學者進行規劃，並提供一般民眾參與研究案中的部分資訊，公民參與不僅可提供海洋保育署更多的海洋資訊，亦可使得學術更加自由普及，而此功能開放至今，已經有許多民眾進行回報，本年度彙整民眾的填報時所提供的建議，進行頁面調整，並導入AI 智慧影像辨識技術，使系統自動解析照片內容，透過AI辨識模型提供最有可能的3種魚種供公民科學家選取，為使公民科學家能更深入瞭解魚種特性、學名、俗名以及習性等資訊，介接「臺灣魚種資料庫」以提升公民科學家對於魚種的知識與認識，讓使用者更便利的進行填報。

(一). 計畫緣起 A. 廠方面臨問題： 1.製程日益精密、客戶要求全檢、量測產能已達上限 2.製程不穩定無法進行有效控制 3.首批需要投Dummy片驗證，需耗時半天 4.Layer量測難度大(破壞性檢驗)，無法全檢。 B. 執行步驟： 執行與整合步驟為： Step1. 建立AVM系統：完成100%全檢目標 Step2. 整合SPC系統：將AVM預測結果整合廠內SPC系統 Step3. 整合Alarm系統：將AVM預測結果依廠內Alarm 原則整合廠內Alarm系統 Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制 Step5. 整合當站製程：進行Feedback Control Step6. 整合後站製程：進行Feedforward Control 。 其中，Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制，需考量9項實務整合因素如下： 1.抽樣比例 2.機台穩定性 3.機台資料異常 4.AVM 模型狀態 5.預測精度水準 6.量測異常 7.產線排程穩定性 8.狀態改變: 調機或清機等。

皮托公司自2004年來致力於大數據與文本分析，引領全球人工智慧現況與未來趨勢。提供圖控式操作介面降低資料分析的難度，全部分析步驟從資料匯入、資料前處理、分析、產生可視化報表等皆可在平台完成，打造平民資料科學家。PolyAnalyst具有排程功能，可即時、快速獲得不易取得的隱含資訊、精準策略；且平台整合多種的資料格式：Office、網站、FB、Twitter、電子郵件、Lotus、ODBC…等，可整合現有系統並保留模型操作歷程與知識思維，減少用戶的重複性工作，讓耗時、繁瑣的資料分析流程不再是您的痛點。 平台內鍵AI自動搜尋參數引擎，所有參數可自動由AI決定，並提供自然語言之分析演算法模型，同時與市面上資料分析軟體有所區隔，具備錯誤矯正能力，提供詞關聯、詞量化、文本時序性的功能，提高資料分析品質。另外支援於GIS空間分析、影像辨識，可結合R、Python、Hadoop等，可應用於各產業結構化與非結構化資料，目前已成功導入半導體、鋼鐵業、製造業、銀行業、服務業、政府機關、學校、國家研究單位…等。

在當今快速發展的電子商務時代，個人化服務和精準行銷已成為決定企業成敗的關鍵因素。然而，許多電商平台仍然面臨著無法為顧客提供個性化商品推薦的挑戰，導致潛在銷售機會的流失和客戶體驗的降低。顧客往往需要花費大量時間搜尋感興趣的商品，這不僅降低了購物效率，也影響了整體滿意度。此外，缺乏有效的會員分級系統使得電商難以針對不同價值的客戶制定相應的行銷策略，進而影響了客戶價值的最大化。鑑於這些挑戰，我們提出了「數位店長」計畫，旨在通過先進的人工智能技術，全面提升電子商務平台的個人化推薦能力和客戶管理水平。這項創新不僅能夠顯著提高商品的曝光率和銷售轉換率，還能大幅優化客戶體驗，提升客戶價值管理的精準度。更重要的是，通過提供個性化的購物體驗，我們期望能夠增強客戶黏著度，提高客戶滿意度和回購率，從而為電商平台創造長期、可持續的競爭優勢。

透過人工智慧演算法來實現 (1) 工程師的調校經驗系統化及 (2) 調校結果的量化分析，幫助專業工程師在更短時間找出更佳的參數組合。此工具初期是以人機協作的方式運行，隨著智慧系統在過程中不斷自動學習最終可達到產品模型參數的全自動調校。

無人機是利用程式控制操縱的飛行器，作為「天空中移動的第三隻眼」，為交通領域的安全監管和應急處理帶來了很大的便利，因此臺北市政府利用無人機機動特性快速蒐集市內欲監測位置之影像數據，再透過AI技術分析車流狀況、紅綠燈、人口蓋等路面設施之現況，期望藉由無人機定點以及巡檢航拍的功能達到迅速座標化、數據化、3D模組視覺化等目標，以提升交通局交工處對於事件處理之效率和後續資訊歸檔之完整性。

我國針對自然水體之監測始於民國65年，初期監測重點在於河川水體之水質，直至民國82年及91年才開始針對水庫及地下水水體執行例行性之監測。截至目前為止，台灣現行之水質監測方式仍多以人工採樣後送實驗室檢測為主，然各水體之水質監測作業乃由各機關依執掌辦理，囿於各機關監測水質之目的不同，往往監測數據缺乏一致性規劃或持續性維護，部分資料格式不相容、資料品管或精度不一致等因素，導致額外耗費人力、成本於確保資料格式轉換及內容正確性，限制了資料的流通及應用。本計畫在林正祥環工技師的多年現場診斷顯微觀察下，獲取非常寶貴之指標性功能微生物影像資料，將此藉由AI的輔助，對自然水體之診斷與監控，將發揮控訴即時之功效。

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。

AIoT的影像辨識促銷系統SSP主打造虛實數據整合的數位店員，硬體的SSP Edge運用邊緣運算與模型加速技術，讓AI辨識模型縮小體積並保持精準度，以達到輕、薄、短、小的硬體需求，體積不佔空間，適用於鑲嵌智廣告面板後側為數位推播加值。軟體部分，結合AI辨識、邊緣技術與推薦系統，提供實體場景消費者輪廓描繪，追蹤消費者點擊項目與時間，預測並推薦商品給使用者，隨使用次數增加與數據累積，提升推薦精準度，並優化品牌服務。 產品亮點為AI互動掌握年齡與性別辨識，協助品牌進行三階段的導購數位化。第一，招客，當偵測到消費者時，介面釋出對應的行銷語，以達到賓至如歸的吸睛感。第二，推薦，針對不同輪廓的消費者，給予差異化的商品推薦，增加目的性曝光與選擇新奇感。第三階段，數據策略化，經過一段時間的使用與數據累積，根據消費紀錄釋出指定的商品訊息、優惠，品牌行銷將更具風格。 目前顧客為數位化的連鎖、單店品牌、百貨零售、觀光工廠。運用SSP重新改造場域資訊的曝光流程，透過打招呼、資訊重新排版、數據商品推薦來延伸訪客的使用旅程。對於使用品牌而言，依據數據的資訊，能變換更多的行銷手法，快速更動曝光素材，創造零時差的行銷互動新體驗。

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。

智能對話機器人運用自然語言處理（NLP）、生成式人工智慧等技術，透過深度分析使用者輸入，確保提供最相關且精準的資訊。其成功應用範疇已擴展至金融證券和醫療領域，為使用者提供智能查價、智能掛號以及專業諮詢等服務。 NLP技術不僅適用於LINE等第三方即時通訊軟體，同樣也能無縫整合於網頁瀏覽器、專屬APP等多元平台，透過全方位的智慧服務，實現觸及更廣泛的使用者族群，同時達到成本節省及全天候 24 小時的不間斷工作。 智能客服機器人為會員提供更迅速且自主的查詢體驗，藉由FAQ、自然語言理解（NLU）等技術實現自動應答。在查詢股價方面，使用者不僅可以輸入股票名稱或代碼，還能以簡化的常用語，例如：台積電輸入「台GG」即可獲得精確的結果。此外，機器人支援多功能整合，可輕鬆融入不同系統。 雲端版和落地版提供全方位的技術支援，擁有專業的人工智慧技術開發團隊，致力於為現有應用系統增添智能對話功能，進一步提升客戶體驗，使其更為智慧與便捷。

此專案的目標是開發一個基於人工智慧和機器學習技術的鋼胚收料電子化 與鋼胚表面影像辨識系統，此專案能夠在鋼胚收料時透過人工智慧的系統將資 訊電子化，並透過影像辨識準確地檢測鋼胚表面的缺陷、異常和鏽蝕。透過這 樣的系統，我們希望能夠實現以下目標：A. 提高生產線上的檢測效率和準確性；B. 減少人力成本和檢測錯誤；C. 改善產品質量並提高客戶滿意度；D. 提高生產過程的安全性和可追溯性。

海洋公民科學家於107年建立了垂釣回報功能，公民科學係指由專家學者進行規劃，並提供一般民眾參與研究案中的部分資訊，公民參與不僅可提供海洋保育署更多的海洋資訊，亦可推動學術普及。110年導入AI魚種辨識服務，民眾上傳魚種照片後，系統會自動提供三種相似魚種以提高資料回報的準確性。為使公民科學家能更深入瞭解魚種特性、學名、俗名以及習性等資訊，介接「臺灣魚種資料庫」以提升公民科學家對於魚種的知識與認識，讓使用者更便利的進行填報。直至113年7月共有4004位垂釣公民科學家累積35,017次垂釣回報，112年度進一步增加垂釣資料的蒐集欄位，改善填報系統的便利性，針對臺灣地區常見的魚種，新增84種魚種辨識種類，使填報魚獲的資料更加豐富。