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
AI 重塑調查流程：串連電信詐欺線索，全面掌握案件脈絡
偵查單位現行作業流程面臨的挑戰
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- 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。 - 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。
- 資料量龐大且複雜性高：
導入生成式 AI 解決方案為偵查單位帶來哪些效益
- 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。 - 關聯分析模組：
利用 NLP（自然語言處理）和 LLM（大型語言模型）在多筆資料中找出人物、公司、地點、電話、帳戶等資料之間的關聯性，分析案件的交易關係或資金流向，並於生成的關聯結果中標示對應的文件與段落。如此一來，調查人員不僅能清楚掌握案件全貌與發展脈絡，也能夠依案件需求回溯原始內容，有助於未來查證、複審與移送書撰寫等作業流程。 - 圖表生成模組：
藉由前兩個模組找出核心資訊與關聯性後，系統會將人物關係、資金流向等分析結果轉成視覺化圖表，讓案件脈絡一目了然。透過導入此模組，當調查人員面對人物關係與金流複雜的案件時，不僅能避免人工判讀造成的錯誤，若案件規模擴大，也能以現有架構研判新增之資料，節省時間成本。
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。
▲ 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。
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專家觀點：台灣網路情緒的負能量關鍵期約14天！
重大事件爆發後，前七天大家情緒爆棚、瘋狂留言、瘋狂轉傳；過了七天，熱度開始降溫，到第14天，多數人已轉移焦點。
「重點是別失控，讓情緒自然冷卻，14天後聲量通常就會回穩。」。
