eLAND Active RAG™ (主動式檢索)跟一般 RAG 有什麼差別？

最大的差別在於「主動性」與「多回合推理」。傳統 RAG 通常只進行一次性檢索，可以回答簡單問題，但遇到複雜問題時容易資訊不足。eLAND Active RAG™（主動式檢索增強生成）是在RAG的基礎上進一步升級的技術，能夠主動拆解任務，根據初步結果動態調整查詢策略，並進行多回合查詢。就像是一個會思考的助理，在回覆前會反覆確認資料是否充足，確保答案更深、更準。

《eLAND》作者: eLAND Information Co., Ltd.

Q: 知識管理系統為什麼能輔助智慧治理？

知識管理系統可系統性蒐集整合組織資源，有助於決策者進行循證決策，即以統計數據等客觀資料為政策依據。以 AI Search for KM 為例，處理如少子女化等複雜課題時，能瞬間調閱研究報告、社群輿情及施政數據進行一站式分析，縮短彙整時間並確保決策有具體事實基礎，實現智慧治理。

Q: 什麼是「混合式搜尋」？為什麼它有助於提升搜尋準確度？

混合式搜尋（Hybrid Search）結合了「全文檢索」與「向量搜尋」優點，既能精準匹配關鍵字，亦能深度理解問題語意。傳統搜尋依賴關鍵字匹配，若打錯字就找不到；向量搜尋則依賴語意關聯。混合式搜尋可動態調整權重，在專業術語或自然語言提問時，都能給出最貼近用戶意圖的答案。

Q: AI Search for KM 如何確保產出的答案具備「可追溯性」？

透過「來源標註」機制，系統在生成回答時會從知識庫中提取資訊，並在段落末尾標示參考來源，使用者可閱覽原始檔案進行二次查證。這種「言有所本」的機制，能有效降低幻覺風險，建立人機協作的信任感。

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2026/03/25</span></br>AI Agent 決策革命：企業智能實戰應用 × 年度趨勢洞察

2026/03/25
AI Agent 決策革命：企業智能實戰應用 × 年度趨勢洞察

4 場精選主題一次掌握 AI Agent 落地實戰與轉型關鍵

AI 發展已跨越技術探索，邁入「真實落地」的戰場。
企業競爭的分水嶺，不在於是否導入 AI，而在於能否深入工作流程，將數據轉化為精準決策的原動力。

意藍資訊 AI Agent 研討會從最新技術趨勢切入，揭密 AI Agent 全面應用，深度整合領域知識庫與智能搜尋技術，並賦予企業串接多元生態的強大動能，助力企業解鎖數據潛能，開啟智能決策新時代！

意藍資訊(6925)持續深耕 AI 領域，作為首屈一指的智能數據代表廠商，將帶領您探索並掌握 AI 賦能帶來的無限潛力！

非常感謝共襄盛舉的貴賓們！

⁕ 與會者回饋 ⁕

業務管理師

完整解析 AI Agent 的整體樣貌，
更了解能在哪些工作流程及領域導入 AI 。

行銷部企劃

AI 應用的行銷案例分享十分豐富，
剖析不同使用情境，獲益良多！

市場研究專員

相關產品介紹、場景實務和串接案例分享，
拓展對 AI 應用的更多想像。

⁕ 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。

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

⁕ AI 知識庫 ⁕

不只是懂指令的AI！探索AI Agent 如何改寫決策流程與工作模式

不只是懂指令的AI！
探索AI Agent 如何改寫決策流程與工作模式

在「全方位 AI 代理人：打造企業全新的數據力」議程中，我們分享了隨著人工智慧技術不斷創新突破，企業品牌能透過 AI 代理人做到的是越來越多，例如在主動判斷模組並生成資訊、即時掌握宏觀資訊等，提升作業效率，也開拓了企業提升各項決策精準度的可能性。針對此趨勢變化，意藍資訊的 AI Agent 便提供企業組織更加智慧化的應用。

Part 1 什麼是AI Agent（AI代理）？

Part 2 AI Agent工作流程解析

Part 3 AI Agent 應用情境

Part 1 什麼是AI Agent（AI代理）？

Part 2 AI Agent工作流程解析

Part 3 AI Agent 應用情境

⁕ 精彩議程 ⁕

✱ 精彩議程 ✱

時間

主題

講者

13:30 ~ 14:00

報到

13:30 ~ 14:00

報到

14:00 ~ 14:20

AI Agent 全面啟動：重塑企業數據理解與應用架構

14:00 ~ 14:20

AI Agent 全面啟動：重塑企業數據理解與應用架構

14:20 ~ 14:40

AI Search 落地實戰：以專業領域知識庫賦能營運決策

14:20 ~ 14:40

AI Search 落地實戰：以專業領域知識庫賦能營運決策

中場休息 & Demo 體驗

15:00 ~ 15:20

2026亞太趨勢洞察：媒體、科技與消費者的三維視角

15:00 ~ 15:20

2026亞太趨勢洞察：媒體、科技與消費者的三維視角

15:20 ~ 15:40

OpView AI Agent 持續進化！
全方位市場感知 | 企業Agent跨系統整合

15:20 ~ 15:40

OpView AI Agent 持續進化！驅動多元應用場景與整合協作

QA時間 & Demo 體驗

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。

錯過了本場沒關係，歡迎訂閱電子報！

除了可以收到社群趨勢概覽週報，每雙週我們也會提供產業洞察報告，帶您從社群數據了解各品牌、議題，以及 AI 新知與應用案例，

更能夠在第一時間接收到我們的活動訊息，搶先預訂限量席次！

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「智慧代理人時代來臨，結合 AI 才能高效應用！」

想知道更多生成式 AI 應用的解決方案嗎？

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那就不能錯過「AI Search 電子報」及「AI 知識庫」！帶您深入了解生成式 AI！

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AI Search 電子報 | vol.18 AI 無法真正落地？拆解企業導入 AI 三大盲點與應用關鍵

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

AI 無法真正落地？拆解企業導入 AI 三大盲點與應用關鍵

2026 年，生成式 AI 已逐漸從技術探索階段邁入「實際落地與價值實現」的關鍵期。企業之間的競爭差距，不再只是「有沒有導入 AI」的差別，而是能否讓 AI 以規模化的方式落地應用於組織的業務。然而，許多企業在讓 AI 落地的過程中仍面臨重重挑戰，例如從概念驗證（Proof of Concept, POC）後就停滯不前、應用場景難以擴展、資料整合困難等，都是常見的卡關情境。

企業導入 AI 常見的迷思與卡關原因

隨著 AI 技術逐步成熟，企業對 AI 的期待也從「技術上能做到什麼」，轉向「如何快速導入並產生商業價值」。相較於過去仍處於觀望與探索階段，多數企業如今面臨的挑戰，則是如何將龐雜的內部資料與外部市場情報整合，並進一步轉化為可被應用的決策知識。而 AI 在企業內的定位，也逐漸從單一工具或聊天機器人，走向能深度參與知識檢索、情境分析，甚至自主執行任務與流程的 AI Agent。

然而，不少企業在導入 AI 初期即卡關，原因之一便是抱持錯誤期待──將通用型大語言模型視為「企業萬靈丹」，認為只要購買 OpenAI 或 Google 的通用大語言模型（LLM）API，就能解決內部所有問題。由於通用模型缺乏企業情境與專屬知識基礎，在回應時容易出現內容不精確，或生成無法驗證的回覆，也可能產生看似合理的錯誤資訊，即所謂的 AI 幻覺（Hallucinations）。而上述情況對於講求法規遵循與決策準確性的企業而言，這類風險正是削弱 AI 在組織內部被信任，以及被實際落地應用可能性的原因。

綜合來看，企業在導入 AI 時之所以頻頻卡關，除了上述對通用模型的「錯誤期待」之外，也與企業內部的「基礎條件尚未到位」密切相關。而這些因素在實務落地的過程中，通常會體現在以下幾個關鍵瓶頸：

AI 成功落地的關鍵做法

針對上述難點，意藍資訊總經理楊立偉指出，AI 轉型的成敗不在於模型的參數大小，而在於企業對資料本質的理解與架構能力。從過去協助多家中大型組織推動 AI 落地的經驗來看，特別是在政府與金融等對精確度要求較高的場域，能夠順利推進應用的企業，多半具備以下幾種特徵：

厚植「知識管理」基礎，解決資料碎片化問題

AI 的應用成效取決於資料品質與可用性，企業需先將分散於各類文件與系統中的非結構化資料，轉化為可被 AI 理解與運用的「結構化知識」，從源頭改善資料碎片化問題，才能避免 AI 在低品質資訊基礎上，產出毫無參考價值的內容。

舉例來說，意藍透過「Knowledge Builder」技術為企業打造全自動化的知識建構工具鏈，能夠自動化採集資料、穩定不中斷地從多元管道蒐集內容，並清理不同格式的文件、追蹤版本異動，確保資料隨時維持在最新狀態；接著，系統會進行語意分塊最佳化，依文件類型將原始資料精準切分為適合 AI 讀取的段落，確保語意完整以提升問答準確度，最後再結合 AI 標註與知識蒸餾技術自動生成標籤與摘要，加速 AI 對內容的理解。

建立以「搜尋」為核心的架構，確保答案精準可信

在具備資料基礎後，企業要讓 AI 成功落地的關鍵便轉向「檢索品質」，而非僅依賴模型本身的生成能力。領先企業傾向導入結合資料萃取、智能分析與企業自研或微調大模型的解決方案，以確保 AI 的產出具備高度的可信度與即時性，並對齊企業內部的專業情境。

以意藍的「AI Search 企業級知識建構與智能問答平台」為例，其核心便運用了「Knowledge RAG」技術架構，透過混合語意搜尋引擎，同時進行語意理解與關鍵字比對，相較單一向量搜尋更能精準地定位相關知識；同時支援多輪對話問答與上下文追蹤，讓使用者能持續追問並靈活切換不同領域知識庫。此外，意藍的 AI Search 系統亦具備完整引用溯源功能，每一個回答皆可追溯至原始來源，滿足企業對稽核與精確度的嚴苛需求。上述的知識檢索架構，能確保 AI 的回答不再是缺乏根據的聯想，而是透過深度搜尋後，給出「言之有本」的專業建議，從根本上化解企業最擔心的 AI 幻覺與信任危機。

從「高價值場景」切入，實現可量化的商業價值

當建構完穩定的知識底座與搜尋架構，領先企業通常會避免發散式的全面推動，而是優先鎖定痛點明確、容錯率低且價值可量化的核心業務，例如法規遵循審核、風險控管或內部專業規章查詢。透過在特定領域建立成功的示範案例，不僅能快速驗證導入 AI 的投資報酬率（ROI），也能為全組織的規模化擴展注入信心。

整體而言，企業要讓 AI 真正落地，關鍵不在於導入多先進的模型，而在於是否先把資料整理好、讓知識可以被有效檢索，並從具體且高價值的應用場景開始切入。當 AI 的回答能夠「有依據、可追溯」，並在實際業務中持續產生可量化成果時，企業才能逐步建立信任，讓 AI 從輔助工具，轉變為決策與營運的一部分。

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AI 導入卡關？我們協助您釐清問題、加速落地！

建構具資料基礎與知識脈絡的系統，
打造公共治理 AI 應用新方向

隨著技術快速演進，AI 已逐步從工具導入走向治理應用深化，各界亦開始從「生成能力」進一步思考如何讓 AI 的回應具備依據與可信度，並能快速導入實際應用場景，使其真正落地於公共治理與組織運作。而如何建構具備資料基礎與知識脈絡的 AI 系統，使回應可被驗證與引用，已成為 AI 導入公共治理的重要關鍵。

AI Search 電子報 | vol.17 生成智慧報告、降低疏漏風險，AI 讓金融業輔導作業流程更高效

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.17 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞：生成智慧報告、降低疏漏風險，AI 讓金融業輔導作業流程更高效
趨勢觀點：AI 時代下的市場變革：2026 十大趨勢洞察

生成智慧報告、降低疏漏風險，AI 讓金融業輔導作業流程更高效

在金融機構的企業上市輔導、承銷作業或授信審查等相關流程中，金融單位需要處理來自客戶的大量文件資料，從財務報表、營運資訊到各類申請文件，作業人員不僅需要快速理解內容，也必須跨文件比對資料、整理關鍵資訊，以作為撰寫報告或審查意見的依據。然而，由於案件處理流程高度仰賴人工作業，整體過程不僅耗時，當案件數量增加、文件來源複雜時，人員也容易在檢核過程中產生疏漏。

面對大量文件與資料比對需求，許多金融機構開始導入 AI 協助文件分析與資訊整理。在這樣的應用趨勢下，結合語意理解與智慧搜尋能力的 AI Search，也逐漸成為企業進行知識管理的重要工具。對此，意藍資訊以 AI Search 為核心，推出涵蓋「輔助作業」、「情報分析」與「智慧客服」的三大解決方案，透過完整的 AI 落地應用架構，協助金融機構打造更高效、更準確的系統化流程。

在本期電子報中，我們將聚焦於金融業「輔導作業助理」的實際應用，透過案例說明 AI Search 如何提升金融單位在文件分析、資料比對與報告生成等輔導及審查作業流程的效率與品質。

在傳統的輔導作業流程中，金融單位常面臨以下困境：

資料文件內容繁雜且數量多，人工彙整與整理耗時
文件版本眾多，跨部門協作難以追蹤更新
缺乏統一的文件管理與共享機制，資料存取與調閱不易
報告撰寫格式固定，但內容仍需反覆人工整理與修改
資料審查與核對流程繁瑣，容易遺漏關鍵資訊
報告生成過程缺乏完整紀錄，AI 生成內容難以追溯

▲ 傳統輔導作業流程圖

針對以上痛點，意藍透過 AI Search 打造輔導作業助理，協助金融單位進行文件的自動化比對與智慧生成，提升文件處理效率。以金融業輔導組（或承銷、授信輔導部門）協助企業進行上市、發債或授信案件為例，整體作業流程如下圖所示，總共可分為五個階段：輔導作業助理系統會先蒐集與整理相關資料，自動標示重點並且生成摘要；接著跨文件進行比對，檢視資料是否一致並確認是否符合法規要求；最後再生成報告草稿並進行內容修訂，使輸出的文件格式一致且完整。

▲ 文件審查與報告撰寫工作流程

而 AI Search 輔導作業助理系統，涵蓋智慧檢索與內容摘要、數據推論與關聯分析、內容生成與專業論述三大面向的核心功能模組，透過多元的處理機制協助金融機構提升整體作業效率與品質。

首先，在「智慧搜尋與內容摘要」面向，藉由 RAG 技術搭配案件 AI 標記彙整與 AI 資料解析模組，系統會自動解析多份文件內容，萃取關鍵段落後針對重點內容進行標記，協助人員迅速掌握關鍵資訊，降低閱讀與整理成本。

▲ 智慧檢索與內容摘要應用

接著，在「數據推論與關聯分析」面向，系統會自主整合不同資料，包含判決書、內部決議事項、裁罰紀錄的佐證資料等內容，進行跨資料、多段落的文件比對與企業關聯分析，協助金融單位的檢核人員找出差異與潛在風險，強化審查流程與判斷上的準確度。

▲ 數據推論與關聯分析應用

最後，在「內容生成與專業論述」面向，系統則會根據給定的資料，透過案件表格 AI 資料推論模組進行分析並生成具備結構性的報告，接著再藉由產業知識論述模組，確保內容具備一致性與專業性，協助金融單位提升文件產出效率。

▲ 內容生成與專業論述應用

透過導入輔導作業助理系統，金融機構可以依據日常作業中的需求，藉由系統模組完成資料分析、差異比對與內容生成等任務，提升單位處理文件的效率並改善人工作業易有疏漏的困境，全面優化組織進行輔導與審查流程的品質。在資料來源多元、監理要求持續提升的環境下，透過 AI 協助文件解析、跨資料檢核與報告生成，金融機構得以將更多時間投入於專業判斷與風險評估，進一步提升整體作業品質與決策效率，增強組織在瞬息萬變市場中的決策敏捷性與競爭力。

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精華文章意藍 AI Search 是什麼？工作流程、平台優勢及落地應用實例

意藍 AI Search 是什麼？
工作流程、平台優勢及落地應用實例

意藍資訊以生成式 AI 為核心，深度結合 ETL 數據處理、NLP 語意分析及Search 搜尋技術，建構出「AI Search 智能搜尋」系統。AI Search 能彙整分散於各處的文件資料，精準辨識語意脈絡與關聯性，將碎片資訊轉化為「可追溯來源」與「可延伸分析」的結構化答案，讓使用者僅需透過自然語言提問，即可獲得精確決策建議。

本期 AI 知識庫亮點

AI Search 工作流程

AI Search 的產品化落地：AI Search for KM 平台介紹

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

常見問題FAQ

AI Search 工作流程

為更具體說明 AI Search 的運作機制，以下將從資料處理到智慧問答生成，逐步解析 AI Search 的核心工作流程：
首先，以 AI彙整各種知識文件、數據庫或市場情報等資料，透過強大的數據處理、語意分析與搜尋技術處理後，再經由 eLAND AI Search API 、 eLAND Active RAGᵀᴹ（獨家主動式檢索增強生成架構）及意藍自主研發的大語言模型 eLAND GOAT 進行語意分析與理解，進而實現高品質的智慧問答與內容生成。最終，AI Search 可部署於企業安全可信賴的雲端或地端環境，有效支援知識管理、工作區協作及代理任務等多元化應用場景。

AI Search 的產品化落地：AI Search for KM 平台介紹

AI Search 是一套具備高度延伸性的核心技術流程，目前意藍已以此為基礎，發展出涵蓋知識管理、電商應用等多項應用服務。本篇以「新一代 GenAI 知識管理工作平台 AI Search for KM」為例，說明 AI Search 如何在實際的組織應用場域中落地，協助進行知識管理。

在實務上，AI Search for KM 具備四大功能優勢：

支援多種資料來源與格式
可支援各種企業常見檔案格式，包含網頁、壓縮檔、PDF 和郵件檔等。
問答設定可根據不同情境，選擇模型與回應模式
用戶能根據不同使用情境，選擇適合的大語言模型（如eLAND GOAT、GPT系列、Gemini及Claude等）與回覆模式。
搜尋內外部資料源，並可靈活優化查詢結果
可彈性選擇參考資料的來源，包括參考內部的特定文件或外部特定來源的輿情，並採用混合式搜尋，能夠動態調整全文檢索與向量搜尋的排序比重，確保最終結果貼近用戶的詢問意圖。
可自訂提示詞，生成符合特定架構的報告
用戶可透過設定提示詞，指定大語言模型生成特定語調、格式或範本之報告，系統亦會詳列參考資料來源，確保內容具備高可信度。

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

在眾多應用場域中，政府公部門的智慧治理因涉及政策研析、跨來源資料整合與高度合規要求，是生成式 AI 技術落地門檻最高的場域之一。而 AI Search for KM 憑藉成熟的架構與低導入難度，不僅能快速導入政府部門，更能滿足政府機關的日常業務需求，成為推動智慧治理的關鍵助力。其應用範疇廣泛，涵蓋：

新聞稿撰寫：政策宣達與闢謠
循證治理：輔助政策評估制定
合規確認：確保業務合乎法規
公文/陳情回應：提高民意溝通速度
施政擬答：高效彙整施政成果
報告產製：提升議題分析效率

以「循證治理」的實務應用為例，系統曾協助公部門深入研究「少子女化及晚婚不婚」等複雜社會課題。透過分析社群輿情數據、利害關係人的相關討論內容、施政成果、論文期刊及結構化統計數據等資料，回答用戶的問題。

系統可在以下循證決策的三大階段提供輔助：

拆解課題的構成要素，設定研究切角：如針對少子化成因，系統能自動條列式分析社會、經濟等多重影響因素
調閱研究課題的實際數據：針對台灣初婚年齡等具體指標，系統可即時引用精確數據進行回答
回顧政策成果，評估施政成效：統整過往政府推動之婚育政策及其執行數據，協助評估政策成效

綜上所述，意藍透過 AI Search 的核心技術流程，能成功將龐雜的內外部數據整合並轉化為具備「可解釋性」與「精準度」的決策資源。導入 AI Search 不僅能優化組織內的知識管理效率，更能跨足公部門實踐智慧治理，透過系統化的循證決策機制，輔助政策制定者針對複雜的社會課題，做出以數據驅動的精確決策。

常見問題 FAQ

Q1：為何企業組織需要導入 AI Search？

A： AI Search 能將碎片化的資訊轉化為結構化的答案，使用者不需設定精準的關鍵字，透過自然語言提問即可獲得相關且可追溯的答案，能大幅提升工作中資訊檢索的效率。

AI Search 能協助全面優化企業工作，包括在新人自助學習、員工資訊查找、重複性報告生成及客戶智能問答等應用情境，皆能有效提升資訊蒐集及內容產出的品質與效率。

Q2：eLAND Active RAGᵀᴹ (主動式檢索)跟一般 RAG 有什麼差別？

A：最大的差別在於「主動性」與「多回合推理」。

傳統 RAG 通常只進行一次性檢索，可以回答簡單問題，但遇到複雜問題時容易資訊不足。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，能夠主動拆解任務，根據初步結果動態調整查詢策略，並進行多回合查詢。eLAND Active RAGᵀᴹ 就像是一個會思考的助理，在回覆前會反覆確認資料是否充足，確保答案更深、更準。

Q3：什麼是eLAND GOAT？

A：eLAND GOAT 是意藍自行研發的大語言模型，其特色在於能提供更強的檢索增強生成能力(Retrieval-Augmented Generation，RAG)。

eLAND GOAT 具備更好的繁體中文理解、生成能力，在使用上能夠提供更為在地化的體驗，且能夠部署於地端，運行在企業內部環境中，依循企業組織的權限設定，滿足企業對於資安上的需求。

Q4：知識管理系統為什麼能輔助智慧治理？

A：知識管理系統可以系統性的蒐集及整合組織所需的知識資源，讓資料易於被查找及利用，有助於決策者進行循證決策，意即以統計數據等客觀資料為政策制定的依據，而非依靠主觀判斷或過往經驗。

以AI Search for KM 為例，在協助處理如少子女化等複雜課題時，AI Search for KM 能瞬間調閱大量研究報告、社群輿情及施政數據，協助決策者從拆解成因、調閱數據到評估成效進行一站式分析。不僅縮短了資料彙整的時間，更確保每一項政策制定都有具體的統計事實與民意數據作為基礎，實現智慧治理的目標。

Q5：什麼是「混合式搜尋」？為什麼它有助於提升搜尋準確度？

A：混合式搜尋（Hybrid Search）結合了「全文檢索」與「向量搜尋」的優點，既能精準匹配關鍵字，亦能深度理解問題語意。

傳統搜尋依賴關鍵字精準匹配，若打錯字就找不到準確資料；而向量搜尋則依賴語意關聯，能找到最相關的資料。AI Search for KM 提供的混合式搜尋可動態調整兩者的權重，例如在尋找特定「法規編號」時側重全文檢索，在詢問「如何提升生育率」時則側重語意分析。此種靈活的調整機制，讓 AI 在面對專業術語與自然語言提問時，都能給出最貼近用戶意圖的答案。

Q6：AI Search for KM 如何確保產出的答案具備「可追溯性」？

A：透過「來源標註」機制，系統會確保每個答案的來源都可被驗證。

AI Search for KM在生成回答時，並非憑空產出文字，而是從知識庫中提取資訊。系統在回答的段落末尾標示參考來源，使用者可閱覽原始檔案進行二次查證。這種「言有所本」的機制，能有效降低幻覺風險，建立人機協作的信任感。

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AI Search 電子報 | vol.15 金融業如何破解資料分散與回覆低效？內外部整合智慧客服新解方

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.15 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞：金融業如何破解資料分散與回覆低效？內外部整合智慧客服新解方
趨勢觀點：AI 輿情數據揭示美妝市場的品類關注與消費動向

金融業如何破解資料分散與回覆低效？內外部整合智慧客服新解方

在金融業高度重視即時回應、資訊正確性與作業一致性的情境下，客服人員往往需要在短時間內查閱多項制度文件、產品資訊與歷史回覆紀錄。資料分散、問法多元，不僅增加查找與判讀負擔，也容易影響回覆效率與品質。
對此，意藍資訊以 AI Search 為核心，推出涵蓋「情報分析」、「智慧客服」與「輔助作業」的三大解決方案，透過完整的 AI 落地應用架構，協助金融機構整合內外部資訊來源，提升服務流程的順暢度與回覆一致性。
在本期電子報中，我們將聚焦於金融業「內外部智慧客服助理」的實際應用，透過案例說明 AI Search 如何在智慧客服作業流程中發揮關鍵角色，並創造具體價值。

近年來，金融業逐漸導入 AI 作為智慧客服的輔助工具，但在實際導入與運作過程中，多數金融機構仍受限於既有客服架構，難以兼顧即時性與回覆一致性的服務需求。

在此情況下，傳統客服系統經常面臨以下困境：

完全依賴 FAQ 作為回答基礎，維護作業負擔大
回覆內容缺乏彈性，且無法因應不同問法
大語言模型容易出現幻覺、安全性及風險管理難確保
新進人員需長時間熟悉資料與流程，學習成本高
回覆流程仰賴人工查找與比對，導致處理效率低

意藍整合 AI Search、語意分析模型與多來源資料庫，協助逐一解決上述難題，打造兼具「外部回應」與「內部協作」的智慧客服系統，降低導入智慧客服時的知識庫建置門檻，同時提升回覆品質與一致性。

首先，在對外的智慧客服系統服務，是以 AI Search 為核心，支援自然語言問答與語意理解，可根據知識文件與 FAQ生成即時回覆，而對於客戶提出的模糊問題，設計了引導式選項，協助客戶清楚表達完整意圖，以提供更準確的回覆。另外，系統還可偵測敏感詞、業務範圍外的問題，並轉接真人客服助理。

▲智慧客服助理系統「外部智慧客服」應用示意圖

而在內部客服助理則提供客服與業務人員即時的知識檢索與回覆建議，並附上文件段落定位與引用來源，確保回覆的可追溯性。系統也支援多輪對話、追問提示、語音輸入與多格式回覆，並可快速套用標準化回覆模板，提升回覆效率與一致性。

▲智慧客服助理系統「內部客服助理」應用示意圖

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2026/01</span>【公告】意藍資訊辦公室搬遷：營運據點全面升級

2026/01【公告】意藍資訊辦公室搬遷：營運據點全面升級

【公司搬遷通知】

親愛的客戶、合作夥伴與同業先進：

感謝您長期以來對意藍資訊的支持與信任。在各界夥伴持續支持下，意藍資訊近年於 AI 與數據應用領域穩健成長，團隊規模與服務能量亦不斷擴展。

為因應業務發展需求，並全面升級辦公環境與營運量能，本公司將自 2026 年 1 月 26 日起，正式遷移至全新辦公據點。

本次搬遷後，原有服務電話與傳真號碼皆維持不變，各項服務亦將持續如常進行，不受影響，敬請安心；相關公文與文件往來，亦請自該日起協助更新寄送至新辦公室地址。

新公司地址：臺北市中正區杭州北路26號12樓 (新光華山金融中心)
代表電話： 02-2755-1533
傳真號碼： 02-2755-7311

展望未來，意藍資訊也將持續深化 AI 與數據技術應用，攜手各位夥伴共創更多應用價值。

敬請繼續給予支持與指教，誠摯歡迎蒞臨新址交流！

董事長陳甫彥

總經理楊立偉

意藍資訊股份有限公司 全體同仁敬上

AI Search 電子報 | vol.14 讓裁決有所本：AI 如何成為組織決策的可靠輔助

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.14 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞：讓裁決有所本：AI 如何成為組織決策的可靠輔助
趨勢觀點：用 AI 讀懂旅客行為，推動觀光產業數位落地

讓裁決有所本：AI 如何成為組織決策的可靠輔助

在公務體系中，當公務人員對服務機關所作之違法或不當處分（如考績、懲處等）有異議時，可依法循復審或再申訴等程序，向主管的公家機關提出申請，並提交「保障事件說明書」，詳述事件事實、主張理由與相關建議。相對應地，受理該類案件的主管機關，須於完成審理後出具正式裁決文件，即「保障事件決定書」，明確載明案件審理結果，例如撤銷、變更、駁回原處分，或作出不受理的決定，作為公務人員保障案件的重要處理依據。

多年來，在案件持續累積的情況下，如何兼顧審理效率與裁決品質，成為行政體系需面對的重要課題，也促使相關單位在既有數位、資訊系統基礎上，進一步評估導入 AI 技術，以輔助既有審理流程的可行性。

為何生成保障事件決定書需導入 AI 技術？

保障事件決定書在公務人員權利救濟制度中，扮演關鍵的裁決與說理角色。然而，在傳統的卷宗整理、申訴內容判讀到參照相關法條的工作流程中，仍始終面臨多項挑戰：

卷宗資料與類型龐雜

各類案件往往包含大量書面資料與附件，且內容格式經常不一，人工需投入大量時間進行判讀。

案例檢索時間長

歷年累積的決定書數量龐雜，缺乏有效檢索機制，承辦人員難以快速找到可參考的相似案例。

人工比對作業繁重

承辦人員需反覆比對申訴理由、卷宗事實與相關法規條文，並將結果轉化為具備完整論理結構的裁決文字，導致整理與撰寫決定書的流程冗長。

不過，對公部門而言，導入 AI 並不只是追求效率提升，更關鍵的是產出內容是否具備明確依據、能否符合法規要求。因此，在保障事件決定書的生成應用上，如何確保 AI 所引用的法規條文與歷史案例皆為正確且可追溯的來源，也成為評估導入 AI 技術時的重要前提。

為了回應這樣的需求，關鍵在於採用 RAG（檢索增強生成）技術，讓 AI 在既有的法規資料庫與機關知識庫中進行檢索與比對，使其產出內容「有所本」。透過此架構，AI 能在明確的資料來源與參考脈絡下生成內容，有效降低錯誤與偏誤風險，確保決定書草稿符合現行法律規範。

AI 輔助生成保障事件決定書稿之成效

為回應上述挑戰，意藍資訊與相關公務單位合作，執行保障事件決定書之 AI 輔助生成專案。此系統以意藍「新一代 GenAI 知識管理工作平台 AI Search for KM」為基礎，整合法規資料、歷年保障事件決定書與各類案件卷宗，建置為可被 AI 理解與檢索的知識資料庫，並透過全文檢索與向量檢索的混合式搜尋機制，協助承辦人員快速搜尋所需文件與資訊。

系統運用語意分析技術解析上傳的內容卷宗，整理主要爭點，並在檢索增強生成（RAG）架構下，比對相關法規條文與歷史相似案例，提供具參考價值的適法性與申訴合理性之判斷脈絡。在此基礎上，AI 進一步協助彙整過往案件內容，生成意見書的結構草稿，並於明確的參考脈絡下產出決定書段落的建議，作為決策輔助工具，供承辦人員審閱、調整與定稿使用。

此計畫執行主要分為四大層面，效益如下：

在實際應用過程中，也常有人關心 AI 是否會取代承辦人員的專業判斷。事實上，本次導入的 AI 輔助機制定位為決策支援工具，主要協助加速資訊整理與草稿產出；最終的裁決結果、適法性審查與內容定稿，仍由承辦人員依其專業與職權進行審核與把關，以確保審理的公正性與權威性。

綜上所述，透過導入 AI 至保障事件決定書的生成流程，不僅能縮短案件處理時間，減輕承辦人員負擔，也能同步提升裁決論理的一致性與文件品質，展現 AI 在智慧治理上的實務價值。

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

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2025/12</span>感謝媒體轉發！12月熱門主題綜覽：熬夜壞處、緩解宿醉方式

2025/12感謝媒體轉發！12月熱門主題綜覽：熬夜壞處、緩解宿醉方式

《Social Lab社群實驗室》12月份熱門主題熬夜壞處、緩解宿醉方式等…….繼續閱讀

精華文章AI 如何輔助審理公務人員申訴案件？從卷宗彙整到自動生成決定書草稿

AI 如何輔助審理公務人員申訴案件？從卷宗彙整到自動生成決定書草稿

在公務體系中，當公務人員對服務機關所作之違法或不當處分（如考績、懲處等）有異議時，可依法循復審或再申訴等程序，向主管的公家機關提出申請，並提交「保障事件說明書」，詳述事件事實、主張理由與相關建議。相對應地，受理該類案件的主管機關，須於完成審理後出具正式裁決文件，即「保障事件決定書」，明確載明案件審理結果，例如撤銷、變更、駁回原處分，或作出不受理的決定，作為公務人員保障案件的重要處理依據。多年來，在案件持續累積的情況下，如何兼顧審理效率與裁決品質，成為行政體系需面對的重要課題，也促使相關單位在既有數位、資訊系統基礎上，進一步評估導入 AI 技術，以輔助既有審理流程的可行性。

本期 AI 知識庫亮點

為何生成保障事件決定書需導入 AI 技術？

AI 輔助生成保障事件決定書稿之成效

常見問題 FAQ

為何生成保障事件決定書需導入 AI 技術？

保障事件決定書在公務人員權利救濟制度中，扮演關鍵的裁決與說理角色。但在傳統的卷宗整理、申訴內容判讀到參照相關法條的工作流程中，卻始終面臨多項挑戰：

卷宗資料與類型龐雜：各類案件往往包含大量書面資料與附件，且內容格式經常不一，人工需投入大量時間進行判讀。
案例檢索時間長：歷年累積的決定書數量龐雜，缺乏有效檢索機制，承辦人員難以快速找到可參考的相似案例。
人工比對作業繁重：承辦人員需反覆比對申訴理由、卷宗事實與相關法規條文，並將結果轉化為具備完整論理結構的裁決文字，導致整理與撰寫決定書的流程冗長。

AI 輔助生成保障事件決定書稿之成效

為回應上述挑戰，意藍資訊與相關公務單位合作，執行保障事件決定書之 AI 輔助生成專案。此系統以意藍「新一代GenAI知識管理工作平台 AI Search for KM」為基礎，整合法規資料、歷年保障事件決定書與各類案件卷宗，建置為可被 AI 理解與檢索的知識資料庫，並透過全文檢索與向量檢索的混合式搜尋機制，協助承辦人員快速搜尋所需文件與資訊。

系統運用語意分析技術解析上傳的內容卷宗，整理主要爭點，並在檢索增強生成（RAG）架構下，比對相關法規條文與歷史相似案例，提供具參考價值的適法性與申訴合理性之判斷脈絡。在此基礎上，AI 進一步協助彙整過往案件內容，生成意見書的結構草稿，並於明確的參考脈絡下產出決定書段落的建議，作為決策輔助工具，供承辦人員審閱、調整與定稿使用。

此計畫執行主要分為四大層面，效益如下：

卷宗彙整與爭點判斷：透過 AI 自動化分析卷宗內容，快速萃取案件核心爭點，可在數分鐘內完成原先需數日的人工作業，讓承辦人員快速掌握案件重點。
相似決定書查詢：使承辦人員在數秒內取得最具參考價值的過往類似案例，確保決定書論理的一致性與前後案判決尺度相符，並大幅減少人工翻閱與搜尋所耗費的時間。
決定書段落生成：自動產出邏輯嚴謹、法規最新且來源完整的決定書草稿，大幅縮短撰寫與審閱時間。
決定書草稿完整生成：將「決定書段落生成」階段所產出的多版本段落（例如不同裁量結果）進行取捨、整併與格式統一，最終輸出風格一致、結構完整的決定書草稿，讓承辦人員在兼顧專業品質的前提下，更有效率地完成定稿作業。

綜上所述，透過導入 AI 至保障事件決定書的生成流程，不僅能縮短案件處理時間，減輕承辦人員負擔，也能同步提升裁決論理的一致性與文件品質，展現 AI 在智慧治理上的實務價值。

常見問題 FAQ

Q1：什麼是「保障事件決定書」？為什麼撰寫過程會耗時？

A：「保障事件決定書」是公務人員保障案件（如考績、懲處申訴）審理後的正式裁決文件。

撰寫過程耗時的主要原因在於：承辦人員需處理龐雜的卷宗資料，並在眾多歷年決定書中檢索相似案例。此外，還需精確比對現行法條與申訴理由，確保論理邏輯嚴謹且判決尺度一致，傳統的人工查閱與撰寫模式往往需耗費大量工作時間。

Q2：AI 如何輔助生成保障事件決定書？會取代人工判斷嗎？

A：AI 定位為「決策輔助工具」，而非取代人工判斷。

透過 AI 輔助系統，AI 能快速完成卷宗摘要、爭點提取及相似案例檢索。AI 會根據檢索到的法規與前案，生成「決定書草稿」供承辦人員參考。最終的裁決結果、適法性審查與定稿，仍由承辦人員依專業經驗進行最後把關，確保審理的公正性與權威性。

Q3：導入 AI 輔助審理公務案件，如何確保引用法規的正確性？

A：關鍵在於採用 RAG（檢索增強生成）技術，讓 AI 「有所本」地回答。

與一般 AI 可能產生「幻覺」不同，意藍的解決方案將 AI 限制在特定的法規資料庫與機關知識庫內進行檢索，確保產出的決定書內容完全符合現行法律規範。

Q4：AI 輔助審理系統能提升多少行政效率？

A：效率提升主要體現在「資訊檢索與整理」的層面。

整理作業縮短至數分鐘內，大幅減少重複性的文書整理工作，讓承辦人員將精力集中在複雜案件的適法性研析上。

Q5：公務機關對個資與機敏資料有嚴格保密要求，AI 輔助審理系統如何確保資訊安全？

A：關鍵在於提供「地端部署」與「權限控管機制」的技術方案。

公務機關對個資與機敏資料有嚴格保密要求，AI 輔助審理系統如何確保資訊安全？

意藍資訊的 AI 輔助審理系統可支持將生成式 AI 模型運行在機關內部環境中，讓資料不需傳輸至外部公有雲端，從根本上杜絕資安外洩風險。此外，系統能進行部門權限控管，確保承辦人員僅能檢索其職權範圍內的卷宗與檔案，符合政府對機敏資訊與個資保護的高規範。

Q6：為什麼選擇意藍資訊作為 AI 智慧治理的合作對象？

A：意藍資訊具備「語意分析技術」與「豐富的政府 AI 應用落地經驗」雙重優勢。

公務文件語言嚴謹且結構複雜，意藍結合深耕多年的 NLP（自然語言處理）與搜尋技術，能精準判讀繁體中文的法律語境。此外，意藍的「新一代GenAI知識管理工作平台 AI Search for KM」是能快速整合機關既有的卷宗，提供高安全性、高精準度的 AI 輔助環境，為推動數位轉型與智慧治理的最佳夥伴。

Q7：AI 輔助審理系統如何確保引用的法規條文與案例資料為最新版本？

A：透過「自動化更新機制」與「動態資料管理」，確保系統資料具備即時性與精確性。

意藍資訊的 AI 輔助審理系統可以進行定期 AI Ready 資料管理與動態更新，從三個方面確保引用內容的時效性與精確度。首先，系統透過自動化同步更新機制，利用 ETL 技術定期自資料源提取最新法規與函釋，確保使用的資料始終保持即時性與精確性。其次，系統具備完善的版本控制與異動追蹤功能，能詳實記錄每次資料更新的時間與來源，除提升問答品質外，更確保引用的法規皆具備高度可追溯性。最後，結合定期盤點與優化功能，系統能根據 AI 實際應用的回饋，定期對資料範疇進行盤點與精進，補強潛在的資訊缺口，確保 AI 在輔助撰寫決定書時，其參考脈絡能持續優化並精準反映現行法律環境。

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AI Search 電子報 | vol.12 懂語意、懂脈絡，AI 如何強化風險研判與情緒洞察

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.12 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞：從資料碎片到案件全貌：AI 如何加速電信詐欺偵查研析
趨勢觀點：台灣網路情緒的負能量關鍵期約14天！

從資料碎片到案件全貌：AI 如何加速電信詐欺偵查研析

近年電信詐欺逐漸走向組織化與科技化，詐騙集團除利用社群平台、假投資網站進行詐騙，也可能透過 AI 技術製作換臉、變聲等內容，使身分辨識與情資研判難度大幅提升。面對愈來愈複雜的犯罪模式，相關偵查單位接收到的資料量也隨之倍增，包含金融交易紀錄、通訊內容等分散於多個資料庫和不同格式文件中的資訊，調查人員往往要投入大量時間比對和整理，才能逐步釐清人物、帳戶、電話與金流的關聯脈絡。

偵查單位現行作業流程面臨的挑戰

在科技化浪潮下，犯罪手法不斷演變，偵查實務中所需處理的資料量與複雜度亦隨之增加。偵查單位的日常研析工作不僅仰賴多來源資訊，更必須在有限時間內整合破碎線索、重建金流與人物關聯脈絡。以下是偵查單位在作業中面臨的挑戰：

1. 資料量龐大且複雜性高：
  偵查單位每天要處理的資料來源多元，包括民眾舉報、金融交易資料、新聞報導、社群訊息等。由於資料的格式各不相同，內容範疇又橫跨廣泛領域，使得前期研判工作負擔大幅增加。
2. 案件脈絡難以快速掌握：
  當詐騙集團以組織化方式運作，各成員僅負責詐騙流程中的其中一個環節，這類分工模式便會導致案件線索散落於不同文件中。因此，調查人員在偵查辦案時，需花費大量時間比對、整理與交叉驗證，才能看出人物間的關聯、資金流向或上下游共犯結構，並進一步拼湊出案件全貌。

導入生成式 AI 解決方案為偵查單位帶來哪些效益

為解決上述痛點，意藍資訊協助偵查單位建置並導入「電信詐欺防制 AI 分析平臺」。本系統以檢索增強生成（RAG）架構為核心，整合生成式 AI、自然語言處理（NLP）、大型語言模型（LLM）及關聯分析等技術，並具備 Agent 多步驟執行任務的能力，在接受到指令後能自動跨來源檢索、比對並統整資料，重塑從資料彙整到案件研析的流程。

整體系統可分為三大核心模組：自動摘要、關聯分析以及圖表生成，協助調查人員更快掌握案件全貌。

AI 自動彙整與摘要可信結果

在偵辦電信詐欺案件時，調查人員常需要在短時間內了解人物、帳戶、交易紀錄與通訊內容等核心資訊。在檢索增強生成（RAG）架構與跨來源檢索能力的基礎下，調查人員提供人物姓名、公司或行號等與案件相關的線索資訊後，系統便會自動整合多來源資料與文件內容，進行語意分析與重點萃取，進而生成包含商工登記資料、戶籍資料、裁判書等資訊的摘要結果，並於回覆中提供資料的參考來源，有效縮短跨單位比對與人工查核所需時間。

透過導入「電信詐欺防制 AI 分析平臺」，偵查單位得以用更系統化的方式整合多來源資料，快速掌握關鍵線索與案件脈絡，使原先需大量依賴人工比對的研析工作，能在更短時間內完成，進而提升研析效率與判斷精準度。

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AI Search 電子報_03.04 》企業智能升級的核心架構：從單點 AI 到智能運作體系的革新	Vol.16
AI Search 電子報_02.04 》金融業如何破解資料分散與回覆低效？內外部整合智慧客服新解方	Vol.15
AI Search 電子報_01.21 》懂依據的生成式 AI，如何支援高標準決策？	Vol.14
AI Search 電子報_01.07 》多來源資料一次整合，AI 如何助力情資研析？	Vol.13

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洞察報告》AI Agent 時代來臨！年度 AI 應用實務一次看

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不只是懂指令的AI！探索AI Agent 如何改寫決策流程與工作模式

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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

Vol.18 本期 AI 企業應用亮點

AI 無法真正落地？拆解企業導入 AI 三大盲點與應用關鍵

企業導入 AI 常見的迷思與卡關原因

AI 回答可驗證性不足造成「信任」危機

資料分散且未結構化，AI 難以發揮應有價值

資安疑慮與領域知識（Domain Knowledge）的缺乏

AI 成功落地的關鍵做法

厚植「知識管理」基礎，解決資料碎片化問題

建立以「搜尋」為核心的架構，確保答案精準可信

從「高價值場景」切入，實現可量化的商業價值

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

Vol.17 本期 AI 企業應用亮點

生成智慧報告、降低疏漏風險，AI 讓金融業輔導作業流程更高效

意藍 AI Search 是什麼？工作流程、平台優勢及落地應用實例

本期 AI 知識庫亮點

AI Search 工作流程

AI Search 的產品化落地：AI Search for KM 平台介紹

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

常見問題 FAQ

Q1：為何企業組織需要導入 AI Search？

Q2：eLAND Active RAGᵀᴹ (主動式檢索)跟一般 RAG 有什麼差別？

Q3：什麼是eLAND GOAT？

Q4：知識管理系統為什麼能輔助智慧治理？

Q5：什麼是「混合式搜尋」？為什麼它有助於提升搜尋準確度？

Q6：AI Search for KM 如何確保產出的答案具備「可追溯性」？

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

Vol.15 本期 AI 企業應用亮點

金融業如何破解資料分散與回覆低效？內外部整合智慧客服新解方

【公司搬遷通知】

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

Vol.14 本期 AI 企業應用亮點

讓裁決有所本：AI 如何成為組織決策的可靠輔助

為何生成保障事件決定書需導入 AI 技術？

卷宗資料與類型龐雜

案例檢索時間長

人工比對作業繁重

AI 輔助生成保障事件決定書稿之成效

卷宗彙整與爭點判斷

相似決定書查詢

決定書段落生成

決定書草稿完整生成

AI 如何輔助審理公務人員申訴案件？從卷宗彙整到自動生成決定書草稿

本期 AI 知識庫亮點

為何生成保障事件決定書需導入 AI 技術？

AI 輔助生成保障事件決定書稿之成效

常見問題 FAQ

Q1：什麼是「保障事件決定書」？為什麼撰寫過程會耗時？

Q2：AI 如何輔助生成保障事件決定書？會取代人工判斷嗎？

Q3：導入 AI 輔助審理公務案件，如何確保引用法規的正確性？

Q4：AI 輔助審理系統能提升多少行政效率？

Q5：公務機關對個資與機敏資料有嚴格保密要求，AI 輔助審理系統如何確保資訊安全？

Q6：為什麼選擇意藍資訊作為 AI 智慧治理的合作對象？

Q7：AI 輔助審理系統如何確保引用的法規條文與案例資料為最新版本？

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

洞察報告》
AI Agent 時代來臨！
年度 AI 應用實務一次看

不只是懂指令的AI！
探索AI Agent 如何改寫決策流程與工作模式

意藍資訊董事總經理

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市場發展處副總經理

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宏盟媒體市場策略與洞察總監

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意藍 AI Search 是什麼？
工作流程、平台優勢及落地應用實例