AI Search 電子報｜AI 企業應用亮點
AI Search 電子報：洞悉台灣企業 AI 落地真實力
在 AI 浪潮席捲全球的今日，資訊焦慮已成為企業共同的課題。國外最新的模型、最炫的應用，雖令人目不暇給，卻往往與台灣企業的日常營運有著一段不小的距離。我們真正需要的，不只是追逐國際 AI 快訊，而是在地實踐的洞見與智慧。
意藍資訊身為台灣第一家 AI 智能數據上櫃公司，站在產業第一線，深刻理解台灣企業導入 AI 時所面臨的真實挑戰，包括了各種產業應用，例如金融、製造、零售、服務、連鎖、乃至政府及公部門等，提出如何導入生成式 AI，真正滿足企業需求、解決企業問題、符合企業效益的解方。
這份《AI Search 電子報》因此而生。意藍資訊將以 AI 及數據的專業視角，分享生成式 AI 在台灣各行各業的導入故事，透過務實的策略與案例，旨在協助您找到最適合自身企業的 AI 路徑。誠摯邀請您，與意藍資訊一同探索 AI 在台灣企業的各種應用及可能。
意藍資訊總經理 楊立偉 博士
從被動搜尋到主動理解：Active RAG 開啟智能問答新時代
知識是企業組織日常運營不可或缺的一環，也在持續發展與價值創造中扮演關鍵角色。透過有效的知識管理，能夠累積並共享內部專業知識，進而減少重複性工作，促進跨部門合作、優化決策過程並提高運營效率。然而，傳統的知識管理方法往往面臨資訊分散、無法即時更新及搜尋效率低下等挑戰，使得企業在應對快速變化的業務需求時，可能需投入較多時間和資源以達成目標。
而檢索增強技術的出現，逐步突破了這些障礙，它結合了搜尋引擎快速檢索的優勢與大語言模型的生成能力，在生成答案前先檢索最新的相關資訊，以確保結果更可靠精準。意藍進一步開發了進階版本——主動式檢索增強生成技術（eLAND Active RAGᵀᴹ），以多回合查詢與動態優化機制，提升知識檢索的效率與準確性，為知識管理的應用提供新的可能。
主動式檢索增強生成技術如何重塑知識管理
認識eLAND Active RAGᵀᴹ ── 主動式檢索增強生成技術
eLAND Active RAGᵀᴹ（主動式檢索增強生成）是在RAG（檢索增強生成）的基礎上進一步升級的技術，具備以下核心功能特性，使其在知識管理中更具優勢：
內外部數據動態整合：
eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據問題性質，自動判斷最佳數據來源，從內部系統、資料庫以及外部網站等多元數據庫中進行查詢，並進行綜合分析，讓回覆結果能更多地參考最新資料來源，提升內容的相關性與完整性。
語義理解與推理：
與傳統基於靜態關鍵詞的檢索方式不同，eLAND Active RAGᵀᴹ 能夠理解語句的語義，並依據問題的背景進行推理和回應，使結果更相關且精準。例如，對於問題「如何優化員工的工作流程？」，系統會理解問題的核心是提升工作效率，並基於此可協助產出具體建議，如檢視現有工具使用情況、導入自動化流程或改善跨部門協作等。
多回合查詢與自主優化
eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據已獲得之初步資訊動態調整查詢策略，多回合查詢以逐步完善答案，從而實現更深入的問題解決和分析。例如，對於「如何提升某產品市場佔有率？」的提問，在第一輪查詢時先自內部資料中提取產品的銷售數據，提供概括性分析；接著，再根據已取得的結果，進一步從外部資料庫提取相關細節，如競品的市場策略、消費者對產品的反饋等，於後續查詢中補充數據背景或上下文資訊。
導入主動式檢索增強生成技術對知識管理的影響
綜上所述，導入主動式檢索增強生成技術將對知識管理帶來深遠影響，主要體現在以下幾個方面：
提升數據整合能力，突破資訊孤島
支援內外部數據的動態整合，能夠從企業內部資料庫、檔案系統到外部網站、公開數據源中提取所需資訊，並進行綜合分析，有效解決了傳統知識管理中數據分散、無法即時更新的難題。
增強問題理解與回應的精準性
理解使用者提問的核心意圖，並結合問題背景進行智能推理，提供更精準且相關的答案，可提升知識檢索的效率，減少因資訊模糊或部相關造成的額外時間成本。
提升知識應用價值
透過 eLAND Active RAGᵀᴹ，能將分散的資訊轉化為結構化且易於應用的知識，例如生成與決策相關的報告或建議方案，協助企業組織更有效地識別潛在機會或問題，縮短內部回應時間，並在資源配置上提供決策參考。
eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例
意藍的新一代 GenAI 知識管理工作平台 – AI Search for KM 便結合了 eLAND Active RAGᵀᴹ 以及搜尋引擎、NLP與大語言模型等技術，協助使用者更有效地完成知識搜尋與問答服務，並可應用於多種情境，對複雜型任務具備一定的處理能力，以下將舉例說明。
當對系統提問「少子女化對社會產生什麼樣的衝擊？」，在 eLAND Active RAGᵀᴹ 的輔助下，系統將依循以下步驟進行運作，確保提供精準且有所依據的回答：
拆解任務及選用工具
系統首先會將使用者的提問拆解為可執行的子任務，並根據問題性質選擇合適的工具與資料源。接著，這些子任務會被轉化為模型可處理的輸入參數，例如自動萃取關鍵詞、設定檢索條件（如時間範圍、產業分類）或生成語意提示，確保後續的檢索與分析更具針對性與效率。
生成輸入參數
根據問題內容與選定資料庫，系統會再進一步生成適配的查詢參數，即設定一組適合用來搜尋資料的條件，並以設定之參數為基礎，啟動後續資料檢索過程。例如：
– 關鍵字：少子女化、社會影響、政策、新聞、研究計畫。
– 時間範圍：過去1年的相關資料。
– 查詢格式：結構化的API請求或自然語言查詢。解析輸出結果
接著，系統會對檢索到的資料進行整理與分析，例如自少子女化相關的新聞報導中，統計出過去一年該議題的討論成長率，或是從研究資料中，彙整人口統計變化以及對社會經濟的具體影響點。
進行判斷及回覆
最後，系統將檢視目前取得的資訊是否足以回答問題。若資訊足夠，系統會根據統計結果與分析，生成針對使用者提問的回答，如「少子女化對社會的衝擊包括勞動力減少、教育資源分配過剩及老齡化社會負擔增加等。」
若判斷資訊仍不足，系統會自動重新進行檢索，並調整參數（如擴大時間範圍或查詢更多資料庫），透過多輪優化逐步補足所需資料。為了兼顧回答的完整性與運算效率，整個流程預設最多可進行三次迭代，以確保最終回覆的準確性與可靠度。
無論是企業組織或公部門單位，若導入 AI Search for KM 及 eLAND Active RAGᵀᴹ ，皆可望提升資訊處理的效率與精準度，金一步強化知識管理應用價值。
AI 導入授信流程，強化金融風控與決策效率
在金融業中，處理大型企業的授信作業時，徵信與授信部門常需核對授信客戶的公司結構、財報異常及法規風險，並撰寫相關風險評估報告，而在這過程中，容易發生資料落差與審查疏漏的情況，因此可透過導入 AI 智能決策循環應對這些挑戰。
▲ 金融業 x AI 導入實務 流程圖
首先，在「動態監控與情報整合」階段，AI 可協助追蹤企業財報異常、主管機關公告以及信用異動，協助團隊更早識別潛在風險；接著，透過「數據推論與關聯分析」模組，AI 能夠自動交叉比對董監事名單、轉投資架構，計算出關聯度，降低授信集中風險，避免風控盲點；在「內容生成與專業論述」上， AI 可協助產出標準化授信草案及風險分析段落，讓核貸人員專注於關鍵判斷上；最後，「品質維持與異常監測」模組則負責檢核公告、報告與財報內容的一致性，協助提升資料的一致性與完整性，進而強化法遵與內控品質，降低合規風險。
▲ 內容生成與專業論述 AI 應用 示意圖
綜上所述，透過四大模組，包含情報蒐集、數據驗證、文件撰寫到品質控管，金融業透過使用 AI 架構，徵授信團隊能將更多時間投入在判斷與決策上，而非耗費在資料整理與比對，在提升工作效率的同時，也強化了整體風險管理能力。
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