AI Search 電子報 | vol.16 企業智能升級的核心架構:從單點 AI 到智能運作體系的革新​

AI Search 電子報 | vol.16 企業智能升級的核心架構:從單點 AI 到智能運作體系的革新​

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

企業智能升級的核心架構:從單點 AI 到智能運作體系的革新

隨著生成式 AI 逐步被導入企業營運流程,越來越多企業發現,單點式的 AI 工具難以支撐跨部門的知識流通與決策需求。想讓 AI 發揮完整價值,關鍵在於建立一套能整合資料與知識的智能運作架構,將零散資料轉化為具備策略價值的判斷依據。因此,許多企業開始從導入單一 AI 工具,轉向建立以 AI 為核心的智能運作架構。

在這樣的趨勢下,意藍資訊以生成式 AI 為核心,結合 ETL 數據處理、NLP 語意分析及 Search 搜尋技術,建構 AI Search 智能搜尋系統,將碎片資訊轉化為「可追溯來源」與「可延伸分析」的結構化答案,協助企業建立可整合、可擴展的智能運作架構。

AI Search 工作流程

AI Search 的核心運作流程,是將企業內部文件、資料庫與外部市場資訊進行整合後,透過資料處理與語意分析技術建立可檢索的知識基礎,再結合生成式 AI 提供精準回覆使用者的提問,實現智慧問答與內容生成。在此架構下,AI 能提供即時回覆,並且能清楚標示資訊來源,使決策過程具備可追溯性與可信度。此外,AI Search 系統可部署於雲端或地端環境,有效支援企業知識管理、文件分析與智能問答等多元應用場景。

AI Search 的產品化落地:AI Search for KM 平台介紹

在企業導入 AI Search 的過程中,「知識管理(KM)」為最常見的應用落地場景之一。透過導入 AI Search 系統,企業能將散落各處的文件與知識資產有效整合,使資訊從傳統的「被動儲存」演進為「即時智慧運用」。以下將以「新一代 GenAI 知識管理工作平台 AI Search for KM」 為例,具體說明 AI Search 如何在實際的組織應用場域中落地,協助進行知識管理。

在實務上,AI Search for KM 具備四大功能優勢:

支援多種資料來源與格式

可支援各種企業常見檔案格式,包含網頁、壓縮檔、PDF 和郵件檔等。

問答設定可根據不同情境,選擇模型與回應模式

用戶能根據不同使用情境,自行選擇適合的大語言模型(如 eLAND GOAT、GPT 系列、Gemini 及 Claude 等)與回覆模式。

搜尋內外部資料源,並可靈活優化查詢結果

可彈性選擇參考資料的來源,包括參考內部的特定文件或外部特定來源的輿情,並採用混合式搜尋,能夠動態調整全文檢索與向量搜尋的排序比重,確保最終結果貼近用戶的詢問意圖。

可自訂提示詞,生成符合特定架構的報告

用戶可透過設定提示詞,指定大語言模型生成特定語調、格式或範本之報告,系統亦會詳列參考資料來源,確保內容具備高可信度。

AI Search for KM 於政府之應用:循政決策與智慧治理

在眾多應用場域中,政府公部門的智慧治理因涉及政策研析、跨來源資料整合與高度合規要求,是生成式 AI 技術落地門檻最高的場域之一。而 AI Search for KM 採用成熟的架構設計,且導入門檻相對較低,不僅能快速導入政府部門,更能滿足政府機關的日常業務需求,成為推動智慧治理的重要工具之一。AI Search for KM 在公部門的應用涵蓋以下面向:

  1. 新聞稿撰寫:政策宣達與闢謠
  2. 循證治理:輔助政策評估制定
  3. 合規確認:確保業務合乎法規
  4. 公文/陳情回應:提高民意溝通速度
  5. 施政擬答:高效彙整施政成果
  6. 報告產製:提升議題分析效率

以「循證治理」的實務應用為例,系統曾協助公部門深入研究「少子女化及晚婚不婚」等複雜社會課題。透過分析社群輿情數據、利害關係人的相關討論內容、施政成果、論文期刊及結構化統計數據等資料,回答用戶的問題。

系統可在以下循證決策的三大階段提供輔助:

  1. 拆解課題的構成要素,設定研究切角:如針對少子化成因,系統能自動條列式分析社會、經濟等多重影響因素
  2. 調閱研究課題的實際數據:針對台灣初婚年齡等具體指標,系統可即時引用精確數據進行回答
  3. 回顧政策成果,評估施政成效:統整過往政府推動之婚育政策及其執行數據,協助評估政策成效

綜上所述,AI Search 能整合龐雜的內外部數據,並將其轉化為具備「可解釋性」與「精準度」的決策資源,形成完整的智能運作架構。透過系統化的智能架構,企業能優化組織內的知識管理效率,讓 AI 真正成為推動組織升級的核心引擎;政府機構也能透過系統化的循證決策機制,輔助政策制定者針對複雜的社會課題,做出以數據驅動的精確決策,實踐智慧治理。

當生成式 AI 從單點應用擴展至流程整合,與企業既有運作體系相互銜接,便能強化組織的運作效率與韌性,成為智能運作的中樞架構,為企業奠定日後建構完整 AI 營運系統的重要基礎。

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