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2024/12意藍AI Search智能搜尋解決方案 獲113年人工智慧技術服務機構能量登錄認證
意藍資訊（股票代號：6925）日前取得數位發展部數位產業署113年人工智慧技術服務機構能量登錄認證，展現在AI技術應用領域的卓越能力。此次通過認證的服務包含AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統，以及AI Search for EC智能貼標與商品推薦系統；將生成式AI與公司搜尋、語意分析、資料處理等核心技術做結合，針對產業痛點打造可實際落地之解決方案。
AI Search智能搜尋系列服務乃意藍針對不同產業需求提所提供之智能搜尋解決方案，本次AI Search for EC、AI Search for KM更是分別取得「產品服務智慧推薦搜索」、「人工智慧離線API程式庫開發」、「虛擬助理」等多項認證，象徵著意藍人工智慧核心技術能力與⾏業應⽤能⼒的肯定。
AI Search for KM整合了高速搜尋、自然語言處理與生成式AI技術，替組織專屬的知識庫打造如同ChatGPT般的知識問答能力，不僅促進知識流通、提升組織作業效率，更提供地端專屬模型與雲端服務兩種導入方式，符合權限要求與資安/稽核規範；而AI Search for EC則是意藍專為電子商務打造的智能搜尋與推薦系統，憑藉自主研發的AI語意分析模型與搜尋引擎技術，自動提取商品特徵詞以生成商品標籤，亦能分析商品外部搜尋量、網路聲量及銷量等多項指標，精準推薦符合顧客需求的商品，全面提升消費者體驗與商家營運效益。
展望未來，意藍將持續深耕於AI應用領域，推廣生成式AI技術在百工百業的應用，致力成為智能轉型的領航者，協助企業與組織實現智能升級，共同應對未來科技革新的挑戰。
2024/12意藍資訊榮獲「第12屆智慧城市創新應用獎」，以生成式AI賦能知識管理
意藍資訊(6925)作為國內首屈一指的AI智能數據代表廠商，推出多項可實際落地之AI解決方案，本次更以「AI Search for KM 新一代生成式AI知識代理人平台」榮獲第12屆(2025)智慧城市創新應用獎，展現了AI技術在智慧城市應用中的創新潛力和實際價值。
本屆智慧城市創新應用獎共計收到94報名件數，涵蓋智慧治理、智慧交通、智慧醫療等多元領域，最終企業暨財團法人創新應用組共5件入選，競爭激烈。評選標準包括創新性、功能性、場域試煉效益，以及AI(人工智慧)與大數據的整合應用，而意藍的「AI Search for KM」憑藉其卓越的技術與應用價值，再次獲得評審肯定，締造佳績。
AI Search for KM 新一代生成式AI知識代理人平台
榮獲第12屆(2025)智慧城市創新應用獎
AI Search for KM 即新一代生成式 AI 知識管理系統，意藍資訊整合生成式 AI、高速搜尋引擎、獨家 NLP 技術，並擁有領先業界的知識管理經驗，為企業實現更卓越且智能的知識搜尋與問答服務。
意藍資訊(6925)深耕AI語意分析、搜尋與資料處理技術近20年，本次獲獎的「AI Search for KM新一代生成式AI知識代理人平台」以大型語言模型與生成式AI技術為核心，結合NLP與搜尋技術，實現智能化的知識搜尋與決策支持服務。
公部門進行智慧治理時常會遇到的挑戰，如大量且分散的非結構與結構化資料不易進行活化運用，且還需滿足組織權限控管及AI規範要求，故意藍AI Search for KM結合生成式 AI、搜尋引擎與 NLP 技術，克服了業界於應用AI時，易產生AI幻想、機敏資料洩漏風險等技術難點，並突破技術限制，打造不需額外訓練模型、不受模型長度限制之智能知識問答平台，符合權限與政府資安/稽核規範，同時可提升公部門作業效率 40% 以上。
以智慧政府實際應用為例，AI Search for KM可在多種情境下協助各組織單位更輕鬆地進行知識檢索與完成任務。如作為循證治理工具，AI Search for KM能分析施政成果與社會趨勢，提供具循證價值的政策建議，支持決策者精準應對公共議題與政策挑戰，全面助力智慧化治理的實現；此外，透過生成式AI與自然語言模型，再整合單位過往歷史數據，國家災防單位藉此建構一歷史資料問答平台，可快速調取災害管理或施政數據，以提升事件處理與應變效率；而應用於地方政府陳情客服輔助時，當單位人員輸入收到的民眾陳情內容，系統便能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，最後透過生成式AI自動生成回覆模板，包含案件摘要、處理方式及聯繫資訊，幫助地方單位全面提升客服效能，減輕人力負擔。
作為國內智能數據代表廠商，意藍AI Search for KM協助公部門建構AI就緒資料(AI-ready data)之知識庫，從數位治理提升到循證治理，故本次意藍獲獎智慧城市創新應用獎，不僅是對意藍AI與大數據技術之肯定，也標誌著AI Search for KM知識管理解決方案於公部門應用的實際價值。未來意藍也將繼續與國家單位、客戶、合作夥伴攜手，共同迎接生成式AI的挑戰與機遇，實現更智慧的城市未來。
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2024/11意藍資訊攜手產學界推動社群大數據分析校園競賽 助力培育未來數據人才
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「2024全國社群大數據分析校園創新競賽」近日圓滿落幕。本屆賽事命題聚焦企業實務，吸引全國各大專院校共147支隊伍、539名學生報名參賽，透過社群觀測平台與網路輿情分析工具，深度剖析產業趨勢及品牌行銷策略，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，包括國立暨南大學國際企業學系副教授陳靜怡、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。來自9所大學的12強隊伍各自聚焦6家品牌的不同實務挑戰，最終銘傳大學「美少女戰士」團隊榮獲第一名，他們以黑橋牌為例，探索如何結合品牌傳統核心價值與大數據分析，打造全新商業模式，憑藉實證數據與創新思維贏得評審一致肯定；第二名為國立高雄科技大學「牛菌絲」團隊，他們以EDWIN為例，針對零售市場多通路整合的趨勢，探討如何利用大數據深入了解消費者購物行為，為品牌設計更精準的行銷策略；第三名為國立高雄大學「Please give me more time to meet you」團隊，他們透過分析行車紀錄器市場現有需求缺口，提出故事行銷、創造領袖人物等解決方案，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，意藍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 | 銘傳大學企業管理系 – 「美少女戰士」 |
| 第二名 | 國立高雄科技大學智慧商務系 – 「牛菌絲」 |
| 第三名 | 國立高雄大學資訊管理系 – 「Please give me more time to meet you」 |
| 佳作 |
「貓咪喵喵隊」、「東亞帝國」、「愛會消失對不隊」、「四星彩沒簽隊」、「飛越極限」、 |
2024/11意藍資訊獲邀參加「2024全國資訊主管聯席會」 展示生成式AI於智慧政府之應用趨勢
意藍資訊（股票代號：6925）受邀參與數位發展部主辦之「2024全國資訊主管聯席會」活動，此次活動主要為促進政府機關間、資訊服務業者資訊技術與經驗之交流，協力提升政府治理效能與服務品質。
意藍資訊作為國內首屈一指的 AI 智能數據代表廠商，致力於將生成式 AI 技術融入單位組織解決方案中。新一代生成式AI知識管理系統 – AI Search for KM 透過生成式 AI 的能力，讓政府單位或是組織可以口語化問答的方式高效查詢內部資料，並且支援多格式檔案搜尋及權限控管，無論是地端或雲端部署都能靈活應用，有效避免機敏資料外洩並提升知識管理效率。另一方面，OpView社群口碑資料庫則專注於輿情資料的快速彙整與分析，協助即時掌握社群輿情脈動，為策略規劃提供精準的數據支持。
AI Search for KM
OpView –
而在本次展會中，意藍資訊總經理楊立偉則以「生成式AI知識管理及AI輿情應變顧問」為主題，向與會嘉賓介紹意藍如何運用AI技術來進行知識管理與輿情觀測，同時也分享協助公部門完成循證決策、以數據驅動政策應用的實績案例。
誠摯感謝政府機關貴賓參與此次「2024全國資訊主管聯席會」，並與意藍共同交流 AI 技術與實際應用。未來，意藍資訊將持續深耕 AI 技術的研究與應用，致力於為政府組織單位提供全方位的數位解決方案及提升治理效能。
AI Search for KM
新一代生成式AI知識管理系統
AI Search for KM 即新一代生成式 AI 知識管理系統，意藍資訊整合生成式 AI、高速搜尋引擎、獨家 NLP 技術，並擁有領先業界的知識管理經驗，為組織單位實現更卓越且智能的知識搜尋與問答服務。
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。
OpView –
AI 輿情應變顧問
意藍資訊結合 DeepNLP 與大型語言模型，透過簡單的口語問答，由 AI 梳理大量文本並生成議題摘要內容，輕鬆且快速獲得事件多面向輪廓，協助組織單位即時掌握輿情變化，大幅提升作業效率。
2024/11意藍資訊獲邀於 2024 Meet Taipei+ 創新未來館趨勢短講 分享最新 AI 轉型應用！
在 AI 浪潮下，大部分企業迫切地尋求數位化、智能化轉型，可以說是「百工百業用 AI」，各產業皆面臨全新的機遇以及挑戰。而企業的核心競爭力–知識流，其存儲、搜索與活用更成為資訊轉型的關鍵一環，為達成企業永續，知識管理是為不可或缺的一部分。
在 2024 Meet Taipei+ 創新未來館趨勢短講活動上，意藍資訊產品經理吳于艷，分享了企業知識管理的重要性及其實際應用案例，吸引眾多產業先進參與。我們展示了意藍的生成式 AI 知識管理系統「AI Search for KM」，該系統結合生成式 AI、搜尋引擎與 NLP 技術，專為企業設計，具備企業權限控管、資料安全與高效能等特性，能夠有效提升作業效率達 40% 以上。
同時我們深入介紹了 AI Search for KM 在國家災害防救單位、大型金控企業及建廠設備業者等領域的實際導入案例，並展示了系統如何幫助這些企業快速搜尋並管理內外部資料，進一步提升決策效率。例如，透過「知識問答」功能，組織人員僅需輸入簡單的口語化問題，即可獲得精準且即時的知識內容，減少繁瑣的搜尋過程。同時，靈活的權限設定與資料來源整合功能，也讓不同部門及層級的使用者能快速找到專屬資訊，極大提高了跨部門協作效率。
展望未來，意藍資訊將持續深耕 AI 技術的研究與應用，致力於為企業提供全方位的數位解決方案。我們期待透過這些創新工具，幫助更多企業實現數位化、智能化轉型，加速產業升級，並為各行各業帶來更智慧、更高效的工作模式。
2024/11 AI破繭，KM重生！ 意藍資訊力推AI Search for KM，翻轉知識管理應用價值
因少子化導致缺工加劇，加上大量老師傅屆齡退休，迫使許多企業邁入世代交替關鍵期。為求傳承老師傅技能與Know-How，避免生產力出現斷層，近年各界紛紛追求系統化知識管理（KM）手段。
無奈傳統KM系統導入流程冗長，且礙於知識量體龐大分散，以致檢索困難，造成企業無法有效應用。久而久之，使企業費力搭建的知識庫（KB）被束之高閣，原本企盼的知識傳承願景落空，著實可惜。
為補強多年未解的KM需求缺口，向來深具知識管理與搜尋引擎底蘊的意藍資訊（eLAND），積極將生成式AI與大語言模型（LLM）引入KM，在2024年初推出「新一代生成式AI知識管理系統」（AI Search for KM；簡稱AISKM）。憑藉其中諸多亮點特色，成功打通KM任督二脈，還據此獲得國科會舉辦首屆GenAI Stars百工百業應用選拔「創新創業組」銀獎殊榮。
GenAI加持，實現原樣知識入庫妙效
意藍資訊創辦人暨總經理楊立偉博士表示，過往企業導入第一代KM時面臨不少痛點。首先資料蒐集與格式正規化過程艱難，等於在資料入庫整理的起步就陷入泥沼；其次就算辛苦建立大型KB，使用者也難以知悉裡頭有何知識，加上搜尋方式不靈活、不知要下什麼關鍵字，導致後續的分享取用出現障礙。
「換言之不論整理知識、使用知識、分享知識乃至創造知識，每一段都不容易」 楊立偉說，所以前一代KM歷經近20年發展，遲遲未能發揮預期價值。
所幸隨著GenAI崛起，總算讓KM迎來蛻變契機，也促使意藍孕育出有別於傳統的AISKM。
意藍的做法，主要是將GenAI分別置入KM系統最底層和最上層。放在最底層，旨在運用GenAI強大的理解能力，順勢開創「原樣知識入庫」新局，意即不管知識以PDF、Excel、Word、Table…等形式存在，亦無需理會用詞用語是否標準，皆可直接入庫，不再需要費時進行資料整理及格式統一，減輕前置作業負擔。
至於擺在最上層，最大意義就在於方便性。從前使用者需要上課，學會如何理解內容、下Keyword，才能操作KM，門檻偏高；反觀現在只要以口語提問，KM便提供答案。但楊立偉提醒，KM屬於企業級應用，務求答案準確、符合預設的資料範疇，不宜摻雜不相干內容；因此AISKM蘊含深厚的檢索生成增強（RAG）技術基底，確保GenAI給出答案時，都能清楚交待答題邏輯、引用的數據出處，使答案更具可解釋性、可驗證性、可稽核性。
另值得一提，因意藍早年併購龍捲風科技，已建立堅強的搜尋引擎功力，擅於區隔企業不同部門的資料存取權限，有效避免資料與模型無差別地混用。所以即便不同單位同仁詢問相同題目，也能依各自權限產生不同答案，以消弭企業在意的提示詞攻擊（Prompt Attack）風險。
自研eLAND GOAT，迎合RAG和KM場景需求
談及AISKM與其他廠商AI-based KM的技術差異，一是多數其他廠商引用外部的雲端GenAI方案、如ChatGPT；反觀意藍經營知識管理多時，深知許多企業擔心若將資料與模型上雲、可能引發洩漏機密或資料混用，故為AISKM設計少見的地端版和私有雲版方案選項。
此外意藍自有核心搜尋引擎技術，而非援引外來引擎，相對擅長中文斷字切詞，不管做全文檢索、語意檢索都更為精確，有助於在第一道過濾時找出正確答案，大幅增強RAG解題品質。
不僅如此，AISKM還包含多項其餘獨到利基。譬如支援LLM抽換，現階段可抽換的LLM標的涵括GPT-4o、GPT-4o mini、TAIDE、Llama 3，或意藍專為RAG與KM設計的eLAND GOAT大語言模型，下一步將納入Gemini及Claude。經測試eLAND GOAT的問答忠誠度分數達88%，雖稍微落後GPT-4o的90%，但嚴格來說它算是13B小模型，僅需具有48GB VRAM的顯卡便可運作自如，建構成本低，且能部署在地端，深具小而美優勢。
更特別之處，在於eLAND GOAT相較通用型LLM增強了幾項能力，包含擅長從不同問法得出對應正確答案；從大量資料擷取最適切答案段落；可閱讀表格內容；支援Function Call、稱為Active RAG的意藍獨家技術，能依據完整答題所需，適時主動呼叫外部輿情資料或政府開放資料。要重要的，當eLAND GOAT找不到答案，不會硬答，以消弭AI幻覺。
以AISKM取代傳統客服KB，使處理案件量激增
論及新一代生成式AI知識管理系統的導入效益，首先據哈佛商學院與BCG顧問集團共同發表的論文顯示，AI可分擔完成12.2%的知識任務，另有25.1%任務可因AI加快、40%任務得以提升品質。
針對意藍用戶端的客服單位實證，若調閱傳統客服知識庫，平均每人一天可處理24到28個進件，一旦改採AISKM，處理的案件量有望提升到逾40件。
楊立偉歸納，最適合的AISKM應用情境，現階段落在服務業、金融業及政府單位等重度使用KM的領域。係因他們知識量大、不容耗時翻箱倒櫃調閱文件；或知識量也許不大，但人員流動率高，需加快新人上手速度；或是像金融業知識更新頻率快，頻繁重新訓練LLM緩不濟急。
所以上述客群迫切仰賴AISKM這般以RAG為基礎、再結合搜尋引擎與LLM的應用場景。如國家災害防救單位借重Function Call，加速整合歷史與即時災害數據，將以往人工查閱時間從逾4小時驟減為10分鐘內，趕在黃金時間做出防救災決策。
或是如大型金控企業，可利用AISKM拆解任務及選用工具，並隨需生成輸入參數、解析輸出結果，完成複合型知識任務。亦能拆解任務並啟動RPA，接續執行資料的擷取與整合、清理與準備，終至回覆自動化對帳結果，促進智慧流程自動化。
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