eLAND

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。

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。