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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

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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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。

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AI Search 電子報 | vol.13 多來源資料一次整合，AI 如何助力情資研析？

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。

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Vol.13 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞：整合式智慧系統改變偵查流程：AI 助力金融情資研析
趨勢觀點：AI Search 翻轉資訊搜尋效率，改寫辦公室工作流程

整合式智慧系統改變偵查流程：AI 助力金融情資研析

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。

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，便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：

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：

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。
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。
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。
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.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。

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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 | vol.11 AI 實務應用案例：KOL 評估 × 金融情報自動化

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.11 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞 – AI 趨勢應用：用 AI Agent 整合數據，快速選出最佳影響力合作對象
知識快遞 – AI 導入案例：金融情資零散難掌握？帶你了解金融機構如何用 AI 整合情報

用 AI Agent 整合數據，快速選出最佳影響力合作對象

在行銷策略中，挑選合適的 KOL 已成為重要且關鍵的決策，因為合作對象不僅影響品牌曝光，也牽動後續成效。然而若缺乏 AI 協助，行銷團隊往往需要自行到 IG、YouTube、Dcard、PTT 等多個平台搜尋資料，且不同團隊或成員之間的判斷標準（如按讚數、留言數、內容調性、受眾輪廓等）也可能不一致，使得挑選 KOL 成為耗時且主觀性高的作業。

OpView AI Agent 的價值不僅是「能回答問題」，而是能替使用者跑流程、整合資料並生成比較報告，讓行銷人員能用一致、可量化的方式進行決策，有效降低人工比對的時間。

▲ OpView AI Agent 應用服務

使用者可透過圖示化問答介面，自行輸入問題，或選擇系統提供的情境按鈕，如「KOL 分析」、「主題趨勢」、「廣告投放」等。AI Agent 會根據不同情境調用最合適的分析模組，串接站台資料生成重點摘要與建議，幫助使用者快速掌握資訊核心、輿情變化與行銷機會。

AI Agent 在醫美產業的應用：以數據輔助 KOL 決策

以醫美產業為例，品牌方在挑選 KOL 時，通常需要同時檢視多項指標，例如過去在相關主題上的發文內容、平均互動表現、受眾輪廓，以及是否曾出現負面回饋或爭議紀錄。過往這些資訊往往需要行銷人員分別在不同平台上手動搜尋與比對，耗時又不易掌握全貌。

但使用 AI Agent 時，行銷人員只需輸入關鍵條件（主題、平台、期間），系統便會：

抓取跨平台資料（Dcard、IG、PTT 等）
計算聲量與互動指標（平均按讚、留言、Keyword 呈現等）
建立候選清單
產出推薦理由與比較依據

這讓行銷團隊可以一次看到「多位 KOL 的比較表格」，快速理解誰最適合合作。

此外，AI Agent 會同時提供推薦依據，例如：相關主題之平均貼文互動、討論熱點與常見問題，以及內容調性是否與品牌相符，讓使用者能以「資料為基礎」做判斷，而非僅依賴過往經驗。

▲ OpView AI Agent 問答示意圖

操作時，使用者可以選擇自行發問或透過系統預設按鈕進行問答。上圖是以自行發問的方式，請 AI Agent 分別提供不同社群網站各3位 KOL 作為參考清單，並根據判斷標準各推薦最合適的合作人選。透過此種方式，品牌便可以一次綜覽不同人選的合作效益分析，加速行銷決策效率。

金融情資零散難掌握？帶你了解金融機構如何用 AI 整合情報

金融機構在投資研究與風險控管中，最常遇到的挑戰是「資料分散、資訊量大、判讀時間長」。在市場變動加快的情況下，決策速度往往受到資訊處理效率限制。
對此，意藍資訊推出以 AI Search 為核心的三大解決方案，包含「情報分析」、「智慧客服」與「輔助作業」，透過完整的 AI 落地應用架構，協助金融機構提升作業順暢度與決策品質。
在本期電子報中，我們將聚焦於「情報分析服務」的應用，藉由案例說明 AI Search 解決方案在投資與風控作業流程中扮演的角色及其價值。

在金融機構內部，投資情報研究與風控單位的第一線人員於日常作業中，經常面臨以下四大難題：

資料來源分散，變動頻率不一
資訊龐雜，人工統整效率低
文件內容複雜，人工判讀耗時
難依個人業務需求，進行客製化彙整與應用

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，打造可同時支援投資研究與風控作業的智慧情報平台。平台系統整合公司資本結構、財務報表、即時公告、新聞、法規等關鍵資訊，單位人員僅需於單一平台內操作，即可進行跨來源資料的檢索與分析，獲取一致且即時的資訊。

首先，在投資情報服務應用中，平台內彙整企業基本資訊、財務報表與社群輿情等多來源資料，自動生成視覺化圖表，協助投資人與分析師快速掌握企業經營狀況與市場波動，進一步判斷新聞對公司股價的正負面影響與幅度。

▲智慧情報平台系統「投資情報」應用示意圖

而在風險控管方面，平台則會在多來源資料中自動偵測可能影響企業的異常訊號，並透過語意模型比對關鍵變化，生成分析與預警訊息，讓風險管控由過往的「被動查詢」轉為「主動偵測」，提供單位更即時、更精準的分析結果，提升面對事件的預警速度與應對效率。

▲智慧情報平台系統「風控情報」應用示意圖

透過整合多來源資料並以語意模型協助解讀，AI Search 讓金融作業流程更接近「即時決策」。資料取得與分析速度的改變，也逐漸重塑金融單位的工作方式。

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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｜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

知識快遞 – AI 趨勢應用：生成式 AI 如何思考？從大語言模型看懂它的「腦內運作」
知識快遞 – AI 導入案例：從人工查核到智慧偵查：AI 如何重塑金流分析效率

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：

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

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。

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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

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.09 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞 – AI 趨勢應用：AI 為什麼越來越懂你？揭開自然語言處理的進化關鍵
知識快遞 – AI 導入案例：AI 導入供應鏈，優化決策與風險管理

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：

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。
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。
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。
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

OpenAI 的 GPT 系列
Meta 的 LLaMa 系列
Google 的 Gemini
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：

大量的數據訓練：讓模型從大量文本數據學習語言知識。
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。
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：

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。
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。
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。

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。
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。

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

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.08 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞 – AI 趨勢應用：從被動搜尋到主動理解：Active RAG 開啟智能問答新時代
知識快遞 – AI 導入案例：AI 導入授信流程，強化金融風控與決策效率

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：

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。
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。
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：

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。
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。
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：

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。
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。
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。
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。

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。

AI Search 電子報 | vol.07 四大模組打造 AI 決策循環，開啟企業新解方！

AI Search 電子報｜AI 企業應用焦點

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.07 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞 – AI 趨勢應用：AI 智能決策循環：四大模組打造企業營運痛點新解方
知識快遞 – AI 導入案例：企業規範更新快、投資關係難辨識？AI 助證券業打造智慧流程

AI 智能決策循環：四大模組打造企業營運痛點新解方

本期報告摘錄意藍《年度 AI 落地案例一次看：企業決策與實務應用大解密》研討會精華，針對 AI Agent 在企業工作流程上的價值與應用面向進行說明，並對於企業經常面臨的痛點提出「AI 智能決策循環」解方，透過四種功能模組幫助組織運作智慧化。此外，本期也將透過證券業實際導入 AI 的案例，分享 AI 落地應用情境，揭示 AI 如何協助企業提升效率、降低風險。

AI Agent 價值與應用

從解決問題到主動串接企業知識運用再升級

AI Agent 已由單純的問答工具，進化成能融入業務流程、主動執行任務的數位協作夥伴。企業透過導入 AI Agent，不僅能優化流程、提升效率，還能加速 AI 的落地，進而推動更全面的數位轉型。AI Agent 的價值體現在多元的企業場景，下方分享五種常見應用：

智慧客服系統：協助民眾快速獲取資訊，減輕人力負擔、提升服務體驗。
內部客服助理：幫助客服人員即時查找內部資料，提升回覆效率與服務品質。
金融投資服務：分析新聞資訊對企業股價的正負面影響，提供投資人與分析師判斷依據。
金融風控情報：持續監測金融資訊，並且即時通報潛在風險事件與異常。
輔導作業助理：檢核文件的一致性，生成報告並分析潛在風險，全面提升作業效率。

由此可見，企業若能與 AI Agent 協作，將能強化決策力與市場反應速度，並在多元場景中展現價值。

AI 智能決策循環

動態機制驅動模組自主檢核持續優化

AI Agent 展現了巨大的潛力，但若要讓它真正成為企業日常的一部分，必須先解決導入上的難題。在 AI 落地的過程中，企業最常面臨的四大挑戰是：「資料來源多且分散」、「人力不足」、「任務時效性高」以及「跨部門知識斷裂」。
針對這些痛點，意藍資訊提出由四大功能模組組成的 AI 智能決策循環，透過「整合、推論、生成、檢核」的流程，打造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問題。

▲ AI 智能決策循環流程圖

在智能決策循環中，四大模組分別承擔不同任務。首先，「動態監控與情報整合」模組負責蒐集來自主管機關公告、新聞以及財務報表等外內部重要資訊，讓組織能即時掌握政策與產業的最新動態。接著，透過「數據推論與關聯分析」模組將蒐集到的資訊轉化為洞察，辨識其中的風險與機會，並進一步進行關聯分析與影響推論，協助決策者全面掌握資訊。

而「內容生成與專業論述」模組，則將前一階段的洞察落實為研究報告、簡報或 FAQ 等具體產出，使資訊能被傳遞與應用。最後，「品質維持與異常監測」模組會透過檢核與修正，避免產出的資料有誤或缺乏邏輯性，並將檢核後的結果反饋至監控端，使模型得以持續修正，形成自我優化的閉環運作系統。

針對以上 AI Agent 導入架構，在本期及往後兩期電子報中，我們將分別以證券業、金融業、食品業的導入實例進行應用展示。藉由產業案例解析，更清楚說明 AI Agent 如何融入不同產業的業務流程，以及在多元任務階段中的應用價值。

企業規範更新快、投資關係難辨識？AI 助證券業打造智慧流程

在證券業中，資訊的即時性與正確性十分重要，尤其對於承銷與輔導部門而言，從企業申報資料、產業政策更新到揭露文件，每一個環節都影響著申請上市的成功與否，以及風險控制。而透過導入生成式 AI ，組織不僅能減少人工作業的成本，也能在情報蒐集、資料比對與內容產出上實現自動化，提升工作流程效率。

▲ 證券業 x AI 導入實務流程圖

首先，透過「動態監控與情報整合」模組，AI 會每日持續追蹤證交所公告、金管會規範與產業政策，讓團隊第一時間掌握能影響流程的變化，即時調整方向，降低潛在承銷風險。接著，在「數據推論與關聯分析」模組中，AI 藉由比對董監事名單與關係人清單，快速計算並推演出完整的企業結構與潛在關係人，揭示隱藏的投資結構，避免因資訊不透明造成的判斷偏差。

▲ 數據推論與關聯分析 AI 應用示意圖

此外，證券業亦能藉由「內容生成與專業論述」模組，請 AI 協助擬定公開說明書草稿與揭露重大風險，使組織得以讓專業人員專注於內容修訂與專業判斷等專業性工作任務，更有效運用人力。最後，應用「品質維持與異常監測」模組，AI 能協助組織自動比對申報文件、財務報表與公告內容的一致性，並透過即時標記功能，防堵錯誤或違規揭露的風險，確保資料的品質與合規性。

▲ 品質維持與異常監測 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，證券業導入 AI 的應用實例不僅優化了部門運作方式，也大幅提升任務執行效率與風險管理能力，更展現出 AI 在金融專業領域的實用價值。

AI Search 電子報 | vol.06 企業如何與 AI Agent 協作打造高效工作流程？

AI Search 電子報｜AI 企業應用焦點

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.06 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞 – AI 趨勢應用：從理解到協作：AI Agent 為企業打造高效工作流程
知識快遞 – AI 導入案例：公共治理新利器：AI 在員額評鑑的應用效益

從理解到協作：AI Agent 為企業打造高效工作流程

前 2 年，企業導入 AI 主要用來回應問題或加快資訊處理速度。但自今年起，企業更期待 AI 能主動思考、完成多步驟任務，這也讓「AI Agent（AI代理）」成為新一代 AI 應用的核心焦點。不同於先前只能被動執行指令的 AI，AI Agent 具備自主感知、決策與行動能力，能像一位可靠的虛擬助理，協助你完成多步驟任務、主動分析資訊，甚至隨著使用次數越多越聰明。本文將帶你全面認識 AI Agent 的概念、運作流程與實際應用價值。

什麼是AI Agent（AI代理）？

AI Agent 定義 / 基本概念

AI Agent，是一種具備自主決策與行動能力的人工智慧系統。與傳統 AI 需要明確指令才能運作不同，AI Agent 不僅能理解任務本身，更能推敲背後的目標、從環境中感知資訊，並根據累積的經驗做出最佳決策；簡單來說，它不只是「能做」，而是「知道為何做、該怎麼做、接下來該做什麼」。AI Agent 通常具備以下四大能力：

目標導向（Goal-oriented）：可以根據使用者指定的目標，自行規劃任務執行流程。
感知能力（Perception）：能自外部環境或使用者互動中，擷取關鍵資訊。
記憶與學習（Memory & Learning）：擁有記憶機制，可學習並累積過去的經驗，進一步優化未來表現。
自主行動（Autonomous Action）：能主動採取行動，如呼叫 API、使用工具、完成多步任務等。

AI Agent 與一般生成式AI的差異

一般的生成式 AI 多半仰賴輸入指令來完成特定任務，例如當使用者輸入問題時，AI 便根據資料庫回傳答案。而 AI Agent 則更進一步強調「任務導向」與「自主規劃」，它不僅聽得懂指令，更能主動思考「要怎麼完成這項任務最有效率」。
舉例來說，如果你希望 AI 幫你撰寫一份市場報告，一般的 AI 應用能基於所學習過的知識來回應問題；而 AI Agent 則會主動搜尋多個資料來源、整合內容、過濾重複資訊，甚至回顧以往你提供的文字風格偏好，自動調整格式與語氣，自主性和靈活性大幅提升，真正成為一位可靠的虛擬助理

AI Agent 工作流程解析

隨著 AI Agent 技術成熟，其應用場景已從簡單的聊天對話，逐漸延伸到多步驟、跨系統的企業任務處理。以下列舉 5 個高潛力應用場域：

客戶服務：不只是回覆問答，AI Agent 更能記住過往對話脈絡、主動追蹤處理進度，甚至呼叫內部 CRM 系統查詢資訊。
推薦系統：透過 AI Agent，電商零售平台可根據使用者站內行為與搜尋內容，主動推薦合適商品，並整合庫存、優惠與物流資訊，提升購物體驗與下單意願。
法務工作：AI Agent 能支援提供案件摘要、撰寫法律文件草案、查找相關判例等任務，提升法務工作效率與準確性。
金融投資：即時分析市場資訊、監控資產波動，並根據個人投資偏好，提出個人化的理財建議，或執行條件式自動交易。
市場輿情分析與策略規劃：AI Agent 能接收開放式提問，自動檢索最新網路聲量趨勢、熱門關鍵詞等資料，生成結論或建議，協助企業快速掌握輿情風向與行銷重點。

綜上所述，AI Agent 的出現，象徵著企業 AI 應用邁入新階段，從被動使用工具，到擁有一位能主動協助任務的智慧虛擬助理。在生成式 AI 已成標配的當下，具備任務理解與自主執行能力的 AI Agent，正成為企業深化數位轉型的關鍵，透過減少重複性工作、加快決策流程、優化資源配置，AI Agent 能有效提升整體營運效能，為企業打造更高效、智慧的營運模式。

公共治理新利器：AI 在員額評鑑的應用效益

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：

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。
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。
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。
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。
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。

員額評鑑專案採用 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：

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。
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。
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。
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。

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