政府 AI 數位轉型指南：
如何利用 AI 智能搜尋解決災防應變與民意陳情？
意藍資訊 (6925) 是國內首家公開掛牌的AI智能數據代表廠商， 憑藉自有核心技術 Search搜尋、NLP語意分析、ETL數據處理，更進一步結合生成式AI，為企業/組織提供多元的新一代AI智能解決方案。
本期 AI 知識庫亮點
意藍資訊核心技術
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Search搜尋
以工業級C++技術打造自有核心，並透過獨家的P2P點對點分散式部署架構，讓系統可以乘載巨量數據處理規模，並保有遠勝於開源項目的處理效能、同時具備良好的多國語言搜尋能力。 -
NLP語意分析
意藍在自然語言處理上專研多年，以深度學習（Deep Learning）技術為基礎打造出新一代的語意分析核心技術（Deep NLP），提供包含斷詞、情緒分析、屬性詞擷取、自動摘要等成熟技術，兼具準確度及處理效能，可連續處理巨量數據，並從數據中學習。 -
ETL數據處理
透過分散式平行化自動擷取架構，讓意藍在資料爬取與清理方面，可以適應多種數據，處理量大、變動快的非結構化資料，讓各使用單位可以即時快速、有系統地運用所需資料。
意藍AI Search智能搜尋解決方案
協助智慧城市災防應變數據分析
[AI結合社群輿情資料，協助城市災防治理 – 分析儀表板]
為即時蒐集社群輿情中的災情資訊，意藍擷取分析眾多公開網站頻道的資料源，涵蓋各大公開媒體、Facebook粉絲團、Dcard、巴哈姆特各地區版、Mobile01地區版及PPT地區版等等，將巨量資料結構化並過濾之後，透過意藍的搜尋引擎，便可針對大量資料做搜尋。
接著，透過語意分析技術，讓AI自動判別每一篇災情文章內容中提及的地理資訊、災害事件以及災情程度等，將這些重要詞彙辨識出來並自動標記。
最後，將這些社群輿情中的災情內容與AI自動標記之結果，展示在分析儀表板上，讓災害防救應變相關單位可以利用搜尋快速找到相關內容，並從儀表板了解與統計各個地方民意反映的災情狀況、發生頻率等等，以利後續分析和災防治理。
[AI結合歷史數據，協助應對自然災害 – 歷史災害事件問答]
配合災害防救單位之需求，意藍利用生成式AI與自然語言模型，整合歷史災害防救數據，結合eLAND的AI Search For KM服務，建立災害防救事件問答系統，幫助災害管理或救援人員應對自然災害的挑戰。
災害防救單位可針對歷年災害事件做問答，AI Search for KM系統會依據提問找到多個參考段落，再由大語言模型綜合歸納出完整的答覆。以下為幾個問答情境：-
山竹颱風在哪些地區有較大雨勢？
AI Search for KM 回覆：根據提供的文章資料，我們可以得知山竹颱風在【文章Ａ】、【文章Ｂ】和【文章Ｃ】中提到了有較大雨勢的地區。在這些文章中，指出受颱風外圍環流影響，花蓮、台東、屏東縣(山區、恆春半島)將有較大雨勢發生。此外，【文章Ｃ】也提到了台灣東部、屏東縣(山區、恆春半島)及南投縣、高雄市山區也將有較大雨勢發生。因此，根據這些文章的資訊，山竹颱風預計會在花蓮、台東、屏東、南投和高雄等地區帶來較大的雨勢。 -
梅姬颱風對台東造成什麼災情？
AI Search for KM 回覆：梅姬颱風對台東造成了顯著的災情，包括淹水、道路坍方和農業損失。根據【文章Ｆ】，台東縣知本溪流域溫泉橋上游左岸堤防溢堤，導致溫泉村40戶民宅淹水，而右岸山坡則有雨水夾帶土石沖入富野飯店，民宅內土砂淤積達50公分以上。此外，梅姬颱風也對台東及屏東部分地區造成淹水和道路坍方，農業損失約1.9億元，並造成12人受傷。這些災情反映了梅姬颱風對台東地區的嚴重影響，包括對居民生活、基礎設施和農業的破壞。 -
梅姬颱風會對哪些地區影響較劇烈？
AI Search for KM 回覆： 梅姬颱風對臺灣的影響最劇烈的地區包括臺北市、新北市、桃園市、新竹縣市、基隆市、花蓮縣、臺東縣、屏東縣、高雄市、臺南市、嘉義縣市、雲林縣、彰化縣及澎湖縣。這些資訊來自於【文章Ｇ】，其中明確指出這些縣市為梅姬颱風風災高風險區。此外，【文章Ｈ】 也提到梅姬颱風10級風暴風圈主要通過的縣市包括花蓮縣、臺東縣、屏東縣、高雄市、臺南市、嘉義縣市、雲林縣、彰化縣、南投縣、及澎湖縣，這進一步確認了上述地區將受到較劇烈的影響。這些資料綜合顯示，梅姬颱風將對臺灣南部、東部以及部分中部和北部地區帶來顯著的風災和降雨影響。
智慧政府民意及民眾陳情資訊分析
[AI語意分析結合資訊結構化處理 – 陳情儀表板]
整合各來源資料，並透過意藍DeepNLP技術，分析民眾陳情情緒、擷取陳情內容特徵資訊等，整理成結構化資訊。
接著，採用意藍搜尋引擎技術，讓使用者可以藉由彈性的檢索條件快速查詢到想了解的特定陳情案件。
最後則進一步將結構化後的陳情資料整合成儀表板，提供視覺化圖表供使用者可以快速、清晰的了解案件概況與量化數值，並應用於後續分析。
[AI智能問答 – 陳情客服輔助]
在此項解決方案中，政府單位人員可直接輸入收到的民眾陳情內容，陳情問答輔助服務會先去除其中的個資及敏感資訊，嚴格控管資安不外洩，再將陳情內容清整後與過往陳情案件進行比對，獲取與本次陳情相關、過往曾經處理過的案件資訊，並透過生成式AI整合後產出AI自動回覆模板，輔助政府單位人員更有效率的回覆陳情案件，提升客服效率並減輕人力負擔。
此外，意藍的陳情客服輔助服務也具備以下特點：-
回覆模板有依據
服務會自動參考過去相關案件的回覆，以過往的回覆格式與內容為參考，產出適合的回覆內容提供給使用者 -
自訂聯絡資訊
在產出的回覆模板中，使用者可以自己彈性設定應在回覆中顯示何種聯絡資訊 -
自訂單位名稱
在產出的回覆模板中，使用者也可以自行設定在回覆中欲呈現的單位名稱資訊
意藍 (6925)將生成式AI與自身核心技術結合，提供多元的AI Search智能搜尋解決方案，賦能合作夥伴，實現了AI技術在智慧城市災防應變，以及智慧政府民意及民眾陳情資訊分析的落地應用，為AI未來城市發展注入新的動能。
常見問題 FAQ
Q1：政府如何利用 AI 提升「災害防救」的應變效率？
A：災害防救單位可透過 AI 結合社群輿情與歷史數據，快速掌握災情動態並支援決策。
意藍資訊的解決方案能自動從 Facebook、Dcard、PTT 等社群媒體擷取巨量資料，並利用 NLP 技術辨識地理資訊與災情程度。此外，結合 eLAND Active RAGᵀᴹ 技術，救援人員能對歷年災害數據進行問答，快速獲得如「特定颱風對某區造成的災損摘要」等關鍵資訊。
Q2：災情發生時資訊往往多且亂，AI 可如何協助結構化處理？
A：AI 可透過「語意分析（NLP）」技術，自動標記災情文章中的重要詞彙。
面對媒體與論壇的巨量非結構化資料，意藍的 DeepNLP 技術能自動判別文章中提及的地理資訊、災害事件類型及嚴重程度，並將其轉化為結構化數據，最後展示於分析儀表板上，方便應變單位即時統計並快速搜尋特定區域的災況。
Q3：如何解決「市長信箱」或「民眾陳情」資料過於龐雜、難以分析的問題？
A：可導入意藍 AI 語意分析結合資訊結構化技術，建立「陳情分析儀表板」。
政府機關常面臨派工系統、話務系統等來源不一的資料。意藍便可透過 DeepNLP 技術分析民眾的情緒並擷取特徵資訊，將陳情案件轉化為視覺化圖表，讓市府人員透過彈性檢索快速掌握案件概況，並針對熱門問題進行量化分析。
Q4：公部門處理民眾陳情時，AI 能量身打造回覆建議嗎？
A：可以，AI 智能問答服務能根據過往處理經驗，自動生成「陳情回覆模板」。
「陳情客服輔助」系統會比對本次陳情與歷史案件，提取過往的回覆格式與邏輯，產出符合規範的 AI 自動回覆模板。這不僅提升了回覆一致性，還能自訂聯絡資訊與單位名稱，大幅減輕基層人員的撰寫負擔與人力壓力。
Q5：政府單位使用生成式 AI 處理陳情件，會有資安或個資外洩疑慮嗎？
A：意藍的解決方案具備嚴謹的資安控管，會在處理前自動過濾敏感資訊。
在進行 AI 運算之前，系統會先對民眾陳情內容進行清整，去除身分證字號、電話等個資與機敏數據。配合 eLAND 支援的地端部署方案，能確保所有政務數據都在封閉環境處理，符合公部門對資安的高標準要求。
Q6：智慧城市災防系統如何利用「歷史災害數據」來預測或應對新災害？
A：透過 AI Search for KM 系統，管理人員能以「自然語言」檢索歷年災防經驗。
系統整合了跨年度的歷史災害數據，使用者只需輸入口語化問題（例如：梅姬颱風對特定地區的影響？），AI 便會從龐大資料庫中找出多個參考段落，歸納出受災地區、淹水範圍與農損情況，作為本次災害應變的參考依據。
