AI Search 電子報｜AI 企業應用焦點
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
不只是訓練，更是優化：Fine-tuning 在企業 AI 應用的角色
認識 Fine-tuning（微調）
什麼是 Fine-tuning？
為什麼需要 Fine-tuning？
Fine-tuning 運作流程
Fine-tuning 的作業流程通常包括以下幾個步驟：
選擇預訓練（pre-train）模型
根據企業組織的需求，選擇合適的 AI 大語言模型，如OpenAI GPT系列、Meta Llama系列、 國科會TAIDE模型、聯發科Breeze模型，或是eLAND GOAT模型等。
準備微調數據
提供與任務或應用場景相關的資料作為模型的學習素材，如客服對話紀錄、法律文件、產品規格或研發文件、企業內部資料等，使模型能更準確地理解專業內容並優化回應品質。
調整模型參數
透過微調數據對模型進行訓練，更新部分或全部數據資料的權重參數，使其更貼近企業應用場景的需求。
評估與優化
藉由準確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1分數（F1 Score）等指標來衡量微調效果，並根據測試結果不斷進行調整與優化，確保模型輸出更符合使用者需求。
經過微調的AI模型，能夠更有效地應對高度定制化的需求，對於企業而言，無論在提升業務效率、改善客戶服務，或者優化內部決策過程中，都能發揮重要作用。
Fine-tuning 於企業中的應用
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增強企業專屬化服務
透過 Fine-tuning，企業能夠調整 AI 模型的回應語氣、風格與內容，從而提供更具個性化的服務體驗。例如，在客服領域，企業可以根據不同客戶群體的特性、偏好或文化背景，調整模型的回應方式，進一步提升顧客滿意度；在科技製造業，許多特殊的產品規格、專業的用字及術語，都可以透過微調模型，讓研發人員在使用上更順暢。 -
提升專業知識掌握度
Fine-tuning 可強化 AI 在特定領域的知識理解與應用能力，特別適用於法律、醫療、金融等高度專業的行業。例如，透過 Fine-tuning，使 AI 更熟悉特定的專利法條文與案例，不僅能幫助法律人員更快地檢索相關判例，還能協助草擬專業的法律文書，從而提高工作效率並確保法律建議的精準性。 -
提升業務流程的自動化與效率
Fine-tuning 可根據企業的運營需求進行調整，使 AI 更精準地理解並執行特定任務，進而提升業務流程的自動化程度與運營效率，並降低人為錯誤。例如，在銷售自動化方面，一家電子商務公司可透過 Fine-tuning 優化 AI 銷售助理，使其根據顧客的購物歷史與個人偏好，自動生成量身定制的促銷訊息或產品推薦。如此一來，AI 不僅能更準確地預測顧客需求，還能主動推送適合的產品與折扣資訊，提高銷售轉化率，同時減輕銷售人員的工作負擔。
Fine-tuning 的優勢與挑戰
綜合來說，Fine-tuning 的核心價值在於 將 AI 從「一般通用」變成「企業專屬」，讓企業能更有效地利用 AI 工具滿足需求。運用微調技術，企業可以大幅減少每次與 AI 互動所需的 Token 數量，從而降低運行成本。此外，企業可在內部環境中訓練 AI，既能確保敏感資料不外流，也能強化資料安全性，而經內部數據微調後的 AI ，能更快速生成精確回應，提升互動流暢度並減少錯誤資訊的風險。
而雖然 Fine-tuning 具有諸多好處，但是也具備一定的技術難度。一般而言，Fine-tuning 需克服的挑戰如下：
選擇合適的預訓練（pre-train）模型及微調方法
在技術層面， Fine-tuning 微調可採用多種不同的方法，如何在保留模型原有能力（capability）的同時，又獲得最好的學習效果，需仰賴有經驗的專家給予指導，並進行系統化的實驗。
準備適當的訓練資料集
微調數據的數量、品質以及形式都將直接影響最終成果。大量但品質低劣或格式不佳的數據，未必能得到好的微調結果；而具備高品質、形式佳的數據，即便數量有限，仍可透過數據合成（data synthesis）或強化等技術的輔助，也可能有利於微調的成功。
確保適當的運算資源
在 Fine-tuning 微調模型時，通常需要比模型推論（inference）更多的資源，如算力和記憶體等，而有時不一定一次就能微調成功，可能需要多回合地嘗試。因此，如何有效地運用算力及資源、提高微調成功率，也是必須克服的挑戰之一。
AI 在金融業的價值：把資訊轉化為即時決策力
協助金控企業整合內外部數據，以權限控管提升知識管理效能
以大型金控企業為例，其組織規模龐大、檔案文件眾多且分散，故希望能將專業知識與大型語言模型整合，提供各部門自建 AI 大腦與客製化 AI 助理，實現全面的教育訓練與技術轉移計劃，並有效提升業務效率，且需根據不同部門進行權限控管設定。
而在大型金控企業的服務流程中， AI Search for KM 首先會從使用者帳號、其輸入的問題進行權限判斷，確保符合企業機敏資料的資安規範。另 AI Search for KM 不僅支持使用者上傳內部檔案作為分析標的，還能向外部網站、外部指定資料庫、現有搜尋引擎資料結果進行資料查詢請求，並優化檔案內容之解析效果，以幫助問答結果更加精準。如與《OpView 社群口碑資料庫》做串接，便能提供企業即時掌握市場輿情資料等外部動態，透過多元數據整合，打造全面的知識數據中心，讓企業能夠應對快速變動的產業環境，實現更智能化的知識搜尋與決策支持服務。
問答情境展示
搜尋內部知識 - 智能辨識使用者所屬部門，提供精準且差異化的專屬回覆
下圖中如證券部門與期貨部門人員同樣詢問「當沖交易的限制」，系統便能自動判別其所屬部門，並提供「證券交易的限制」與「期貨當沖交易的限制」兩種版本之完整回覆：
串接外部資料 - 結合即時市場數據與輿情分析，提供多元化預測視角
而若是提問上市櫃企業「近期的議題重點及未來一周股價預測」，AI Search for KM 也能調用即時市場數據，並給出完整、多元的回應與預測看法，快速整理社群媒體近期的熱議焦點供使用者做參考：
進階應用 - 檢查與生成文件
結合生成式 AI 與 NLP 技術，智慧助理系統支援法規知識檢索、跨文件整合與一致性檢查，協助承銷人員快速消化龐雜資料並生成報告，提升效率與正確性，全面優化金融作業流程。
