<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>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

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。

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:
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>政府AI應用實例 :AI Agent 助力員額評鑑智慧化

精華文章政府AI應用實例 :AI Agent 助力員額評鑑智慧化

政府 AI 應用實例 :
AI Agent 助力員額評鑑智慧化

近年來,各級政府積極推動數位轉型,各種AI 工具被廣泛導入於資料處理、行政作業與公共服務中,為智慧治理奠定了基礎。其中,「員額評鑑」是需要跨部會協作的大型作業,過程中必須整合來自不同單位的大量人事資料、並加以比對與分析,以作為人力配置與政策規劃的重要依據。這類作業流程在傳統做法多仰賴人工,往往需要投入可觀的時間與人力來完成,而隨著資料規模逐年增加,以及各政府單位對政策即時性與精準度的需求提升,如何運用新技術來提升效能,已成為重點發展方向。

為何員額評鑑專案需導入AI技術?

員額評鑑是人力配置與政策規劃的重要基礎,然而在傳統作業流程中仍存在一些挑戰,主要包含以下幾個面向:

  1. 資料分散與格式不一:各單位的人事資料往往分布於不同系統,各自採用的格式與欄位設計可能也不完全一致,因此在整合過程中需要額外的整理與比對步驟。可以根據使用者指定的目標,自行規劃任務執行流程。
  2. 計算規則繁複:評鑑作業涉及缺額比率、配置比例等多種指標,每一項都需要依循特定規則計算,當數據量龐大時,往往需要投入大量人力與時間。
  3. 報告撰寫一致性:由不同人員撰寫的分析報告,常因表達方式或重點選擇不同,而在結構與呈現上存在差異,使得跨單位報告之間,雖各自完整,但難以直接逐項對照。
  4. 決策資訊延伸有限:傳統報告多偏重數字與表格呈現,雖能反映現況,但較少延伸至趨勢研判或策略建議等,若要做為高層決策時的參考依據,則需再投入額外時間進行解讀。
  5. 評鑑作業的持續性需求:員額評鑑不是單次作業,而是需長期推動與追蹤的核心管理機制,過程中必須同時參考當期數據、歷年人力發展計畫以及現行施政方針,進行跨期的比對與差異分析;若僅依靠人工,可能造成比對標準不一致或耗費過多時間。

員額評鑑專案導入 AI Agent 之效益

針對上述痛點,導入AI技術成為理想的解決方案。其中,「AI Agent」與一般仰賴接收指令、並自既有資料庫中搜尋回傳答案的生成式AI相比,具備了任務導向與自主規劃能力,不僅能進一步理解指令,還能主動拆解任務流程、規劃執行步驟,在更複雜的任務中發揮價值;而在公共治理的情境中,這樣的特性特別適用於員額評鑑這類需要跨部會協作、涵蓋資料龐大的任務。 意藍作為台灣代表性的智能數據廠商,便曾協助公部門單位執行員額評鑑之專案。在專案中,我們以AI Agent架構貫穿解決方案,並結合「自動化流程」與「大語言模型生成」,協助整合不同來源的資料、依規則完成計算與標註,進一步生成具體的分析與建議。 專案執行主要分為四個層面,各自帶來的效益如下:
  1. 資料整合與分類:透過自動化工具,將不同來源的員額數據表格與其他業務系統資料彙整成統一格式,並依照特定評鑑面向進行分類。這一步驟大幅降低了人工清理資料的時間成本,並確保後續分析的基礎更為穩定。
  2. 自動化計算與重點標註:系統依照既定規則,自動完成缺額比率計算,並即時以紅字粗體標註超過整體平均值的單位。這樣的標註機制能幫助決策者迅速聚焦於需優先關注的重點,而不必再逐一比對大量數據。
  3. AI 報告生成與摘要:借助大語言模型,將枯燥的數據轉化為文字敘述,自動生成完整報告。報告中不僅包含增減員因素分析,還能提出具體的改善建議與政策回應,例如留才策略、配置建議等,使報告真正具備決策參考價值。
  4. 共通性問題分析:除了單位別的數據與建議外,AI Agent 也能跨單位自動彙總共通性問題,並生成全域性的分析。這使得高層在制定政策時,不再只看到單點狀況,而能獲得更全面的參考視角。

綜上所述,AI Agent 的導入全面優化了員額評鑑流程,從資料整合、計算、報告撰寫到跨單位分析,都能以更高的效率及一致性完成,不僅減少人力負擔,更提升成果的決策參考價值,驗證了智慧公共治理中的AI應用潛力。

常見問題 FAQ

Q1:政府單位的「員額評鑑」為什麼需要 AI Agent 協助?

A:因為員額評鑑涉及跨部會巨量資料,傳統人工比對耗時且難以確保一致性。

評鑑作業通常面臨資料格式不一、計算規則繁複及報告結構不一等挑戰。導入 AI Agent 不僅能加速資料整合,更重要的是它具備「自主規劃能力」,能自動拆解複雜的評鑑指標,將人力從枯燥的數據清理中解脫,轉向更高價值的政策研析。

Q2:AI Agent 與一般常用的生成式 AI 有什麼差別?

A:AI Agent 具備「任務導向」與「主動拆解流程」的能力,而不僅是回覆答案。

一般生成式 AI 多半是被動接收指令並搜尋資料庫;而 AI Agent 能理解員額評鑑背後的目標,主動規劃執行步驟(如:先整合資料、再計算比率、最後生成建議),在面對跨部會協作這類複雜任務時,能提供更具系統性的解決方案。

Q3:面對格式不一的人事資料,AI 如何實現自動化整合?

A:透過 AI Agent 結合自動化工具,能將不同來源的數據彙整為統一格式。

各單位系統採用的欄位設計不盡相同,AI Agent 能自動識別並清理非結構化或格式混亂的資料,並依照特定評鑑面向(如:人力發展計畫、缺額指標)進行分類。這不僅確保了分析基礎的一致性,也大幅降低人工處理的時間成本。

Q4:AI 如何在龐大的數據表格中協助決策者快速抓到重點?

A:系統會依據預設規則自動計算指標,並針對異常數據進行「智慧標註」。

例如,系統能自動完成各單位的缺額比率計算,並即時以紅字粗體標註出超過整體平均值的單位。這種主動提醒機制讓決策者能「一眼看見問題」,迅速聚焦於需要優先關注或調整的人力配置重點。

Q5:AI 生成的員額評鑑報告,真的能作為政策參考依據嗎?

A:可以,因為報告中包含數據解讀、因素分析以及具體的改善建議。

藉由大語言模型,AI Agent 能將枯燥的數字轉化為邏輯通順的文字敘述,自動分析員額增減的因素,並延伸提出留才策略、配置建議等決策參考。這使得報告不再只是現況反映,而具備了前瞻性的政策指引價值。

Q6:AI 能量化跨單位的「共通性問題」嗎?

A:可以,AI Agent 具備全域性分析能力,能自動彙總跨單位的管理瓶頸。

除了個別單位的分析,AI 亦能跨部會識別出普遍存在的人力資源問題,並生成全域性的分析報告。這協助政府高層在制定人力政策時,能從更全面的視角出發,而非僅處理單點的員額異動。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>電商流量成長新佈局:4大策略x 3大AI解決方案 助力經營效率再升級

精華文章電商流量成長新佈局:4大策略x 3大AI解決方案 助力經營效率再升級

電商流量成長新佈局:
4大策略x 3大AI解決方案 助力經營效率再升級

在競爭激烈的電商環境中,如何吸引潛在顧客、推動平台流量成長,並為消費者提供更快速、精準的購物體驗,是各電商平台的核心經營目標。本文將帶您了解實用且多元的電商流量成長策略,並介紹多種AI解決方案,助力電商實現流量與效益的雙重突破。

本期 AI 知識庫亮點

電商流量成長策略

為了提升消費者體驗並擴大品牌曝光,電商品牌可以從以下4個面向著手,實現流量增長與營運效益提升:

(1)SEO 與內容經營 ── 提升搜尋排名與用戶黏著度 SEO(Searching Engine Optimization,搜尋引擎優化)是提升網站於搜尋引擎中排名的重要策略,透過精準的關鍵字使用與內容經營,能讓消費者快速找到所需資訊,進一步增加停留時間與轉換率。此外,打造清晰且具吸引力的商品文案,不僅能有效傳遞商品價值與特色,還能減少消費者在搜尋與比較的時間成本,讓購物體驗更加流暢;另外,還可藉由埋入關鍵字,來有效提升搜尋引擎排名,獲得更多自然流量。因此,透過持續經營內容與文字,電商品牌能建立起更專業形象,增加顧客對品牌的信任與黏著度,最終提高轉換率。
(2)精準廣告投放 ── 用數據鎖定你的客戶: 對於電商來說,廣告是吸引消費者的重要方式,但若廣告目標不夠明確則可能會使得廣告費用被使用於無效受眾上。因此,透過數據分析來精準投放廣告,品牌便能夠鎖定潛在目標客群,確保廣告能夠觸及最具轉化潛力的消費者群體,從而降低廣告成本並提高 ROI(Return on Investment,投資回報率)。此外,根據廣告投放的即時數據,還能動態調整廣告內容與預算,發揮每一分廣告預算的最大效益。當廣告內容精準貼合消費者需求時,點擊率與轉換率自然也能同步提升,讓電商品牌獲得更穩定且高效的流量。
(3)網紅/KOL 行銷 ── 借力影響力,放大品牌曝光 現代消費者的購買決策常受信任的網紅或KOL(Key Opinion Leader,意見領袖)推薦影響,使得網紅行銷成為電商提升品牌曝光重要策略之一。因此,對於電商品牌來說,若能借助特定KOL將產品推廣給目標受眾群體,進而引起消費者的興趣與共鳴,不僅可藉網紅/ KOL的影響力來擴大品牌知名度,還能進一步建立起社群對電商品牌的信任。
(4)輿情監測與應變 ── 洞察消費者聲音,掌握市場脈動 另外,輿情監測在電商經營中也扮演著至關重要的角色,透過即時監測社群討論趨勢,能夠快速掌握消費者的聲音,及早做出應對策略。同時,輿情監測也能幫助品牌了解競品動向,預測市場變化,並提前抓住行銷機會。當品牌能夠在輿論發酵時迅速應變,針對消費者需求提供有效回應,不僅能有效預防潛在的公關危機,還可進一步提升顧客滿意度。

導入意藍AI解決方案,電商經營效率再升級

隨著消費者需求日益多元,電商品牌必須要更精準掌握消費者意圖,因此若能善用AI解決方案,便可以更有效地的優化營運、提升競爭力,並且可以協助電商品牌實現流量成長,創造更好的經營成效,以下將介紹由意藍資訊提供電商品牌的3大AI解決方案。
AI Search for EC ── 搜尋推薦體驗升級、SEO建立與優化

首先,由意藍專為電商所打造的「新一代智能貼標與搜尋推薦系統 – AI Search for EC」,運用最新的AI語意分析,能自動識別商品標題與描述,提取關鍵詞作為標籤,提升搜尋精準度與推薦功能,幫助顧客快速找到符合需求的商品與快速理解商品價值,有效提升消費者使用體驗。
而透過語意分析與AI模型貼標,AI Search for EC 不僅能理解顧客的消費意圖,還能提供個性化的商品推薦,如搜尋口紅的同時,還能藉由標籤同時找出相近的唇膏、唇釉等商品,即便消費者使用不同詞彙進行搜尋,依然能精準配對相關商品,除此之外,AI Search for EC還結合如外部搜尋量、網路聲量、銷量等指標,並具備數據即時更新的能力,提供更貼合市場與消費者需求的推薦結果,動態反映市場趨勢,為電商提供與時俱進的競爭優勢。

AI Search for EC 應用範例
▲ AI Search for EC 應用範例
AI 智能廣告投手 x 頻道影響力 ── 精準鎖定目標客群、篩選合作KOL

除了針對商品進行貼標,推薦最適商品給消費者外,還可以從廣告投放著手,來帶動電商流量成長。意藍基於《OpView社群口碑資料庫》的口碑輿情數據與AI智能模型所推出的「AI智能廣告投手」,透過分析社群輿情數據精準了解消費者的關注重點及受眾樣貌,進而推薦 Google Ads 標籤、Meta 標籤,以及意藍 PeopleView 人群標籤,將熱門話題與廣告策略有效連結,幫助電商品牌做出更準確的廣告決策。

▲ AI 智能廣告投手 應用範例

而再結合《OpView社群口碑資料庫》的頻道影響力模組,就可進一步針對Facebook、Instagram、YouTube等超過10萬個頻道,解析發文內容,透過多樣性的量化指標來衡量KOL的社群互動表現,確認關注該KOL的受眾樣貌與品牌想鎖定的客群是否契合,篩選出合適的KOL進行合作,實現更精準的流量轉化與品牌曝光。

▲ OpView 頻道影響力模組 應用範例

AI輿情應變顧問 ── 即時掌握輿情變化、獲得行銷建議與策略
最後,想要加強電商平台的流量成長,輿情監測也是不可或缺的一環,不僅可以迅速排查負面口碑聲量、即時調整行銷策略,還可以掌握社群趨勢脈動、洞悉消費者需求。而「AI 輿情應變顧問」便是結合意藍DeepNLP 技術與大型語言模型,讓使用者以自然語言的形式進行問答,幫助快速梳理大量輿情文本並生成議題摘要,節省人力與時間,協助即時掌握輿情變化的AI解決方案。
AI輿情應變顧問奠基於《OpView社群口碑資料庫》的社群輿情數據,不僅能即時統整輿情重點,還能清楚標示資訊來源,清晰掌握市場動向。以電商品牌為例,若向AI輿情應變顧問提問有關競品的相關資訊,系統便會快速彙整社群輿情變化,協助電商使用者獲取競品的活動狀況與行銷建議,挖掘出市場偏好來制定精準策略。

▲ AI 輿情應變顧問 應用範例

電商平台除了透過SEO、精準廣告、網紅行銷和輿情監測等策略來提升流量成長與經營效益。還能結合各式AI解決方案,來精準掌握消費者需求與市場趨勢,優化搜尋推薦與廣告投放,進一步提升消費者體驗和品牌曝光。

常見問題 FAQ

Q1:電商平台除了買廣告,還有哪些方式可以帶動自然流量成長?

A:核心策略在於「SEO 與內容經營」,透過優化搜尋排名與商品文案來吸引自然流量。

品牌應精準佈局關鍵字,撰寫具吸引力且能解決消費者痛點的商品文案。這不僅能縮短消費者的比較時間,還能提升搜尋引擎(如 Google)對網站的權威評價,進而獲得更穩定的長尾流量與顧客黏著度。

Q2:AI Search for EC 如何透過「語意分析」提升電商的搜尋體驗?

A:AI 能自動識別商品特徵並「智能貼標」,讓消費者即使換了詞彙也能精準搜到商品。

傳統搜尋常因字面比對不精準導致跳出,但 AI Search for EC 能理解消費者的搜尋意圖。例如搜尋「口紅」時,系統能透過標籤關聯同時找出「唇膏」或「唇釉」等相近商品,並結合外部聲量與銷量指標,動態推薦最貼合市場所需的結果。

Q3:廣告費越燒越貴,AI 智能廣告投手能如何優化廣告投放的 ROI?

A:它能分析社群輿情數據,推薦精準的廣告標籤以鎖定具轉化潛力的受眾。

AI 智能廣告投手 基於《OpView》的海量輿情數據,能精準洞察消費者的關注重點,並自動產出對應 Google、Meta 及 PeopleView 的人群標籤。這讓廣告內容能精準觸及正在討論熱門話題的客群,減少無效曝光並顯著提升投資回報率(ROI)。

Q4:在找網紅(KOL)合作時,如何確認對方的粉絲是品牌想要的客群?

A:可以利用「頻道影響力模組」解析發文內容與受眾樣貌,進行精準比對。

透過量化指標,品牌能衡量 KOL 的實際社群互動表現,並確認關注該 KOL 的受眾標籤(如:美妝、居家、3C)與品牌目標是否契合。這能避免只看粉絲數的盲點,協助電商實現更高質量的流量轉化。

Q5:「AI 輿情應變顧問」如何協助電商在競爭激烈的市場中掌握優勢?

A:它能讓品牌以自然語言問答方式,快速梳理競品動態並獲得行銷策略建議。

電商品牌可以隨時詢問系統關於競品的活動狀況或市場最新趨勢。AI 系統會自動摘要大量輿情文本,協助品牌洞察消費者對競品的不滿或偏好,進而制定出更精準的行銷應對策略,挖掘潛在的商業機會。

Q6:當電商遇到負面評價或公關危機時,AI 解決方案能提供什麼協助?

A:AI 輿情應變顧問能即時監測聲量脈絡,協助品牌快速排查負面口碑。

系統能即時统整輿情重點並標示資訊來源,讓品牌在負面言論擴散前掌握核心原因。透過快速摘要與摘要建議,行銷人員能迅速調整策略或進行澄清,將品牌形象受損降至最低。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

精華文章知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

隨著數位化時代的加速發展,政府組織與各行各業都同樣面臨著數位轉型的重要轉折點;對於公部門而言,AI的導入與應用不僅能夠提升作業效率,更能有效加強公共服務品質、協助應對日益複雜的科技挑戰。而隨著政府內部資料量急劇增加,其對於升級知識管理應用的需求也日益增強,如何引入合適的管理工具、創造知識的最大價值,已成為提升行政效能、實現循證治理智慧化的核心課題。

本期 AI 知識庫亮點

知識管理對政府單位的重要性
  1. 為什麼政府單位需要知識管理?
  2. 政府單位的知識管理需求
政府單位知識管理升級解方 ── 新一代生成式AI知識管理系統
導入生成式AI知識管理系統的長遠影響
常見問題 FAQ

知識管理對政府單位的重要性

為什麼政府單位需要知識管理?
政府單位肩負服務民眾和執行公共政策的重責,其運作效率將直接關係到社會的發展與民眾福祉,而知識管理可透過以下多個面向提升政府效能:
  1. 提升行政效率
    透過知識的有效整合與共享,縮短資訊傳遞與行政處理的時間,實現更快速、精準的資源調度。
  2. 改善決策品質
    面對公共政策的制定或緊急事件的處理時,能掌握更即時且全面的資訊基礎,協助決策者迅速做出高品質的判斷與應對。
  3. 增強政府公信力
    透過知識管理,政府單位能更有效地整合分散於各部門的資訊,從而妥善梳理並清晰呈現政策內容,促進資訊的公開性與透明度;同時,針對民眾需求或突發事件的回應也能更及時且有力,進一步提升公眾對政府的信任。
政府單位的知識管理需求
相較於一般企業,政府單位在知識管理方面具備以下獨特需求──
  1. 提升資料透明度的同時,兼顧公眾隱私與敏感資料保護
    政府部門需要在推動資訊公開與透明的同時,妥善保護公民的隱私及敏感資料,防止未經授權的資料洩漏或濫用,因此用以輔助之知識管理工具不僅需能有效整合資訊,還需具備完善的存取控制機制,以確保資料安全。
  2. 長時間保存文件和數據,滿足稽核和法律合規需求
    政府部門的文件和數據保存期通常較企業更長,因涉及的資料需滿足各種法律、稽核及合規要求,如政策文件、預算報告或公共安全數據等資料,需長期保存並於必要時進行查閱、追溯。
  3. 業務範疇廣泛,資料量龐大且多樣性高
    政府內部通常由多個部門組成,且各單位的業務範疇不同,涵蓋政策規劃、業務執行、管理督導、勾稽核實等多元領域;各部門間的數據格式、常用檔案形式與管理流程可能存在差異,多樣的需求使得統一管理的難度也有所提升。

政府單位知識管理升級解方 ── 新一代生成式AI知識管理系統

針對以上政府單位對於知識管理的需求,意藍的新一代生成式AI知識管理系統AI Search for KM 便是理想的解方,其亮點特色如下:
  1. 支援多種常用檔案格式
    包含Office、PDF 、CSV等等,不需額外花費太多心力進行轉檔處理,可應對政府內部多樣化數據格式的需求,有效解決跨部門整合困難。
  2. 具備檔案權限劃分機制
    確保只有授權人員能夠存取、檢視特定檔案,降低機密資料洩露風險,滿足政府單位對敏感資料保護的嚴苛要求,並為跨部門合作提供安全的知識共享環境。
  3. 提供彈性的部署方式
    政府單位可根據自身需求,選擇雲端平台服務或導入地端服務,也可以針對不同的任務,自由切換OpenAI GPT系列、Meta Llama系列、 國科會TAIDE模型、或者意藍經由大量本地語料調校而成的eLAND GOAT等多種大語言模型,滿足政府對多樣化應用場景的處理需求,同時提升系統效能,符合成本效益。
  4. 支援語意全文檢索
    無需進行額外的資訊建立、分類或關鍵字標記,系統便能對檔案進行全範圍檢索,包含標題、內文、作者、建檔時間等資訊皆在搜尋範圍內,解決了龐大資料量下的搜尋困難。
  5. 支援易於使用的對話問答
    使用者可以自然語言對文件知識點提問,系統會根據問題與相關參考資料,回傳彙整後的口語化回覆,讓非技術人員與高層主管能以直覺方式獲取知識,提升整體操作便利性與工作效率。

導入生成式AI知識管理系統的長遠影響

生成式AI知識管理系統的導入,不僅能有效為政府單位解決跨部門協作與資料整合的挑戰、提升行政效率與決策品質,更能助力其持續優化知識的流通與應用模式,逐步實踐智能化治理與決策,為數位政府與智慧城市的長遠發展奠定堅實基礎。

常見問題 FAQ

Q1:政府單位為何需要升級知識管理?對提升行政效能有什麼幫助?

A:升級知識管理能有效縮短資訊傳遞時間,並強化政策制定的「循證治理」能力。

政府肩負公共政策執行重責,透過知識整合與共享,能協助決策者在緊急事件發生時掌握即時且全面的資訊。此外,完善的知識管理能讓各部門回應民眾需求時更具一致性與即時性,進一步增強政府公信力。

Q2:公部門資料龐大且範疇廣泛,新一代 KM 系統如何解決整合困難?

A:系統支援多種檔案格式(如 Office、PDF、CSV)並提供全文檢索功能。

各部會常見的業務文件、預算報告或稽核數據,不需額外轉檔即可納入管理。透過 AI 的語意檢索技術,系統能自動對檔案標題、內文及作者資訊進行全範圍搜尋,解決了龐大資料量下「找得到、對得上」的搜尋痛點。

Q3:政府文件保存期長且涉及法律合規,AI 系統能滿足這些需求嗎?

A:可以,系統支援長時間的數據保存與追溯,符合稽核與法規合規要求。

公部門的文件(如公共安全數據、政策草案)涉及長期查閱需求。意藍的解決方案能穩定存儲巨量資料,並透過智能檢索讓數年前的決策脈絡能被快速喚醒與複用,確保行政過程具備完整的可解釋性。

Q4:導入生成式 AI 知識管理時,如何確保公民隱私與敏感資料不外洩?

A:透過「完善的檔案權限劃分」與「地端部署」實現資安保護。

系統具備嚴苛的存取控制機制,確保僅有獲得授權的人員能檢視特定機密檔案。此外,政府可選擇「地端服務」部署,讓所有運算與資料皆留存在內部環境中,防止敏感資料流向公有雲模型,符合國家資安標準。

Q5:非技術人員或高層主管也能輕鬆操作 AI 知識管理系統嗎?

A:可以,系統支援「自然語言對話問答」,操作體驗極為直覺。

使用者無需學習複雜的搜尋語法,只要以白話文提問(如:去年度減碳政策的執行進度?),系統便會根據內部文件彙整出條列式的口語回覆。這不僅減輕基層員工負擔,也讓高層能迅速獲取知識摘要,提升決策效率。

Q6:可以針對不同任務選用不同的 AI 大語言模型嗎?

A:可以,意藍提供彈性的模型切換機制,支援 OpenAI、TAIDE 或在地 eLAND GOAT 模型。

政府可根據任務的機敏程度與語境需求,自由選擇如國科會 TAIDE(針對繁中優化)或意藍自研的 eLAND GOAT。這種彈性不僅能滿足多樣化的應用場景,更能兼顧成本效益與系統效能。

Q7:AI Search for KM 如何解決「跨部會資訊孤島」的問題?

A:透過統一的知識管理平台,打破各部門間的資料格式與溝通門檻。

政府內部各單位業務分工細密,資料常分散於各處。AI Search for KM 能作為跨部會的知識共享中心,在確保安全權限的前提下,讓不同領域的公務人員能互通有無,活化先前累積的大量知識資產,促進跨部門協作。

想進一步了解「新一代生成式AI知識管理系統(AI Search for KM)」?

想即時掌握 AI 實際導入案例與趨勢觀點嗎?

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>如何利用 AI 掌握即時災情?看災防中心如何透過 AI Search for KM 落實循證決策

精華文章如何利用 AI 掌握即時災情?看災防中心如何透過 AI Search for KM 落實循證決策

如何利用 AI 掌握即時災情?
看災防中心如何透過 AI Search for KM 落實循證決策

近年來, AI 技術的持續創新突破,推動了政府和企業內的數位變革,如何導入並善用AI以提升服務的效率和品質,成為各單位組織的重要課題。
國家災害防救科技中心(National Science & Technology Center for Disaster Reduction,以下簡稱災防中心或NCDR)為政府於2003年設立的專業機構,多年來專注於災害風險管理防救科技的研究;為了能在災害發生時更即時地掌握災情、強化危機事件處理能力,災防中心與意藍資訊合作,導入意藍「AI Search For KM」系統,運用生成式AI與自然語言模型建構「災害防救知識問答平台」,大幅提升災情資訊處理效率,並以數據支持決策判斷,為智慧城市發展奠定穩固基礎。

災防中心背景與需求介紹

國家災害防救科技中心成立於2003年,主要任務在於提升台灣在面對各種自然災害時的應變能力與減災效果、確保民眾生命財產安全。面對台灣頻繁發生的地震、颱風、土石流等天然災害,災防中心不僅需在災前做好準備,也必須在災害發生後迅速掌握最新狀況,整合、分析各類災情資訊以協助政府及相關單位作出精確的應對決策,並提供必要的預警或通報。

隨著大量災情資訊不斷累積,災防中心在知識管理升級方面的需求日益增強;另一方面,數位化時代下社群媒體和網路社群亦成為災情資訊快速傳播的主要來源,這些公開管道中的資訊量龐大且更新頻繁,如何高效蒐集、結構化、分析並運用這些來自各地的災情回饋,也是災防中心需面對的重要課題之一。

以AI Search for KM 建構「災害防救知識問答平台」

為了更快速、準確地掌握災情資訊以提升災害應變效率,災防中心選擇與意藍資訊合作,導入意藍新一代生成式AI知識管理系統「AI Search for KM」,運用人工智慧與自然語言模型技術,並結合社群輿情資料和專屬的歷史數據庫,打造「災害防救知識問答平台」,解決資訊來源分散、數據處理繁複等痛點,協助單位提升資訊處理效率,以利更好地應對和管理災害風險。 意藍協助災防中心建構災害防救知識問答平台的流程如下:
  1. 資料蒐整與預處理:蒐集歷年來既有的災害事件情資研判報告、即時觀測數據(如雨量、河川水位等),以及各大公開媒體、Facebook粉絲團、Dcard、巴哈姆特、Mobile01及Ptt等公開討論區的地區版等資料,經過清整、結構化與預處理,將結構化與非結構化資料均轉換為模型可理解的格式。
  2. 語意分析與標記:透過語意分析技術,讓AI自動判別每一篇災情文章內容中提及的地理資訊、災害事件以及災情程度等,將這些重要詞彙辨識出來並自動標記,以利後續的索引和檢索。
  3. 大語言模型選擇:評估各個大語言模型在災害防救領域問答的真實性、回覆速度、正確性、可讀性、理解上下文與統整能力等效果,選擇最適用的自然語言模型。
  4. 建立資料向量索引、設定參數:提高檢索與問答時的效率及準確性,確保AI模型對災害知識有精準的搜尋能力與答覆效果。

透過AI Search for KM 所提供的知識平台,災防中心便能夠針對歷年災害事件、抑或即時災情進行問答,系統會逐步拆解使用者所輸入的問題,再透過大語言模型(Large Language Model, LLM)及檢索增強生成技術(Retrieval-Augmented Generation, RAG)生成完整回覆。

以颱風相關的問題為例,使用者可對系統以口語文字方式提問,如「哪個地方災情最嚴重」、「哪些鄉鎮的河川水位超過一級警戒」等等,AI Search for KM便會即時調用內部知識庫及外部即時數據,找出與使用者提問最相關的多個參考內容,從中綜合歸納出答覆。AI Search for KM具備簡便、容易使用的介面,能快速統整內部及外部、文字及數值的各類數據,在分秒必爭的防災與救災時刻,提升作業效率。

▲ 問答情境1 – 分析災情嚴重區域

▲ 問答情境2 – 調用即時數據,掌握全面性災情

透過與意藍合作導入AI Search for KM系統,災防中心能夠更高效地整合歷史與即時災害數據,在災害發生前後做出精確的災情管理判斷,及時釐清災情狀況並調度人力與資源,落實循證決策、全面提升災害應變能力;未來意藍也將持續與災防中心攜手,逐步實踐智慧城市願景。

常見問題 FAQ

Q1:災害防救科技中心為何需要導入 AI 知識管理系統?

A:為了在分秒必爭的災害發生時,能快速整合、結構化並分析海量的分散情資。

災防中心面對頻繁的地震、颱風等災害,需處理包括歷年情資報告、即時觀測數據,以及來自社群媒體(FB, PTT, Dcard 等)的龐大非結構化資訊。導入 AI Search for KM 能自動清整並標記這些資料,大幅提升災情處理效率,支撐政府作出精確的應對決策。

Q2:AI Search for KM 如何協助災防單位蒐集散落在網路上的民眾災情回饋?

A:系統透過 ETL 數據處理技術,能自動爬取並結構化各大社群媒體與討論區的資訊。

面對 PTT 地區版、Dcard 或媒體新聞中破碎的災情訊息,系統會先進行清整與預處理,將文字轉換為模型可理解的格式。這解決了社群資訊量龐大且更新頻繁,人工難以即時過濾與彙整的難題。

Q3:當災害發生,AI 如何透過一篇社群文章自動判斷嚴重程度?

A:透過深度語意分析技術,AI 能自動辨識並標記文章中的地理資訊、事件類型與災情程度。

系統能自動識別文章中提及的「路段」、「水位」或「倒塌情況」,並進行關鍵標記。這有助於後續的索引與檢索,讓災防單位能第一時間篩選出最緊急的求援或損害回報,減少資訊遺漏。

Q4:災防中心的問答平台如何確保 AI 產出的回覆是真實且準確的?

A:結合了檢索增強生成(RAG)技術,要求 AI 必須根據內部知識庫與即時數據來回答。

系統不只依賴模型既有的知識,而是會調用災防中心專屬的歷史數據庫與即時觀測數據。當使用者提問時,AI 會找出多個參考段落進行綜合歸納,並註明出處,確保生成的內容具備高度的可驗證性,避免「AI 幻想」。

Q5:人員可以用多口語的方式對系統提問?系統聽得懂複雜的災情問題嗎?

A:使用者可以用非常直覺、口語化的自然語言進行提問。

例如直接詢問「哪個地方災情最嚴重?」或「哪些鄉鎮河川水位超過一級警戒?」。AI Search for KM 會逐步拆解問題中的核心關鍵字,自動串接雨量或水位等數值數據,並將複雜的數據轉化為白話的總結回覆,大幅降低系統操作難度。

Q6:面對多樣化的災害任務,如何選擇最適合的大語言模型 (LLM)?

A:意藍會針對模型的真實性、回覆速度與上下文統整能力進行全面評估。

在建構「災害防救知識問答平台」時,會針對災害防救領域的特殊語境,測試不同模型(如 OpenAI, Llama 或在地模型)的正確性與理解力,最終選擇能平衡「效能」與「成本」的最優模型,確保在救災關鍵時刻不卡頓。

Q7:導入 AI Search for KM 後,對於政府的「循證決策」有什麼具體貢獻?

A:系統能實現歷史經驗與即時數據的整合,提供科學化的判斷依據。

災防中心能快速比對歷年災害事件的應對經驗,並對比當下即時災情,協助決策者在釐清狀況後,精確地調度人力與資源。這不僅提升了災害應變能力,也落實了數據驅動的智慧城市治理願景。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>電商搜尋如何優化?看意藍與 91APP 如何以 AI Search For EC 打造高轉化推薦體驗

精華文章電商搜尋如何優化?看意藍與 91APP 如何以 AI Search For EC 打造高轉化推薦體驗

電商搜尋如何優化?
看意藍與 91APP 如何以 AI Search For EC 打造高轉化推薦體驗

91APP是台灣第一家掛牌上櫃的 SaaS 軟體服務公司(股票代碼 6741),為D2C(Direct to Consumer直面消費者)與OMO(虛實融合)服務的領導服務商,長期致力於協助零售品牌數位轉型、快速切入電商市場,服務對象涵蓋國內外知名品牌,包括康是美、寶雅、日藥本舖、全家行動購、PUMA、Timberland等(請見91APP官網)。為了進一步提升客戶的電商經營效益,91APP 與意藍資訊合作,導入意藍專為電子商務開發的「AI Search For EC」系統,強化搜尋精準度與推薦機制,化解電商經營常見痛點、助力客戶業績成長。

91APP背景與需求介紹

91APP成立於2013年,是台灣首家掛牌上櫃的 SaaS 軟體服務公司,更是D2C與OMO服務的領導品牌。91APP致力於提供零售數位轉型服務,以高度整合的「電子商務解決方案」與「數位行銷解決方案」,協助多家品牌建立官網、APP、LINE官方帳號等,整合規劃跨通路的經營策略,創造線上線下的流暢購物體驗;服務客戶則涵蓋LVMH、L’Oréal、VF 等國際品牌集團,以及台灣過半數的百大電商品牌,如康是美、寶雅、全家等大型通路。

而對於轉戰電商的品牌而言,經營電商的過程中需要克服的常見痛點包含如下:

  1. 搜尋結果相關性、精準度不足:在傳統的關鍵字比對方式下,電商系統經常未能精準理解消費者搜尋意圖,只停留在字面比對上,例如顧客在搜尋「口紅」時,「口紅膠」等無關商品也可能被列入結果,卻未能將「唇膏」等可能也符合需求的商品一併呈現,導致消費者誤以為無法找到合適商品而離開平台,或者因為訊息過多放棄繼續瀏覽。
  2. 商品資訊繁雜難理解:當商品介紹中有過多細節,或者充斥大量專業術語,而顧客沒有足夠的時間和耐心來消化這些資訊時,便可能因其難以快速掌握商品特色優勢,導致購買意願降低、甚至放棄交易。
  3. 系統未能精準推薦客戶有感商品:若電商系統推薦的商品無法精準命中消費者喜好及需求,便難以促成訂單轉換,這也是導致站內轉換率停滯的原因之一。以「綠茶」為例,如果系統能理解顧客購買綠茶不僅是為了日常飲用,還隱含「低咖啡因」、「降血脂」、「促進新陳代謝」等健康訴求,那麼其推薦的結果將更符合顧客需求。

專為電商經營打造的解決方案──AI Search For EC

91APP為了協助客戶解決上述電商營運中所面臨之痛點與難題,選擇與意藍資訊合作,以意藍專為電子商務打造的「AI Search for EC」,加值提供客戶電商平台成效更好的搜尋與推薦系統。意藍多年來專注於自主研發AI語意分析模型和搜尋引擎,而AI Search for EC正運用這兩項關鍵技術:

  1. 透過AI語意分析,AI Search for EC能自動識別商品的標題和描述,判讀各項商品屬性,並從中提取能準確代表商品關鍵特徵的重要詞彙,包含特色、成分、功效、情境、規格等;將這些詞彙作為標籤加入至搜尋系統中,大幅提升了搜尋結果的精準度,也優化了商品的分類體系及交互推薦功能,使消費者能更快速地找到目標商品。此外,AI Search for EC亦會利用這些商品標籤,進一步強化商品亮點,幫助顧客快速理解商品價值;系統也能綜合評估商品在外部的搜尋量、網路聲量、銷量等多項指標,精準推薦符合顧客興趣與需求的商品,有效提升顧客消費體驗。
  2. AI Search for EC的搜尋引擎採用獨家的P2P點對點分散式架構,即使面對數千萬乃至上億筆數據,也能在1秒內迅速獲得搜索結果,確保電商官網上商品搜尋功能的高效能;且經過高承載量的實地驗證,即便是如雙11的電商購物大節也能從容應對,讓企業能輕鬆地將搜尋與推薦的功能整合至購物網站或是應用程式中。

91APP的客戶只需將商品上架至91APP後台,AI Search for EC即能透過API串接的方式,取得客戶商品資料並進行數據處理及語意分析,再將分析完成的搜尋與推薦結果回傳。不僅如此,系統亦囊括多種功能,包括搜尋入口、關鍵字意圖猜測、類別商品推薦、相關商品推薦等,且導入過程將全程由意藍專業的數據顧問團隊輔助,確保系統的順利運作。

經91APP客戶導入AI Search for EC後,站內轉換率與商品推薦轉換率有明顯提升,證實透過搜尋機制的改善及推薦系統的優化,能為品牌電商打造優良的使用者體驗、有效促進銷售成長,具體效益如下:

  1. 站內轉換率較過去提升19%
  2. 商品推薦轉換率較過去提升8.6倍
  3. 消費者平均工作階段時長提升4.2倍
透過與意藍合作為客戶導入AI Search for EC系統,91APP不僅為客戶強化了在電商市場中的競爭力,在替客戶創造卓越效益的同時,自身的品牌忠誠度也獲提升,進一步鞏固了在D2C與OMO服務領域的領導地位。未來意藍也將持續與91APP攜手,助力更多品牌實現數位轉型。

常見問題 FAQ

Q1:為什麼電商網站搜尋功能常常「搜不到」或「搜不準」?

A:傳統搜尋多依賴字面關鍵字比對,無法理解消費者的「語意意圖」。

例如顧客搜尋「口紅」,系統若只做字面比對,可能會跑出無關的「口紅膠」,卻漏掉語意相關的「唇膏」。這會讓消費者誤以為找不到商品而離開。導入 AI Search for EC 後,能透過 AI 語意分析自動識別商品屬性(如成分、功效、情境),讓搜尋結果真正精準命中需求。

Q2:商品資訊太複雜,消費者沒耐心看完怎麼辦?

A:可以透過 AI 智能貼標技術,將商品亮點「標籤化」以快速導購。

AI Search for EC 能自動從繁瑣的商品描述中提取關鍵特徵(如特色、功效、規格),並將這些標籤加入搜尋與顯示系統中。這不僅能強化商品亮點,協助顧客在幾秒內掌握商品價值,還能優化分類體系,提升購買意願。

Q3:如何讓電商推薦系統不再「亂推薦」,而是精準命中客群喜好?

A:系統需具備理解商品「隱含訴求」的能力。

以「綠茶」為例,AI Search for EC 能理解顧客購買綠茶可能隱含「低咖啡因」或「新陳代謝」等健康訴求。透過結合外部搜尋量、網路聲量與銷量指標,系統能精準推薦符合顧客潛在興趣的商品,有效提升站內推薦的下單率。

Q4:雙 11 這種電商大流量檔期,AI 搜尋引擎扛得住嗎?

A:AI Search for EC 採用獨家 P2P 分散式架構,專為高承載量設計。

即使面對上億筆商品數據,系統也能在 1 秒內回傳搜尋結果。這項技術已通過實地驗證,能從容應對如雙 11 等電商大節的突發巨量流量,確保購物網站搜尋不卡頓,維持流暢的消費體驗。

Q5:導入 AI Search for EC 後,對電商轉化率有什麼實質的幫助?

A:根據實際案例,站內轉換率與推薦成效皆有顯著成長。

透過搜尋與推薦機制的優化,具體效益包括:站內轉換率提升 19%商品推薦轉換率提升達 8.6 倍,且消費者的平均停留時間(工作階段時長)也提升了 4.2 倍。這些數據證實了 AI 技術能直接轉化為實際業績成長。

Q6:AI Search for EC 除了搜尋跟推薦,還有哪些進階功能?

A:系統提供一站式的搜尋入口、關鍵字意圖猜測與多樣化推薦模組。

功能涵蓋了:搜尋入口優化、關鍵字意圖猜測(解決打錯字或模糊搜尋問題)、類別商品推薦、以及高度相關商品推薦等。這能全方位優化 D2C 與 OMO 經營場景下的消費者互動路徑。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>政府 AI 數位轉型指南:如何利用 AI 智能搜尋解決災防應變與民意陳情?

精華文章政府 AI 數位轉型指南:如何利用 AI 智能搜尋解決災防應變與民意陳情?

政府 AI 數位轉型指南:
如何利用 AI 智能搜尋解決災防應變與民意陳情?

意藍資訊 (6925) 是國內首家公開掛牌的AI智能數據代表廠商, 憑藉自有核心技術 Search搜尋、NLP語意分析、ETL數據處理,更進一步結合生成式AI,為企業/組織提供多元的新一代AI智能解決方案。

意藍資訊核心技術

意藍資訊的核心技術包含Search搜尋、NLP語意分析、ETL數據處理
  1. Search搜尋
    以工業級C++技術打造自有核心,並透過獨家的P2P點對點分散式部署架構,讓系統可以乘載巨量數據處理規模,並保有遠勝於開源項目的處理效能、同時具備良好的多國語言搜尋能力。
  2. NLP語意分析
    意藍在自然語言處理上專研多年,以深度學習(Deep Learning)技術為基礎打造出新一代的語意分析核心技術(Deep NLP),提供包含斷詞、情緒分析、屬性詞擷取、自動摘要等成熟技術,兼具準確度及處理效能,可連續處理巨量數據,並從數據中學習。
  3. ETL數據處理
    透過分散式平行化自動擷取架構,讓意藍在資料爬取與清理方面,可以適應多種數據,處理量大、變動快的非結構化資料,讓各使用單位可以即時快速、有系統地運用所需資料。
而乘著AI熱潮,意藍更進一步結合生成式AI,開發出eLAND GOAT大語言模型及檢索增強生成RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術,推出各式AI智能搜尋解決方案,滿足企業在不同場域的應用需求;而以下將自「智慧城市災防應變」、「智慧政府民意陳情資料分析」兩大應用情境為例,向大家介紹意藍如何為合作夥伴實現AI落地應用。

意藍AI Search智能搜尋解決方案

協助智慧城市災防應變數據分析
面對嚴峻的自然災害挑戰,災害防救單位需快速且準確地掌握災情資訊,提升災害應變效率。而意藍透過先進的AI技術,結合社群輿情資料和專屬的歷史數據庫,為災害防救單位提供高效的解決方案,解決資訊來源分散、數據處理繁複等痛點,協助單位提升資訊處理效率,並提供數據支持決策判斷,以便更好地應對和管理災害風險。分項說明如下:
[AI結合社群輿情資料,協助城市災防治理 – 分析儀表板]

為即時蒐集社群輿情中的災情資訊,意藍擷取分析眾多公開網站頻道的資料源,涵蓋各大公開媒體、Facebook粉絲團、Dcard、巴哈姆特各地區版、Mobile01地區版及PPT地區版等等,將巨量資料結構化並過濾之後,透過意藍的搜尋引擎,便可針對大量資料做搜尋。

接著,透過語意分析技術,讓AI自動判別每一篇災情文章內容中提及的地理資訊、災害事件以及災情程度等,將這些重要詞彙辨識出來並自動標記。

最後,將這些社群輿情中的災情內容與AI自動標記之結果,展示在分析儀表板上,讓災害防救應變相關單位可以利用搜尋快速找到相關內容,並從儀表板了解與統計各個地方民意反映的災情狀況、發生頻率等等,以利後續分析和災防治理。

[AI結合歷史數據,協助應對自然災害 – 歷史災害事件問答]

配合災害防救單位之需求,意藍利用生成式AI與自然語言模型,整合歷史災害防救數據,結合eLAND的AI Search For KM服務,建立災害防救事件問答系統,幫助災害管理或救援人員應對自然災害的挑戰。

災害防救單位可針對歷年災害事件做問答,AI Search for KM系統會依據提問找到多個參考段落,再由大語言模型綜合歸納出完整的答覆。以下為幾個問答情境:
  1. 山竹颱風在哪些地區有較大雨勢?
    AI Search for KM 回覆:根據提供的文章資料,我們可以得知山竹颱風在【文章A】、【文章B】和【文章C】中提到了有較大雨勢的地區。在這些文章中,指出受颱風外圍環流影響,花蓮、台東、屏東縣(山區、恆春半島)將有較大雨勢發生。此外,【文章C】也提到了台灣東部、屏東縣(山區、恆春半島)及南投縣、高雄市山區也將有較大雨勢發生。因此,根據這些文章的資訊,山竹颱風預計會在花蓮、台東、屏東、南投和高雄等地區帶來較大的雨勢。
  2. 梅姬颱風對台東造成什麼災情?
    AI Search for KM 回覆:梅姬颱風對台東造成了顯著的災情,包括淹水、道路坍方和農業損失。根據【文章F】,台東縣知本溪流域溫泉橋上游左岸堤防溢堤,導致溫泉村40戶民宅淹水,而右岸山坡則有雨水夾帶土石沖入富野飯店,民宅內土砂淤積達50公分以上。此外,梅姬颱風也對台東及屏東部分地區造成淹水和道路坍方,農業損失約1.9億元,並造成12人受傷。這些災情反映了梅姬颱風對台東地區的嚴重影響,包括對居民生活、基礎設施和農業的破壞。
  3. 梅姬颱風會對哪些地區影響較劇烈?
    AI Search for KM 回覆: 梅姬颱風對臺灣的影響最劇烈的地區包括臺北市、新北市、桃園市、新竹縣市、基隆市、花蓮縣、臺東縣、屏東縣、高雄市、臺南市、嘉義縣市、雲林縣、彰化縣及澎湖縣。這些資訊來自於【文章G】,其中明確指出這些縣市為梅姬颱風風災高風險區。此外,【文章H】 也提到梅姬颱風10級風暴風圈主要通過的縣市包括花蓮縣、臺東縣、屏東縣、高雄市、臺南市、嘉義縣市、雲林縣、彰化縣、南投縣、及澎湖縣,這進一步確認了上述地區將受到較劇烈的影響。這些資料綜合顯示,梅姬颱風將對臺灣南部、東部以及部分中部和北部地區帶來顯著的風災和降雨影響。
智慧政府民意及民眾陳情資訊分析
地方政府經年累月從派工系統、話務系統、人民陳情與市長信箱等來源接獲的民眾陳情資料相當龐雜,無論是市府人員後續欲整理民眾陳情資料進行分析,或是借鑒過往民眾陳情案件的回覆用於新案件回覆,皆費時費力;因此,意藍運用AI技術,提供市府陳情儀表板與陳情問答輔助解決方案,協助地方政府得以更有效分析資料及輔助陳情回覆 。分項說明如下:
[AI語意分析結合資訊結構化處理 – 陳情儀表板]

整合各來源資料,並透過意藍DeepNLP技術,分析民眾陳情情緒、擷取陳情內容特徵資訊等,整理成結構化資訊。

接著,採用意藍搜尋引擎技術,讓使用者可以藉由彈性的檢索條件快速查詢到想了解的特定陳情案件。

最後則進一步將結構化後的陳情資料整合成儀表板,提供視覺化圖表供使用者可以快速、清晰的了解案件概況與量化數值,並應用於後續分析。

[AI智能問答 – 陳情客服輔助]

在此項解決方案中,政府單位人員可直接輸入收到的民眾陳情內容,陳情問答輔助服務會先去除其中的個資及敏感資訊,嚴格控管資安不外洩,再將陳情內容清整後與過往陳情案件進行比對,獲取與本次陳情相關、過往曾經處理過的案件資訊,並透過生成式AI整合後產出AI自動回覆模板,輔助政府單位人員更有效率的回覆陳情案件,提升客服效率並減輕人力負擔。

此外,意藍的陳情客服輔助服務也具備以下特點:
  1. 回覆模板有依據
    服務會自動參考過去相關案件的回覆,以過往的回覆格式與內容為參考,產出適合的回覆內容提供給使用者
  2. 自訂聯絡資訊
    在產出的回覆模板中,使用者可以自己彈性設定應在回覆中顯示何種聯絡資訊
  3. 自訂單位名稱
    在產出的回覆模板中,使用者也可以自行設定在回覆中欲呈現的單位名稱資訊

意藍 (6925)將生成式AI與自身核心技術結合,提供多元的AI Search智能搜尋解決方案,賦能合作夥伴,實現了AI技術在智慧城市災防應變,以及智慧政府民意及民眾陳情資訊分析的落地應用,為AI未來城市發展注入新的動能。

常見問題 FAQ

Q1:政府如何利用 AI 提升「災害防救」的應變效率?

A:災害防救單位可透過 AI 結合社群輿情與歷史數據,快速掌握災情動態並支援決策。

意藍資訊的解決方案能自動從 Facebook、Dcard、PTT 等社群媒體擷取巨量資料,並利用 NLP 技術辨識地理資訊與災情程度。此外,結合 eLAND Active RAGᵀᴹ 技術,救援人員能對歷年災害數據進行問答,快速獲得如「特定颱風對某區造成的災損摘要」等關鍵資訊。

Q2:災情發生時資訊往往多且亂,AI 可如何協助結構化處理?

A:AI 可透過「語意分析(NLP)」技術,自動標記災情文章中的重要詞彙。

面對媒體與論壇的巨量非結構化資料,意藍的 DeepNLP 技術能自動判別文章中提及的地理資訊、災害事件類型及嚴重程度,並將其轉化為結構化數據,最後展示於分析儀表板上,方便應變單位即時統計並快速搜尋特定區域的災況。

Q3:如何解決「市長信箱」或「民眾陳情」資料過於龐雜、難以分析的問題?

A:可導入意藍 AI 語意分析結合資訊結構化技術,建立「陳情分析儀表板」。

政府機關常面臨派工系統、話務系統等來源不一的資料。意藍便可透過 DeepNLP 技術分析民眾的情緒並擷取特徵資訊,將陳情案件轉化為視覺化圖表,讓市府人員透過彈性檢索快速掌握案件概況,並針對熱門問題進行量化分析。

Q4:公部門處理民眾陳情時,AI 能量身打造回覆建議嗎?

A:可以,AI 智能問答服務能根據過往處理經驗,自動生成「陳情回覆模板」。

「陳情客服輔助」系統會比對本次陳情與歷史案件,提取過往的回覆格式與邏輯,產出符合規範的 AI 自動回覆模板。這不僅提升了回覆一致性,還能自訂聯絡資訊與單位名稱,大幅減輕基層人員的撰寫負擔與人力壓力。

Q5:政府單位使用生成式 AI 處理陳情件,會有資安或個資外洩疑慮嗎?

A:意藍的解決方案具備嚴謹的資安控管,會在處理前自動過濾敏感資訊。

在進行 AI 運算之前,系統會先對民眾陳情內容進行清整,去除身分證字號、電話等個資與機敏數據。配合 eLAND 支援的地端部署方案,能確保所有政務數據都在封閉環境處理,符合公部門對資安的高標準要求。

Q6:智慧城市災防系統如何利用「歷史災害數據」來預測或應對新災害?

A:透過 AI Search for KM 系統,管理人員能以「自然語言」檢索歷年災防經驗。

系統整合了跨年度的歷史災害數據,使用者只需輸入口語化問題(例如:梅姬颱風對特定地區的影響?),AI 便會從龐大資料庫中找出多個參考段落,歸納出受災地區、淹水範圍與農損情況,作為本次災害應變的參考依據。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>什麼是電商智能貼標?解析 AI 語意分析在商品搜尋與精準推薦的應用場景

精華文章什麼是電商智能貼標?解析 AI 語意分析在商品搜尋與精準推薦的應用場景

什麼是電商智能貼標?
解析 AI 語意分析在商品搜尋與精準推薦的應用場景

近年 AI 技術的蓬勃發展為電商業者帶來了創新的機會,譬如在改善商品搜尋效能以及優化個人推薦系統的過程中,AI 都扮演不可或缺的角色。意藍資訊的「新一代智能貼標與搜尋推薦 ── AI Search for EC」即運用AI自然語意處理技術,為電商經營業者打造更完善的搜尋與推薦體驗,而本文將說明 AI Search for EC 之使用情境,並以實際案例帶領讀者瞭解其所能帶來之效益。

本期 AI 知識庫亮點

AI Search for EC 三大使用情境
AI Search for EC 應用實例──以知名藥妝通路品牌電商為例
常見問題 FAQ

AI Search for EC 三大使用情境

AI Search for EC 之應用情境包含:

(1)電商平台搜尋/推薦系統升級
消費者進入電商網站後,在瀏覽商品時有很高的機率會使用到「搜尋」功能,而輸入關鍵字後能否準確地找到想要的品項,便是決定其消費體驗的首要關鍵;若搜尋結果不夠精準,便可能使消費者打消購買念頭,並導致頁面跳出率上升。同樣的,若頁面當中的「推薦區塊」未能出現符合消費者意圖與偏好的商品,也將無法刺激顧客的購物慾。
以 AI Search for EC 替換電商平台中的搜尋與推薦系統,便能透過AI語意分析技術自動解析所有商品資訊文本,經判讀各項商品屬性後,呈現精準的搜尋與推薦結果,為消費者提供良好的購物體驗。

(2)SEO建立與優化
過去電商經營者欲改善站外頁面曝光時,常需以人工方式、花費大量時間心力地為每一個商品網頁建立相關 SEO 內容,然而卻未必能有效促進頁面在站外搜尋中的能見度。而 AI Search for EC 能快速辨別並處理多樣性的產品描述和內容,運用其所生成之標籤來建立網站地圖(Sitemap),使電商網站能夠被各搜尋引擎即時、完整地收錄,進而讓電商網站在站外的曝光度得以提升。

(3)內容平台導購
AI Search for EC 不只能萃取出商品文本當中的重點關鍵字、為商品貼標,同樣也能運用於專欄文章等內容,針對各文章段落生成對應的標籤(tag),進一步實現文章推薦文章、或以文章推薦商品的功能。例如,若電商品牌的部落格中有「護眼保健」相關文章,其中在提及「葉黃素」的段落便可以推薦電商平台中的葉黃素相關商品,藉此提升導購效益。

AI Search for EC應用實例──以知名藥妝通路品牌電商為例

知名藥妝通路品牌電商經營痛點

意藍合作夥伴之一的知名藥妝通路品牌,其電商網站所販售的商品類型十分多元,從美妝、保健品到服飾、零食、3C家電等等,共有將近十萬筆商品。面對大量且類型各異的商品,若沒有良好的搜尋引擎,消費者可能會查詢出嚴重偏離消費意圖的結果,例如搜尋「咖啡」時,真正的「咖啡豆」、「咖啡粉」卻出現在「咖啡口味軟糖」、「咖啡色眉筆」的後面;或是搜尋「口紅」時,傳統逐字比對的搜尋功能找不出「唇膏」商品,卻比對到了「口紅膠」商品,還呈現在查詢結果的前面,也就是該找到的找不到,不該找到的卻跑出來,對於電商顧客整體購物體驗大打折扣。

另一方面,所有商品的商品敘述、內容等文本資訊皆由各家供應商分別提供,因此文案內容長短不一、且賣點分散於多個欄位當中,例如面膜商品中,既提到了美白、保濕的功效,又提到了熱門的神經醯胺成分等。上述情形將導致兩個困難點──第一,消費者無法第一時間掌握產品賣點,因而延長了消費決策過程;第二,若要以人工作業進行SEO改善,讓如Google的搜尋引擎收錄正確並抓到重點,往往曠日費時。

導入AI Search for EC後實際效益

該知名藥妝通路品牌的電商平台導入了意藍AI Search for EC後,系統自動掃描、分析全站近十萬筆商品的各式資訊,包括標題、特色、商品描述等,並產出能代表商品的重點標籤,進而精準呈現與消費者意圖相符的搜尋結果;藉由組合這些多元的標籤,系統也能推送顧客高機率感興趣的商品,改善整體消費體驗,提高消費者停留在網站中瀏覽其他商品的意願。具體效益包含:

(1)站內轉換率較過去提升19%

(2)商品推薦轉換率較過去提升8.6倍

(3)消費者平均工作階段時長提升4.2倍

同時,運用AI Search for EC所生成的標籤進行SEO操作,也使全站頁面被站外搜尋引擎收錄的數量增加了56%,可見其對於電子商務的經營業者,能夠帶來具體、明確的效益。

常見問題 FAQ

Q1:什麼是「電商智能貼標」?它如何提升商品搜尋的精準度?

A:電商智能貼標是利用 AI 語意分析技術,自動從商品標題與描述中萃取出核心關鍵字的過程。

傳統搜尋依賴逐字比對,常出現搜尋「口紅」卻跑出「口紅膠」的錯誤。導入 AI Search for EC 的智能貼標後,系統能理解「口紅」與「唇膏」具備相同語意,並自動過濾不相關品項,讓消費者即使換了詞彙,也能在 1 秒內精準找到目標商品。

Q2:電商商品資訊多、文案風格不一,AI 處理得過來嗎?

A:AI Search for EC 可以,其專門處理格式多樣、文案長短不一的非結構化數據。

系統會自動掃描全站商品(如案例中的十萬筆藥妝商品),並將散落在標題、特色、商品描述中的賣點(如美白功效、神經醯胺成分)提取出來。這不僅解決了供應商文案不統一的問題,更能讓消費者第一時間掌握產品亮點,縮短決策時間。

Q3:智能貼標技術如何改善電商網站在 Google 上的 SEO 表現?

A:AI 生成的標籤能自動建立完整的網站地圖 (Sitemap),提升被收錄的能見度。

過去電商人員需手動為每件商品建立 SEO 內容,既耗時且成效難料。透過 AI Search for KM 所產出的標籤,能協助 Google 等外部搜尋引擎更即時、精準地抓取網頁重點。根據實測案例,這能讓全站頁面被收錄的數量增加達 56%。

Q4:為什麼電商平台需要「內容平台導購」功能?跟一般推薦有何不同?

A:這能將「知識內容」與「商品銷售」無縫串接,提升文章的轉單效益。

與一般的商品區塊推薦不同,AI Search for EC 能分析部落格文章中的段落語意。例如在「護眼保健」文章中提及葉黃素的段落,AI 會自動對應並推薦站內的葉黃素商品。這種「文薦貨」的模式能讓內容行銷轉化為實際銷售,顯著提升導購效率。

Q5:導入智能搜尋與貼標系統,對電商轉化率有具體數據支持嗎?

A:根據知名藥妝通路實測,站內轉換率可提升 19%,商品推薦轉換率更提升 8.6 倍。

優化搜尋與推薦機制能大幅改善購物體驗,減少消費者因找不到商品而跳出的機率。實測數據顯示,消費者的平均停留時間(工作階段時長)可提升 4.2 倍,顯示消費者更願意在具備智慧推薦的網站中瀏覽與下單。

Q6:電商業者如何開始導入 AI 智能貼標系統?

A:建議先進行現有商品庫的數據掃描,由專業顧問團隊輔助整合。

企業可針對目前搜尋體驗不佳、轉換率停滯等痛點出發。AI Search for EC 支援多種常用檔案格式,並提供彈性的部署方式。意藍的團隊能協助電商業者整合現有 API,並根據不同任務切換合適的大語言模型,以達成最佳的成本效益與效能。

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精華文章電商轉換率停滯?如何透過 AI 智能貼標與語意分析突破業績僵局

電商轉換率停滯?
如何透過 AI 智能貼標與語意分析突破業績僵局

在快速發展的數位經濟時代,電商領域的競爭也日益激烈,而企業如何提升電商網站的搜尋效能、提供更直觀精確的商品資訊,已成為贏得用戶信任與促成轉單的關鍵。意藍資訊的「新一代智能貼標與搜尋推薦系統 – AI Search for EC」便是專為電商經營者打造的解決方案,為企業拓展更加智慧且具競爭力的電商經營利器。

本期 AI 知識庫亮點

電商經營的常見痛點有哪些?
新一代智能貼標與搜尋推薦系統如何應對上述挑戰?
企業導入AI Search for EC有何優勢?
常見問題 FAQ

電商經營的常見痛點有哪些?

對於許多電商經營者而言,提升用戶的消費體驗以及增加銷售業績是最重要的目標,而經營過程中需要克服的常見痛點,包含如下:

(1)搜尋結果不全面、不精確:若顧客無法輕易透過平台搜尋到自己想尋找的商品,抑或搜尋結果包含諸多不相關的產品時,不僅消費者無法獲得更全面的選擇,欲銷售的商品也失去了良好的曝光機會。例如,使用傳統關鍵字比對方法的電商,常在顧客搜尋「口紅」的時候,連「口紅膠」商品都顯示出來,但是系統卻不懂得「唇膏」可能也是符合需求的商品,造成搜尋結果不全面也不精確,使顧客誤以為沒有合適的商品而跳出或離開、或是被淹沒在不精確的資訊中而放棄,這是最常見的問題。

(2)商品資訊過於繁雜:商品說明包含過多的專業術語或是細瑣的描述,使顧客不易理解其重點資訊、無法快速得知商品亮點,皆可能導致其購買意願降低,進而提前離開購物頁面,流失交易完成的機會。或許會有電商採用人力編輯來標注重點資訊,然而商品眾多資訊龐雜、人工成本高昂、消費者關注重點經常在變化等,都讓這個問題更加難以解決。

(3)商品推薦系統不理解顧客消費意圖若推薦的結果無法準確命中消費者喜好、推播消費者「有感」商品,便難以進一步促成轉換為訂單,這也是造成站內轉換率停滯不前的因素之一。例如同樣是日常生鮮食品的「雞胸肉」,如果系統能夠理解顧客消費行為背後的意圖不只是「食用」,還包括了「攝取蛋白質」、「低熱量」、「低脂肪」等進一步延伸到「健身」之意圖,或是「易咀嚼食用」等不同的偏好,就可以做出更好、更符合的推薦。

新一代智能貼標與搜尋推薦系統如何應對上述挑戰?

AI Search for EC 基本介紹
為了解決上述電商營運中所面臨之搜尋與推薦結果相關的問題,意藍資訊專為電子商務打造「新一代智能貼標與搜尋推薦系統 – AI Search for EC」,運用了最新的AI語意分析技術,能夠自動解析商品中所帶有的各式資訊文本,判讀出商品的品牌、品項、規格、特色等屬性,甚至能夠了解其情境及用途,並用AI生成出能代表商品的重點標籤。
藉由組合這些多元的標籤,不僅從資訊的層面提升至意圖 (intent) 的層面,還能提升平台的搜尋引擎優化 (Search Engine Optimization,SEO) 效果、增加被搜尋引擎收錄的機會,幫助提升商品曝光和點擊率,也可以提高搜尋結果的準確性,讓消費者更快速地找到符合需求的商品;同時,透過語意分析的貼標過程,AI Search for EC也能深度理解顧客的消費意圖、偏好及興趣,進而提供精準的個人化商品推薦,提高顧客下單機率。
AI Search for EC 亮點特色

我們進一步總結AI Search for EC的亮點特色如下:

(1)語意分析結合AI模型,為商品完整、精準貼標:藉由語意分析技術與訓練成熟的AI模型,系統能解析商品文本所表達的語義,抽取出商品重點屬性,並理解同義概念、不同產業對商品的描述等影響因素,達成商品完整、精準的貼標,例如系統會知道「牛奶蛋捲」是一種蛋捲,牛奶是其風味或特色,是屬於休閒食品而非飲料等。如此一來,搜尋結果便能更全面且準確地呈現,即便顧客使用不同詞彙進行查找,仍能夠找到與搜尋意圖相匹配的商品。

(2)綜合評估多項指標,客製化商品推薦:除了透過語意分析深度理解顧客的消費意圖外,系統也會針對商品在外部的搜尋量、網路聲量、以及銷量等多項指標進行綜合分析,發揮意藍資訊在外部輿情數據的強項,這樣的貼標機制能同時反映消費者需求、市場流行趨勢以及銷售狀況,充分運用外部的數據知識,做出更自動化、符合時宜的商品推薦。

(3)支援即時數據更新,反映市場變化AI Search for EC也能夠動態更新商品標籤,反映即時的市場變化,進而確保系統提供的搜尋、推薦結果與市場脈動相符,為企業在變動快速的電商環境中取得競爭力。

企業導入AI Search for EC有何優勢

電商經營者導入後的實際效益
經過眾多知名及大型電商經營者導入AI Search for EC後,與未導入前的狀況兩相比較,發現AI Search for EC能將更精準的搜尋結果呈現在消費者面前,減少消費者因搜尋到不相關的商品而跳出頁面之情形,並且可以加速消費者決策歷程;而推薦系統的優化,除了能夠提升品牌整體轉換率外,在推送給顧客高機率感興趣的商品同時,也能打造優良的使用者體驗,促使顧客願意持續回頭購物,培養對品牌的忠誠度。
另一方面,系統經由AI語意分析技術所生成之商品標籤,除命中顧客消費意圖、能吸引他們點擊並延長網頁停留時間外,這些符合趨勢潮流的標籤,也可成為電商進行搜尋引擎排名優化的強大武器,改善搜尋引擎對於全站頁面的收錄率,同時讓商品在搜尋引擎中有更好的排名,增加曝光機會,帶動業績成長。
企業導入AI Search for EC的流程與要點
AI Search for EC是一個完整、具有彈性的系統,企業只需提供商品資料Product Feed,其格式不論是JSON、XML、CSV均可, AI Search for EC便能透過API串接的方式,將商品資料傳送至雲端,進行數據處理及語意分析,再將分析出的搜尋與推薦結果回傳,亦提供了搜尋入口、關鍵字意圖猜測、類別商品推薦、相關商品推薦、個人化推薦等多種功能;同時,經過高承載量的實地驗證,即便是如雙11的電商購物大節也能從容應對,讓企業能輕鬆地將搜尋與推薦的功能整合至購物網站或是應用程式中。

常見問題 FAQ

Q1:為什麼我的電商網站搜尋功能老是「搜不準」?

A:傳統搜尋多依賴字面「關鍵字比對」,無法理解消費者的「語意意圖」。

例如顧客搜尋「口紅」,系統若只做字面比對,可能會跑出無關的「口紅膠」,卻漏掉同義的「唇膏」。導入 AI Search for EC 後,系統能自動解析品牌、品項、規格等屬性,理解同義概念,讓消費者即使換了詞彙,仍能精準找到符合需求的商品,減少因搜尋不精確導致的跳出率。

Q2:商品文案太長或專業術語太多,消費者看不懂怎麼辦?

A:可以透過 AI 語意分析自動生成「商品重點標籤」,讓亮點一目了然。

AI Search for EC 能自動掃描繁瑣的商品描述,抽取出品牌、特色、情境等核心屬性。這不僅取代了高昂的人工編輯成本,更能幫助顧客在幾秒內掌握商品價值與用途(例如將「牛奶蛋捲」自動歸類為休閒食品而非飲料),加速消費者的決策歷程。

Q3:如何讓推薦系統不再「亂推薦」,而是真正命中顧客的消費意圖?

A:關鍵在於將推薦邏輯從「資訊層面」提升至「意圖 (Intent) 層面」。

以「雞胸肉」為例,AI Search for EC 能理解顧客背後的意圖可能是「健身攝取蛋白質」或「低熱量飲食」。透過深度理解消費者的興趣與偏好,系統能推播讓顧客「有感」的商品,進而打破站內轉換率停滯的局面。

Q4:除了站內數據,AI Search for EC 還能參考外部流行趨勢嗎?

A:可以,系統會綜合評估外部搜尋量、網路聲量及銷量等多項指標。

這是意藍資訊的獨家強項,系統能發揮外部輿情數據的優勢,將消費者當下的需求與市場流行趨勢(Trend)納入貼標機制。這讓推薦結果不僅符合歷史數據,更能自動化地做出符合時宜、動態調整的客製化推薦。

Q5:AI 智能貼標對電商的 SEO(搜尋引擎優化)有什麼實質幫助?

A:AI 生成的趨勢標籤能增加網站頁面被 Google 等搜尋引擎收錄的機會。

這些由 AI 語意分析產出的標籤符合當前的潮流搜尋詞彙,能有效提升全站頁面的收錄率。當商品在站外搜尋引擎中有更好的排名與曝光機會,就能吸引更多自然流量進入網站,帶動業績成長。

Q6:企業如何導入電商智能貼標系統?

A:流程非常彈性,企業只需提供商品資料 (Product Feed) 即可完成串接。

企業不論提供何種格式的資料,皆可透過 API 傳送至雲端進行語意分析,並即時回傳搜尋入口、意圖猜測、個人化推薦等多種功能結果。這套具備彈性的系統能協助企業在不變動現有核心架構的前提下,快速實現電商經營效率的升級。

想進一步了解「新一代智能貼標與搜尋推薦系統(AI Search for EC)」?

想即時掌握 AI 實際導入案例與趨勢觀點嗎?

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