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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2025/11</span>意藍資訊攜手產學界 以社群大數據競賽培育未來數據人才

2025/11意藍資訊攜手產學界 以社群大數據競賽培育未來數據人才

由中華商管教育發展學會、國立臺北商業大學、創集團與意藍資訊共同主辦的「2025全國社群大數據分析校園創新競賽」日前圓滿落幕。本屆賽事命題以「社群大數據 × 企業與公益實務命題」為核心，吸引全國各大專院校共160支隊伍、571名學生報名參賽，透過社群觀測平台與網路輿情分析工具，深度剖析產業趨勢，為品牌發想及擬定行銷策略，充分展現新世代對數據分析與商業應用的熱情與實力。

決賽現場匯聚多位產學界專家，包括中國文化大學行銷所教授駱少康、東吳大學企業管理學系副教授劉秀雯、台灣行銷科學學會顧問邵功新、創集團執行長黃瓊儀，以及意藍資訊策略行銷處副總經理張建文，針對參賽作品的數據解讀能力、創新構想與商業應用價值進行多面向評選。

此次競賽主題涵蓋品牌行銷、產品創新、用戶行為研究等多元議題，展現數據分析在現代商業決策中的核心價值。本屆12強隊伍各自聚焦6家品牌的不同實務挑戰，最終世新大學「淑麗」團隊榮獲第一名，他們以日正食品為研究案例，從族群洞察切入，並結合品牌既有的傳統價值與社群大數據分析，提出兼具創新性與可行性的品牌策略，贏得評審肯定；第二名為國立中興大學「選我們就隊」團隊，他們以馬修嚴選為題，利用大數據深入剖析消費者的購物動機與決策歷程，據此提出更貼近不同世代需求的品牌策略；第三名為國立中興大學「三個銷妹仔」團隊，他們聚焦於臺灣野灣野生動物保育協會，以聲量趨勢、關鍵字分析及正負評論等多元切角分析野灣協會相關的網路輿情，提出提升協會社群影響力及募款成效之解決方案，獲得專家高度評價。

作為數據分析領域的先驅，意藍資訊長期致力於「創新」、「教育」、「人才培育」三大面向，透過持續參與並贊助校園競賽、學術研討會及專業會議，不僅提供創新數據解決方案，更積極培育數據分析領域的專業人才。本次競賽再度印證教育與實務結合的重要性，為學生從學術走向商業應用搭建橋樑。展望未來，意藍將持續推動數據分析與 AI 技術的應用與發展，攜手產學各界共創更加完善的數據生態！

名次 獲獎隊伍
第一名 世新大學公共關係暨廣告學系 – 「淑麗」
第二名 國立中興大學行銷學系 – 「選我們就隊」
第三名 國立中興大學行銷學系 – 「三個銷妹仔」
佳作

「Supernova」、「Uniwater」、「天馬行銷」、「行銷贏家隊」、「豆沙們」、
「品牌推手」、「恆興」、「從使至今」、「隊名要取什麼」

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AI Search 電子報 | vol.10 從內容生成到智慧偵查

AI Search 電子報 | vol.10 從內容生成到智慧偵查

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.10 本期 AI 企業應用亮點

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。以下將以精簡的內容，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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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」：

  1. 使用者先提供一段問題或內容（上下文）。
  2. 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」。
  3. 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：

  1. 上下文理解能力更強：生成內容更有邏輯、連貫度更高。
  2. 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。
  3. 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：

  1. 先向外部資料庫或文件進行檢索，取得相關且可信的內容。
  2. 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。

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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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

為回應上述挑戰，政府機關的相關單位近年積極導入 AI 技術，建置專屬的虛擬貨幣金流偵查系統，實現資料整合與分析自動化。意藍資訊作為台灣代表性的智能數據廠商，協助執行虛擬貨幣金流偵查系統專案，以下為技術基礎與應用效益：

  • 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
    1. 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。 
    2. 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。 
    3. 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。

整體而言，透過此 AI 金流偵查系統的導入，偵查人員可直接以自然語言快速完成資料查詢、金流分析與報告生成，讓偵查流程更即時、精準、安全，顯著提升執法作業在效率、準確度與資訊安全三方面的表現，為虛擬貨幣相關的犯罪偵查提供全方位的支持。未來，此技術亦可延伸應用於其他犯罪樣態與偵查領域，推動執法作業邁向全面智慧化。 

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

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結合《OpView 社群口碑資料庫》與 AI 技術，
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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2025/11/05</span><br>意藍 AI Search 新品發布會：AI 智能數據啟動企業未來

2025/11/05
意藍 AI Search 新品發布會：AI 智能數據啟動企業未來

從藍圖到落地，AI Search 引領的智能轉型新時代

AI 發展正從探索階段，走向企業真實落地與價值實現。意藍資訊(6925)於今年推出全新 AI Search 解決方案，結合資料萃取、智能分析與 AI 技術，並具備多元整合能力與彈性 API 串接功能，協助企業全面升級數據力與決策力！
AI Search的誕生，對意藍而言不只是產品，更是我們對推動智慧應用、提升決策效率的實踐。感謝共襄盛舉的貴賓們！
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意藍資訊總經理楊立偉_3
意藍資訊 市場發展處 副總經理 蕭玉中_1
意藍資訊總經理楊立偉_5
意藍資訊 大合照

⁕ 與會者回饋 ⁕

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數位行銷主任

從研究數據了解各世代的差異、
對於日後公關活動或會員經營有可切入之處

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數位行銷主任

從研究數據了解各世代的差異、對於日後公關活動或會員經營有可切入之處

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行銷部社群

有效解得了工具的運用方式，
分析內容有深度，受益良多！

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行銷部社群

有效解得了工具的運用方式，分析內容有深度，受益良多！

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專案經理

實際落地展示、研究相當實用，
藍圖、流程分享也富啟發性

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專案經理

實際落地展示、研究相當實用，藍圖、流程分享也富啟發性

⁕感謝媒體報導 ⁕

生成式 AI 正加速推動企業邁向智慧化新時代，

意藍資訊（股票代號：6925）長期深耕數據處理、搜尋技術與語意分析領域，憑藉多年技術研發與產業實務經驗，

於 11 月5日舉辦「AI Search 新品發布會：AI 智能數據啟動企業未來」，正式發表全新升級的 AI Search 解決方案。

意藍資訊推出AI Search 總座：明年AI營收挑戰四成

生成式 AI 正加速推動企業邁向智慧化新時代，意藍資訊（6925）長期深耕數據處理、搜尋技術與語意分析領域，憑藉多年技術研發與產業實務經驗，今（5）日舉辦「AI Search 新品發布會…繼續閱讀

意藍：智能搜尋明年續強

意藍資訊5日發表AI Search智能搜尋產品，主要鎖定五大應用場景。意藍總經理楊立偉表示，AI智能搜尋業務今年成長率逾6成，明年亦能維持同樣的成長力道…繼續閱讀

AI數據提煉成金1／意藍推新智能搜尋方案
首發鎖定講求數據精確的金融業

鎖定企業導入AI時「害怕出錯」的普遍焦慮，專注於AI數據的意藍資訊，正式推出企業級AI搜尋解決方案，將第一槍瞄準對數字精準度要求最嚴苛的金融業…繼續閱讀

意藍發表Al Search新品，助企業升級數據力與決策

意藍資訊(6925)正式發表Al Search新產品，結合資料萃取、智能分析與自研大語言模型eLand GOAT，協助企業升級數據力與決策，強化公司在AI搜尋服務領域技術競爭力…繼續閱讀

意藍推新品 強化戰力

首家AI數據分析業者意藍資訊（6925）昨（5）日發表Al Search新產品，強化公司在AI搜尋服務的技術與產品，結合資料萃取、智能分析與自研大語言模型eLAND GOAT，協助企業全面升級數據力與決策…繼續閱讀

⁕ 精彩亮點節錄 ⁕

洞察報告》AI Agent 時代來臨！年度 AI 應用實務一次看

洞察報告》
AI Agent 時代來臨！
年度 AI 應用實務一次看

意藍資訊團隊摘錄活動議程中的「AI落地指南：用生成式 AI 打造決策加速器」，除了剖析生成式 AI 的技術發展趨勢外，也說明 AI Agent 在工作上的價值與應用面向。此外，更展示企業實際導入 AI 的案例，分享 AI 可落地應用的方案實例，一窺 AI 如何真正幫助企業提升效率、降低風險，並改變未來的工作方式。

完整洞察報告 >
Part 1 AI 技術演進：從趨勢到應用價值
Part 2 三大產業導入實戰
Part 1 AI 技術演進：從趨勢到應用價值
Part 2 三大產業導入實戰

⁕ 精彩議程 ⁕

圖片1

「 智慧代理人時代來臨，結合 AI 才能高效應用！」

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結合 AI 才能高效應用！」

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意藍資訊將持續推出不同主題的研討會，深入淺出展示智能數據在商業當中的應用，能夠如何賦能合作夥伴。

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AI偵查應用實例：以 AI Search for KM為基礎，打造虛擬貨幣金流分析系統

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AI偵查應用實例：
以 AI Search for KM為基礎，打造虛擬貨幣金流分析系統

近年來，隨著虛擬貨幣與數位資產市場的快速發展，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高的挑戰，而傳統依賴人工比對與文件查核的作業方式，不僅耗費大量人力與時間，也較難以即時掌握複雜的金流脈絡。為強化偵查效能與準確度，政府機關積極推動數位偵查轉型，透過導入 AI 人工智慧與大數據分析技術，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。

本期 AI 知識庫亮點

為何偵查作業需導入 AI 技術？
AI金流偵查系統建置成效

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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
面對龐雜的金流結構與快速變動的資訊環境時，偵查作業亟需更高的效率與精準度；而透過導入AI與資料分析技術，能協助執法單位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

為回應上述挑戰，政府機關的相關單位近年積極導入 AI 技術，建置專屬的虛擬貨幣金流偵查系統，以實現資料整合與分析自動化。意藍資訊作為台灣代表性的智能數據廠商，協助執行虛擬貨幣金流偵查系統專案，以下將說明其技術基礎與應用效益。
  • 技術基礎與平台特性 

    採用意藍長期開發的「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，進一步整合公開的虛擬貨幣金流紀錄、內部案件資料及外部相關法律監理文件等，經結構化處理後形成資料庫，以確保系統能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
    1. 核心功能一：金流查詢 
      採用 NL2SQL 技術，讓使用者能以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，降低偵查人員的查詢門檻。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。 
    2. 核心功能二：偵查報告生成 
      系統能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。此功能可減輕人工彙整負擔，確保報告結構與語意一致，提升案件偵查報告的品質，優化偵查流程效率。 
    3. 核心功能三：偵查報告真偽驗證 

      此功能可以輔助驗證偵查報告的真實性，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。

整體而言，透過此 AI 金流偵查系統的導入，偵查人員可直接以自然語言快速完成資料查詢、金流分析與報告生成，讓偵查流程更即時、精準、安全，顯著提升執法作業在效率、準確度與資訊安全三方面的表現，為虛擬貨幣相關的犯罪偵查提供全方位的支持。未來，此技術亦可延伸應用於其他犯罪樣態與偵查領域，推動執法作業邁向全面智慧化。 

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AI 助攻金融情資研析 提升調查工作效率與選案一致性

AI 助攻金融情資研析 提升調查工作效率與選案一致性

AI 助攻金融情資研析
提升調查工作效率與選案一致性

在金融市場中，每天都有成千上萬筆資金流動；其中，部分交易可能涉及詐騙、非法集資或洗錢等犯罪行為。為掌握潛在風險，調查單位會收到金融機構回報的可疑交易資訊與跨國情資，然而面對日益複雜的犯罪手法，以及龐大且更新頻繁的資料量，若完全依賴人工比對與分析，不僅耗時費力，也可能因資訊分散而降低偵查效率。
為提升選案效率與準確度，意藍協助政府調查單位建構「金融情報整合 AI 分析系統」，強化情資分析與選案能力，使偵查流程更具系統性與一致性。

本期 AI 知識庫亮點

 調查單位背景與需求介紹
 導入「金融情報整合 AI 分析系統」助力選案及偵查

調查單位背景與需求介紹

在洗錢防制與金融犯罪的偵查工作中，前期的情資蒐集與交易研析是相當重要、且高度仰賴專業判斷的一環。調查單位會收到金融機構依規定回報的大額現金交易（CTR）與可疑交易報告（STR），以及國際情資 ；但金融交易的資料量龐大、來源多樣，且涉及不同交易型態與行為模式，若完全以人工方式進行比對與篩選，往往需要投入大量時間與人力，亦可能因人員的分析角度與經驗差異，造成研析判斷不一或遺漏潛在風險。
因此，如何將相關情資進行有效整合，提升分析的一致性與可追溯性，並在案件成形前，及早辨識潛在高風險交易，成為調查單位希望解決的核心需求。

導入「金融情報整合 AI 分析系統」助力選案及偵查

為協助調查單位提升情資研析與選案判斷的效率，意藍以「AI Search for KM」技術為基礎，建置「金融情報整合 AI 分析系統」。本案採用 RAG（檢索增強生成）架構，結合搜尋引擎、向量資料庫與語意分析技術，讓AI可以理解金融資料間的語意關聯，將潛在的特定犯罪的金融行為表現轉換成查詢條件，進一步尋找與比對資料 ，進而生成有依據、可追溯的分析結果。 在此核心架構上，本案完成以下四大項重點建置：
  1. 資料整合與重建：整合大額現金交易報告（CTR）、可疑交易報告（STR）及國際情資三大來源，為調查單位重建金融情資資料庫，並重新規劃資料欄位與內容格式，使不同來源的資料能以統一標準被檢索與比對，打造高效的金融情資分析基礎。
  2. 自動分析與智慧選案：系統將交易資料依照匯款頻率、金額、來源去向等行為特徵進行比對，再依據常見犯罪手法（如分散交易、層層轉手、短時間高頻率往返等）進行交易模式分析，協助辨識具有較高風險的交易群組與潛藏的特定犯罪行為；此外，系統也能依照不同情境調整篩選與分析條件，具備良好實務應用效率。
  3. 直覺式查詢：提供簡便完整的操作介面，當單位人員輸入多種查詢條件 ，系統便會自動整合既有資料並呈現關聯結果，讓案件背景、交易脈絡與可疑指標一目瞭然，減少在多套系統間反覆切換的作業時間。
  4. 權限控管與資安合規：依據不同使用者的角色控管權限，完整保留操作與查詢紀錄，以符合資安與稽核要求。
整體而言，透過導入「金融情報整合 AI 分析系統」，意藍能為調查單位帶來以下效益：
  1. 優化情資處理流程：藉由將多源金融情資整合至同一平台並建立標準化機制，減少人工蒐整與比對成本，使研析情資流程更加流暢。
  2. 提高情報掌握度：藉由系統提供的自動標註、紀錄與追蹤能力，有助於及早從大量資料中辨識出可疑交易群組，調查單位也能完整掌握可疑資金流向與案件背景。
  3. 強化選案精確度：透過模型輔助分析交易行為特徵，讓研析過程判斷維持一致邏輯，減少因人員經驗產生的影響，提升案件辨識的精確性。
  4. 降低學習成本：標準化的操作介面與使用方式，幫助新進同仁快速接軌，不再需要仰賴資深同仁的教學指導，讓知識能在單位內快速傳承，進而提升工作品質及效率。

透過使用此系統，調查單位能更即時地掌握金融情資流向，快速鎖定異常交易，大幅縮短人工篩選時間，提升辦案效率與精準度，實現資料登錄、查詢、選案與派案的全流程優化。

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AI Search 電子報 | vol.09 懂語言、懂決策，AI 如何重塑企業營運思維

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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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

  1. OpenAI 的 GPT 系列
  2. Meta 的 LLaMa 系列
  3. Google 的 Gemini
  4. 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：

  1. 大量的數據訓練：讓模型從大量文本數據學習語言知識。
  2. 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。
  3. 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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

  1. 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。
    — OpView 也結合數據優勢及 AI 理解能力，推出「AI Agent」，使用者以自然語句提問後，AI 會自動解析意圖、整合相關分析模組，串接站台資料進行處理，並生成重點摘要與建議，應用面向涵蓋 PR 危機、廣告投放、KOL 分析及行銷靈感等，協助使用者快速掌握所需資訊與重點內容。
  2. 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。

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AI 導入供應鏈，優化決策與風險管理

延續上期電子報，我們介紹了由四大功能模組組成的 AI 智能決策循環，如何透過「整合、推論、生成、檢核」的流程，打造可持續運作且不斷優化的知識系統，協助組織有效解決管理與營運挑戰，並展示了金融業的導入實例。本期則將以食品製造業為例，解析 AI Agent 如何優化供應鏈管理與風險防範能力。

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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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2025/10</span>意藍資訊與彥星•喬商合作發布最新「台灣房地產網路聲量」調查

2025/10意藍資訊與彥星•喬商合作發布最新「台灣房地產網路聲量」調查

(圖一：意藍資訊總經理楊立偉(左)與彥星•喬商廣告傳播事業群董事長劉安立(右))

2025上半年房市聲量降溫 政策限貸壓力下熱度結構洗牌
-Threads崛起、高雄台南聲量走高 台積電設廠、建商倒閉成兩大熱議焦點

意藍資訊（6925）近日與彥星•喬商廣告傳播事業群合作發布最新「台灣房地產網路聲量」調查，其中2025年上半年全台房地產相關討論聲量達289萬則，較2024年下半年減少約10.8%，顯示在政策干預與市場保守氛圍下，房市聲量整體明顯降溫。

意藍資訊總經理楊立偉指出，央行限貸令、新青安補貼刪減及多項打炒房政策，使購屋族信心轉趨保守，市場進入「觀望期」。彥星•喬商廣告傳播事業群董事長劉安立也補充，雖然輿情聲量與買賣數據同步下滑，但下降幅度相對溫和，顯示大多買方因銀行貸款成數受限而採取觀望的心態，進入冷靜期但未見熄火。

新興平台崛起帶動多元討論 Threads竄升為房市輿論新戰場

意藍資訊分析，2025年上半年房市聲量波動可分為三個階段：首先，1至2月間台積電南北設廠選址帶動熱度，尤其高雄與台中周邊地區也成為討論房產相關話題的熱議地區；其次，3至4月間隨新青安預算刪減、銀行縮減房貸成數與利率上調，購屋族群壓力升高，引發大量討論；而至5至6月，受限貸令衝擊，市場傳出部分區域中小型建商面臨資金鏈緊繃甚至倒閉，成為輿論焦點。

 (圖二：2025上半年房地產網路聲量趨勢)

再從聲量來源結構觀察，社群網站仍是聲量重鎮，但整體聲量下降近一成。其中Facebook與YouTube仍穩居主流平台，YouTube則因買房阿元、Joeman等KOL推出房產介紹影片，成功掀起網路熱議；而新興平台Threads聲量逆勢成長9.5%，首度超越Instagram，成為房市討論新興主戰場。相較之下，論壇整體聲量下滑近兩成，Ptt仍居冠但減少3.5%，Dcard與Mobile01則各自小幅下滑。

綜觀來看，傳統媒體與討論區聲量下降，新興社群平台成為房市輿論的新推力，顯示房產討論的傳播結構正快速轉型，輿論節奏更即時、主題更多元，形成多核心的討論格局。

政策調控與產業效應並行　北市降溫、高雄台南聲量攀升

根據意藍資訊《OpView社群口碑資料庫》觀測，2025年上半年全台房地產討論仍集中於六都與新竹縣市，合計佔全體聲量逾八成。其中，台北市、高雄市、台中市穩居前三，顯示都會區與產業聚落仍是房市輿論的關注核心。

 

(圖三：房地產區域聲量占比及變化)

台北市以約22萬則（占比17.2%）聲量蟬聯全台之首，討論焦點圍繞高房價、居住正義與「脫北購屋」等議題；同時，第七波打炒房政策與央行信用管制，使市場熱度明顯降溫。

高雄市與台中市分別以21萬則（占比16.5%）與20萬則（占比16.2%） 緊追其後，成為中南部房市討論熱區。意藍分析，受惠於台積電設廠與半導體產業鏈延伸效應，高雄亞灣特區、橋頭新市鎮及台中13、14期重劃區均成輿論焦點，顯示科技產業投資已成為房市熱度的重要推手。另外台南市則因南科與台積電廠區擴建，聲量達10萬則（占比8.2%），房市熱度在第一季明顯上升。

(圖四：房地產社群關鍵熱詞前期與本期排行變化)

意藍資訊總經理楊立偉表示，2025年上半年房市討論熱點不僅聚焦於政策與利率，更延伸至產業與資金結構的變化。尤其區域「小型建商與房仲倒閉潮」成為輿論焦點，反映市場對資金鏈緊縮的憂慮。而輝達（NVIDIA）與台積電設廠議題亦帶動AI、半導體、科學園區等相關熱詞竄升，成為冷卻房市中的少數利多動能。

AI輿情數據揭示市場脈動　下半年房市信心走勢可持續追蹤

整體而言，2025年上半年房地產市場的社群聲量呈現「政策壓抑、區域分化」的態勢。彥星•喬商劉安立董事長認為，雖然政府持續以限貸與抑制炒作為主軸，但科技產業選址、南移效應與地方建設仍是支撐市場討論的重要力量。

展望下半年，若利率環境趨穩、剛性需求回溫，房市討論熱度有機會回升。意藍資訊楊立偉總經理也提醒，房價持續高漲與青年購屋壓力仍為長期結構性挑戰，如何在政策與市場之間取得平衡，將是未來半年房市輿情變化的關鍵。整體輿情顯示，台灣房市正處於「政策壓抑下的結構轉折期」，區域熱點及產業題材重塑市場關注版圖，未來的房市動能將更依賴產業發展與地方建設的長期支撐。

作為台灣領先的智能數據廠商，意藍資訊也將持續運用AI及大數據技術，協助產業及公眾掌握市場脈動，提供可信且前瞻性的市場洞察。

OpView社群口碑資料庫

OpView 是台灣首屈一指的 AI 網路聲量觀測服務，以先進的語意分析技術和雲端架構，協助組織單位透過平台輕鬆追蹤、分析輿情，並深入洞察社群關鍵情報，掌握至勝先機。

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AI Search 電子報 | vol.08 AI 進化進行式：Active RAG 開啟智慧決策新格局

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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。

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Vol.08 本期 AI 企業應用亮點

從被動搜尋到主動理解：Active RAG 開啟智能問答新時代

知識是企業組織日常運營不可或缺的一環，也在持續發展與價值創造中扮演關鍵角色。透過有效的知識管理，能夠累積並共享內部專業知識，進而減少重複性工作，促進跨部門合作、優化決策過程並提高運營效率。然而，傳統的知識管理方法往往面臨資訊分散、無法即時更新及搜尋效率低下等挑戰，使得企業在應對快速變化的業務需求時，可能需投入較多時間和資源以達成目標。

而檢索增強技術的出現，逐步突破了這些障礙，它結合了搜尋引擎快速檢索的優勢與大語言模型的生成能力，在生成答案前先檢索最新的相關資訊，以確保結果更可靠精準。意藍進一步開發了進階版本——主動式檢索增強生成技術（eLAND Active RAGᵀᴹ），以多回合查詢與動態優化機制，提升知識檢索的效率與準確性，為知識管理的應用提供新的可能。

主動式檢索增強生成技術如何重塑知識管理

認識eLAND Active RAGᵀᴹ ── 主動式檢索增強生成技術

eLAND Active RAGᵀᴹ（主動式檢索增強生成）是在RAG（檢索增強生成）的基礎上進一步升級的技術，具備以下核心功能特性，使其在知識管理中更具優勢：

  1. 內外部數據動態整合：

    eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據問題性質，自動判斷最佳數據來源，從內部系統、資料庫以及外部網站等多元數據庫中進行查詢，並進行綜合分析，讓回覆結果能更多地參考最新資料來源，提升內容的相關性與完整性。

  2. 語義理解與推理：

    與傳統基於靜態關鍵詞的檢索方式不同，eLAND Active RAGᵀᴹ 能夠理解語句的語義，並依據問題的背景進行推理和回應，使結果更相關且精準。例如，對於問題「如何優化員工的工作流程？」，系統會理解問題的核心是提升工作效率，並基於此可協助產出具體建議，如檢視現有工具使用情況、導入自動化流程或改善跨部門協作等。

  3. 多回合查詢與自主優化

    eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據已獲得之初步資訊動態調整查詢策略，多回合查詢以逐步完善答案，從而實現更深入的問題解決和分析。例如，對於「如何提升某產品市場佔有率？」的提問，在第一輪查詢時先自內部資料中提取產品的銷售數據，提供概括性分析；接著，再根據已取得的結果，進一步從外部資料庫提取相關細節，如競品的市場策略、消費者對產品的反饋等，於後續查詢中補充數據背景或上下文資訊。

導入主動式檢索增強生成技術對知識管理的影響

綜上所述，導入主動式檢索增強生成技術將對知識管理帶來深遠影響，主要體現在以下幾個方面：

  1. 提升數據整合能力，突破資訊孤島

    支援內外部數據的動態整合，能夠從企業內部資料庫、檔案系統到外部網站、公開數據源中提取所需資訊，並進行綜合分析，有效解決了傳統知識管理中數據分散、無法即時更新的難題。

  2. 增強問題理解與回應的精準性

    理解使用者提問的核心意圖，並結合問題背景進行智能推理，提供更精準且相關的答案，可提升知識檢索的效率，減少因資訊模糊或部相關造成的額外時間成本。

  3. 提升知識應用價值

    透過 eLAND Active RAGᵀᴹ，能將分散的資訊轉化為結構化且易於應用的知識，例如生成與決策相關的報告或建議方案，協助企業組織更有效地識別潛在機會或問題，縮短內部回應時間，並在資源配置上提供決策參考。

eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例

意藍的新一代 GenAI 知識管理工作平台 – AI Search for KM 便結合了 eLAND Active RAGᵀᴹ 以及搜尋引擎、NLP與大語言模型等技術，協助使用者更有效地完成知識搜尋與問答服務，並可應用於多種情境，對複雜型任務具備一定的處理能力，以下將舉例說明。
當對系統提問「少子女化對社會產生什麼樣的衝擊？」，在 eLAND Active RAGᵀᴹ 的輔助下，系統將依循以下步驟進行運作，確保提供精準且有所依據的回答：

  1. 拆解任務及選用工具

    系統首先會將使用者的提問拆解為可執行的子任務，並根據問題性質選擇合適的工具與資料源。接著，這些子任務會被轉化為模型可處理的輸入參數，例如自動萃取關鍵詞、設定檢索條件（如時間範圍、產業分類）或生成語意提示，確保後續的檢索與分析更具針對性與效率。

  2. 生成輸入參數

    根據問題內容與選定資料庫，系統會再進一步生成適配的查詢參數，即設定一組適合用來搜尋資料的條件，並以設定之參數為基礎，啟動後續資料檢索過程。例如：

    – 關鍵字：少子女化、社會影響、政策、新聞、研究計畫。
    – 時間範圍：過去1年的相關資料。
    – 查詢格式：結構化的API請求或自然語言查詢。

  3. 解析輸出結果

    接著，系統會對檢索到的資料進行整理與分析，例如自少子女化相關的新聞報導中，統計出過去一年該議題的討論成長率，或是從研究資料中，彙整人口統計變化以及對社會經濟的具體影響點。

  4. 進行判斷及回覆

    最後，系統將檢視目前取得的資訊是否足以回答問題。若資訊足夠，系統會根據統計結果與分析，生成針對使用者提問的回答，如「少子女化對社會的衝擊包括勞動力減少、教育資源分配過剩及老齡化社會負擔增加等。」
    若判斷資訊仍不足，系統會自動重新進行檢索，並調整參數（如擴大時間範圍或查詢更多資料庫），透過多輪優化逐步補足所需資料。為了兼顧回答的完整性與運算效率，整個流程預設最多可進行三次迭代，以確保最終回覆的準確性與可靠度。

無論是企業組織或公部門單位，若導入 AI Search for KM 及 eLAND Active RAGᵀᴹ ，皆可望提升資訊處理的效率與精準度，金一步強化知識管理應用價值。

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AI 導入授信流程，強化金融風控與決策效率

延續上期電子報，我們介紹了由四大功能模組組成的 AI 智能決策循環，如何透過「整合、推論、生成、檢核」的流程，打造可持續運作且不斷優化的知識系統，協助組織有效解決管理與營運挑戰，並展示了證券業的導入實例。本期則將以金融業為例，解析 AI Agent 如何融入授信業務流程，並在多元任務階段中的發揮價值，強化風險控管與決策效率。

在金融業中，處理大型企業的授信作業時，徵信與授信部門常需核對授信客戶的公司結構、財報異常及法規風險，並撰寫相關風險評估報告，而在這過程中，容易發生資料落差與審查疏漏的情況，因此可透過導入 AI 智能決策循環應對這些挑戰。

▲ 金融業 x AI 導入實務 流程圖

首先，在「動態監控與情報整合」階段，AI 可協助追蹤企業財報異常、主管機關公告以及信用異動，協助團隊更早識別潛在風險；接著，透過「數據推論與關聯分析」模組，AI 能夠自動交叉比對董監事名單、轉投資架構，計算出關聯度，降低授信集中風險，避免風控盲點；在「內容生成與專業論述」上， AI 可協助產出標準化授信草案及風險分析段落，讓核貸人員專注於關鍵判斷上；最後，「品質維持與異常監測」模組則負責檢核公告、報告與財報內容的一致性，協助提升資料的一致性與完整性，進而強化法遵與內控品質，降低合規風險。

▲ 內容生成與專業論述 AI 應用 示意圖

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，金融業透過使用 AI 架構，徵授信團隊能將更多時間投入在判斷與決策上，而非耗費在資料整理與比對，在提升工作效率的同時，也強化了整體風險管理能力。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2025/09</span>意藍資訊獲邀參與2025「AI 開箱日」，以 OpView 引領輿情分析進入 AI Agent 時代

2025/09意藍資訊獲邀參與2025「AI 開箱日」，以 OpView 引領輿情分析進入 AI Agent 時代

2025《AI 開箱日｜Unbox AI》於 9 月 30 日舉行，意藍資訊（6925）受邀參與「智慧行銷」專區，展示全台最大社群聲量與口碑資料庫 OpView 的最新應用成果，並發表結合生成式 AI 的 AI Agent 功能，引起現場與會來賓的關注。

OpView 整合輿情分析、生成式 AI 與 AI Agent 三大能力，揭示智慧行銷新格局

OpView 長期作為台灣企業、公部門與品牌行銷團隊的重要決策工具，憑藉龐大資料庫與 NLP 語意分析等多項專利技術，協助使用者即時掌握輿情脈動與市場情報。本次活動特別展示 OpView 結合生程式 AI 與 AI Agent 之多種應用，更化身「懂資料、會查找、能回應」的智慧助理，能夠自動根據任務需求，自主檢索與整合多來源數據，並生成摘要、洞察與決策建議，讓企業在行銷與輿情管理上能大幅縮短分析時間、提升判斷精準度。

數位發展部次長侯宜秀於開幕致詞中指出，在行政院推動的「AI 新十大建設」計畫中，「AI 軟體產業登峰」與本次 AI 開箱日密切相關，展現政府推動 AI 產業化的決心。

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(圖1：數位發展部侯宜秀次長蒞臨攤位，聆聽 OpView 產品介紹及最新功能。)

展期間，侯次長亦親臨意藍攤位，深入了解 OpView 的核心特色與應用情境，並聆聽最新功能 AI Agent 的介紹。除了強大的輿情分析功能外，OpView 更擁有涵蓋海外資源的龐大資料庫，觀測範圍極廣，能為使用者打造兼具深度與廣度的完整檢索體驗。作為台灣少數同時具備「語意分析、數據處理、搜尋」三大能力優勢的 AI 廠商，意藍展示了如何將 AI 落實至行銷應用，協助企業將數據觀測與智慧決策結合。
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(圖2：意藍資訊於 AI 開箱日現場開放AI顧問諮詢，吸引與會者了解 OpView 與深入交流。)

在活動現場，意藍資訊同步提供 AI 顧問諮詢與 OpView 操作展示，吸引眾多與會者駐足交流。除展攤體驗外，意藍亦受邀參與產品介紹活動，由意藍市場分析師透過實際應用情境分享 OpView 的多元功能與最新應用，並展示「AI智能報表」與「文章探索助理」等新功能。同時分享 AI Agent 如何協助企業挑選與評估 KOL、整合輿情重點，而「文章探索助理」亦能讓使用者快速掌握網路文章的核心文意，生成摘要與建議。OpView 更可透過 AI 精準摘要文章內容並提出相關洞察，定期發送「AI 報表」，大幅節省企業的人工作業時間。
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(圖3：市場分析師於 AI 開箱日分享 OpView 的多元功能與最新應用。)

AI 的重要價值在於能與產業需求結合，成為日常決策的一部分。從輿情監測到智慧行銷，OpView 不僅提供來源最完整的資料庫，更透過 AI Agent 為企業打造貼近實務的應用解方。未來，意藍資訊將持續投入技術研發與創新，打造更貼近企業需求的 AI 應用服務，讓 AI 落地於各大產業，陪伴企業在智能轉型的道路上穩健前行。
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