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
生成式 AI 如何思考？從大語言模型看懂它的「腦內運作」
生成式 AI 是人工智慧（AI）技術的一個重要類型，而大型語言模型（Large Language Model, LLM）則是目前生成式 AI 在文字生成領域的核心技術基礎。以下將以清晰的脈絡，帶讀者快速了解三者的關係與運作方式。
人工智慧技術概述與生成式 AI 的定位
人工智慧（AI）包含多種模型與學習方法，各自負責不同任務。常見的 AI 學習方式包含：
- 監督式學習：給模型範例和答案，模型從中學到具鑑別力的特徵，進行分類或預測。
- 非監督式學習：僅提供資料，不給答案，讓模型自行找出規律與特徵。
- 增強式學習：不提供資料，而是給予「目標」與「獎勵規則」，讓模型透過試錯找到最佳策略。
生成式 AI 作為 AI 其中一種類型，通常使用大量未標註資料，讓模型學習語言或內容的分佈與規律，進而生成新的文字、圖像或音訊，不僅能分類或預測，還能解決問題與執行多樣任務。
生成式 AI 的語言生成技術基礎：大型語言模型（LLM）
在文字生成領域，生成式 AI 的核心技術之一是大型語言模型（LLM）。
LLM 會從大量文本資料中，自行學習「詞與詞之間」「句與句之間」的關聯與語言規律，並在收到使用者指令後，生成符合語意與邏輯的回應。
可以把 LLM 想像成「文字接龍」：
- 使用者先提供一段問題或內容（上下文）。
- 模型依據訓練資料學到的語言規律，預測「下一個最可能出現的字詞」。
- 一字一句生成，最後串成完整且連貫的回答。
相較於過去較為專職的自然語言處理（NLP）模型，大型語言模型具備三個主要優勢：
- 上下文理解能力更強：生成內容更有邏輯、連貫度更高。
- 多任務通用性：不需為每個任務打造不同模型，一個模型即可應付多種語言任務。
- 大量資料訓練帶來的知識廣度：掌握更多語法、語意與世界知識，提高回覆品質。
這些能力使 LLM 在許多應用中表現突出，例如：智能客服、文案創作、資料解讀與摘要等，都能藉由 LLM 達成自動化並提升效率。
生成式 AI 的挑戰：可信度與「幻覺」問題
儘管 LLM 能產生高品質內容，但在語言模型的統計運作特性下，仍可能出現「看似合理、實則錯誤」的回答，也就是常說的模型幻覺（Hallucination）。
原因在於：
- 當模型遇到訓練資料中未出現或不確定的資訊時
- 會依照語言規律「推測」答案
- 而非查證或真正理解內容
因此在回答專業領域問題時，模型可能基於語料經驗生成答案，但缺乏真實的參考來源。
解方：RAG（檢索增強生成）技術
RAG（檢索增強生成）是一種補強大型語言模型回答可信度的架構。
為減少幻覺問題並提升回答可信度，近年興起檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，它結合了「資料檢索」與「生成式 AI」的優勢。RAG 的流程如下：
- 先向外部資料庫或文件進行檢索，取得相關且可信的內容。
- 再由模型依據取得的資料生成回答。
好處包括：
- 減少憑空捏造的可能性
- 讓回答更接近真實世界資料
- 增強內容的可追溯性
- 更適合企業知識庫、客服、法規查詢等具資訊正確性需求的應用情境
RAG 的概念不僅提升生成式 AI 的實務可靠度，也進一步拓展大型語言模型在產業中的應用範圍。
從人工查核到智慧偵查：AI 如何重塑金流分析效率
近年來，虛擬貨幣與數位資產市場快速發展，相關犯罪樣態日益多元。虛擬貨幣因具去中心化、匿名化與跨境流動性高等特性，使執法單位在偵查過程中面臨更大的挑戰。傳統依賴人工比對與文件查核的作業，不僅耗費大量人力與時間，也難以即時掌握複雜的金流脈絡。為提升偵查效能與準確度，政府機關積極推動數位偵查轉型，透過導入 AI 與大數據分析技術，強化資料運用與決策支援能力，逐步邁向智慧化執法的新階段。
為何偵查作業需導入 AI 技術？
隨著數位資產市場與虛擬貨幣交易蓬勃發展，相關犯罪手法與樣態也呈現多樣化趨勢，跨境交易頻繁、匿名性高且金流分散等，使執法單位面臨前所未有的挑戰。在偵查過程中，相關人員常需以人工從大量錢包地址與交易紀錄等資料中比對可疑關聯，而此種以人工比對與查核為主的偵查方式可能面臨的困難點包括：
- 資料分散、難以整合：交易紀錄散落於不同交易所，查找過程不僅費時，更仰賴交易所的主動配合。
- 人工查核耗時：偵查人員需自行分析金流紀錄與交易數據，工作量龐大且較難完全避免疏漏。
- 缺乏即時分析能力：傳統流程難以即時偵測異常金流或可疑關聯，易錯過最佳追查時機。
- 資訊視覺化不足：偵查人員需自行繪製幣流分析圖以呈現金流脈絡，難以快速掌握全局。
面對龐雜金流結構與快速變動資訊，導入 AI 與資料分析技術可協助自動化整合多源資料、提升金流比對與異常偵測能力，強化決策支援與案件研析成效。
AI 金流偵查系統建置成效
- 技術基礎與平台特性
系統以「AI Search for KM 新一代知識搜尋與知識問答系統及工作平台」為基礎，以 RAG 架構為核心，並整合搜尋引擎、向量資料庫、語意分析及大型語言模型，可針對特定領域資料進行理解與訓練，支援高精度的知識檢索與智能問答。且平台問答之回覆內容均可追溯來源，確保資料可靠性；同時，亦支援地端運行與權限控管，可以有效避免洩漏機敏資訊。 在此基礎上，系統整合公開虛擬貨幣金流紀錄、內部案件資料及相關法律監理文件等，經結構化處理後形成資料庫，確保可依偵查任務需求調用對應資訊，最終建置出可於地端安全運行的「虛擬貨幣金流偵查系統」。 - 核心功能與效益
- 核心功能一：金流查詢 採用 NL2SQL 技術，使用者可透過自然語言查詢交易紀錄，如詢問「這筆交易資金流向哪個錢包？」系統便會自動轉換為查詢指令並回傳結果，並以視覺化方式呈現資金流向，大幅降低查詢門檻。此功能能夠節省資料比對與分析成本，縮短案件初步調查時間，提升分析的準確性。
- 核心功能二：偵查報告生成 系統可根據過往相關之偵查與法律文件，自動生成偵查報告內容，並提供偵查建議，減輕人工彙整負擔，確保報告結構與語意一致，提升案件報告品質與流程效率。
- 核心功能三：偵查報告真偽驗證 輔助驗證偵查報告真實性，根據實際數據與推論規則檢核報告內容，標示潛在錯誤或矛盾之處，強化報告可信度與司法採信力。
想了解更多 AI 實戰案例與導入洞察歡迎點擊查看其他期電子報
