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
Vol.09 本期 AI 企業應用亮點
AI 為什麼越來越懂你？揭開自然語言處理的進化關鍵
自然語言處理商業化應用
什麼是自然語言處理？
當你發現客服機器人能理解你的問題、甚至預測你的需求，背後的關鍵技術正是自然語言處理。
自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是人工智慧的一個重要分支，目的是讓電腦能夠「聽得懂」和「說得出」人類語言。不僅能理解語意，更能幫助企業洞察情緒脈絡，讓輿情分析不再只是冷冰冰的數字。
在自然語言處理的發展中，常見的技術包含：
- 語意分析：理解文句中的意圖、情感，例如意藍自主研發的 DeepNLP 深度語意分析模組，可進行情緒分析、文本摘要、屬性詞分析等。
- 語音辨識：將語音轉換成對應的文字內容，例如 Google 的語音輸入功能。
- 文本生成：生成自然且合乎語法的文字內容，例如 ChatGPT 的文字生成功能。
- 機器翻譯：將文本從一種語言轉換成另一種語言，例如 Google 翻譯。
意藍 DeepNLP 技術服務內容
意藍的 DeepNLP 語意分析模組是國內最早投入、商業化應用成熟的自然語言處理技術產品，能以深度學習技術解析非結構化文本，進行情緒與語意分析。
而 DeepNLP 技術也被應用在意藍的產品當中，其中 OpView 雲端資料分析服務會針對大量的輿情資料進行情緒分析，來理解文本中的情感，辨別出文本表達的情感是正面、負面或是中立，幫助企業了解輿情對產品、品牌或事件的態度，有助於調整行銷策略和危機應對。除此之外，透過 DeepNLP 技術還可以抓取文本中的重點資訊，進而掌握公眾關注的重點面向或事件，以制定相應的決策和宣傳方案。透過自動摘要則可以從文本中提取出重要的句子或段落，生成簡潔的摘要，有助於企業迅速理解和分析大量的文本資訊。
大語言模型的興起與優勢
大語言模型的核心特點
隨著自然語言處理技術的成熟，下一階段的突破來自『大語言模型』的興起。大語言模型（Large Language Models，LLM） 是基於自然語言處理所發展的技術，能夠進一步理解自然語言文本，並生成各式各樣的內容，目前國際上較為知名的大語言模型包含
- OpenAI 的 GPT 系列
- Meta 的 LLaMa 系列
- Google 的 Gemini
- Gemma 系列
為推動 AI 在地化發展，國內也積極研發本土大語言模型，如意藍所發展之 eLAND GOAT。而大語言模型則主要有以下幾個核心特點：
- 大量的數據訓練：讓模型從大量文本數據學習語言知識。
- 上下文理解：能夠理解和生成上下文相關的文本，提供流暢的回覆。
- 應用場景廣：有別於過往的模型多只在特定領域表現良好，大語言模型可以用於多種自然語言處理任務上，例如：從自動客服到文件摘要，皆能展現強大語意理解力。
大語言模型對自然語言處理的強化
大語言模型的發展推動了自然語言處理技術的進步，透過持續的訓練模型，可以更強化自然語言處理的效果，包含：
- 語意理解能力更佳：能夠更準確地理解文本中的語意，從而提高自然語言處理系統的性能。
- 文本生成能力更強：能夠生成更自然、連貫甚至更貼合使用者需求的文本，在聊天機器人和文本生成工具等方面都有很大的應用潛力。
- 多語言處理能力更好：具備多語言處理能力，可以在多種語言之間，進行翻譯和語意的理解。
結合搜尋技術、自然語言處理與大語言模型，提升產品效果與體驗
近年生成式 AI 的出現，讓自然語言處理技術的應用範圍更加擴大。意藍將 DeepNLP 與大語言模型結合，並整合自家搜尋技術，讓多項產品的分析與互動體驗更及時、智慧。
- OpView：運用大語言模型的生成能力，提供 AI 摘要功能，讓使用者在進行市場輿情觀測與分析時，可以跳脫過往繁瑣的工作流程（例如：在框定議題範圍後，需人工逐篇檢視、吸收消化再整理成重點等耗時作業），更快速有效率地掌握議題與貼文的討論重點。
- AI Search for KM：
— 核心技術：結合 DeepNLP 技術、大語言模型以及搜尋引擎技術，打造企業知識搜尋與問答服務
— 使用方式：使用者可以自然語言提問，系統會自動從文件資料找出最相關的內容
— 回覆特色：由意藍開發的 eLAND GOAT 大語言模型彙整成可讀性高的答案，並附上資料來源供驗證，提升知識可信度與可追溯性
— 效益：協助使用者快速取得精準答案，減少知識整理的時間成本
意藍結合 DeepNLP 技術與大語言模型，讓企業能更快速掌握市場輿情重點、整理知識內容，減少人工整理的時間與成本，進一步提升資料分析與決策的效率。
AI 導入供應鏈，優化決策與風險管理
在製造業領域中，特別是食品加工與銷售這類高度重視供應鏈管理與品質控管的產業，AI 模型的導入已展現實質應用價值。透過一套完整的智能循環，企業不僅能更有效預防風險，也能提升日常營運效率與應變速度。
▲ 食品製造業 x AI 導入實務 流程圖
首先，在「動態監控與情報整合」階段，AI 可自動追蹤原料來源與供應商資訊，並即時監測國內外食品安全相關新聞與公告。一旦偵測到可能影響生產的事件，系統可主動提醒相關單位，協助企業及早介入，防止問題擴大；接著，「數據推論與關聯分析」模組能在潛在風險事件發生時，從歷史供應紀錄、批號與出貨去向等多源資料中，推論出可能受影響的產品範圍，協助企業更快做出召回或調整決策。
在「內容生成與專業論述」部分，AI 可依據標準化格式，自動產生稽核報告、食品安全事件通報或供應商檢討報告，減少人工彙整的時間，讓第一線人員能專注於後續處理與溝通；最後，「品質維持與異常監測」模組則可跨系統比對出貨數與倉儲紀錄，檢查產品標籤與追蹤資訊是否一致，並從歷次稽核報告中學習潛在異常模式，再回饋至前端監控，形成持續優化的品質管理循環。
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，食品製造業透過使用 AI 架構，在供應鏈管理與風險控管上更為敏捷與精準，進一步提升企業的市場競爭力。不僅縮短決策時間，也強化了供應鏈透明度與品牌信任。
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