eLAND Active RAG™ (主動式檢索)跟一般 RAG 有什麼差別？

最大的差別在於「主動性」與「多回合推理」。傳統 RAG 通常只進行一次性檢索，可以回答簡單問題，但遇到複雜問題時容易資訊不足。eLAND Active RAG™（主動式檢索增強生成）是在RAG的基礎上進一步升級的技術，能夠主動拆解任務，根據初步結果動態調整查詢策略，並進行多回合查詢。就像是一個會思考的助理，在回覆前會反覆確認資料是否充足，確保答案更深、更準。

eLAND | 〈AI Search〉彙整頁面

Q: 知識管理系統為什麼能輔助智慧治理？

知識管理系統可系統性蒐集整合組織資源，有助於決策者進行循證決策，即以統計數據等客觀資料為政策依據。以 AI Search for KM 為例，處理如少子女化等複雜課題時，能瞬間調閱研究報告、社群輿情及施政數據進行一站式分析，縮短彙整時間並確保決策有具體事實基礎，實現智慧治理。

Q: 什麼是「混合式搜尋」？為什麼它有助於提升搜尋準確度？

混合式搜尋（Hybrid Search）結合了「全文檢索」與「向量搜尋」優點，既能精準匹配關鍵字，亦能深度理解問題語意。傳統搜尋依賴關鍵字匹配，若打錯字就找不到；向量搜尋則依賴語意關聯。混合式搜尋可動態調整權重，在專業術語或自然語言提問時，都能給出最貼近用戶意圖的答案。

Q: AI Search for KM 如何確保產出的答案具備「可追溯性」？

透過「來源標註」機制，系統在生成回答時會從知識庫中提取資訊，並在段落末尾標示參考來源，使用者可閱覽原始檔案進行二次查證。這種「言有所本」的機制，能有效降低幻覺風險，建立人機協作的信任感。

AI Search 電子報 | vol.17

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

企業智能升級的

在金融機構的企業上市輔導、承銷作業或授信審查等相關流程中，金融單位需要處理來自客戶的大量文件資料，從財務報表、營運資訊到各類申請文件，作業人員往往需交叉比對資料、消化文件內容並挑選有利資訊，以作為撰寫報告或審查意見的依據。然而，由於案件處理高度仰賴人工作業，整體流程不僅耗時，也容易在進行跨文件比對與資料檢核的過程中產生疏漏。

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，協助金融機構打造更高效、更準確的系統化流程。在本期電子報中，我們將聚焦於金融業「輔導作業助理」的實際應用，透過案例說明 AI Search 如何提升金融單位在文件分析、資料比對與報告生成等輔導及審查作業流程的效率與品質。

在傳統的輔導作業流程中，金融單位常面臨以下困境：

資料文件繁雜且數量多，人工彙整與整理耗時
文件版本眾多，跨部門協作難以追蹤更新
缺乏統一的文件管理與共享機制，資料存取與調閱較不易
資料審查與核對流程繁瑣，容易遺漏關鍵資訊
報告生成過程無法保留完整紀錄，AI 生成內容難以追溯與檢視

針對以上痛點，意藍透過 AI Search 打造輔導作業助理，協助金融單位進行文件的自動化比對與智慧生成，提升文件處理效率。以金融業輔導組（或承銷、授信輔導部門）協助企業進行上市、發債或授信案件為例，整體作業流程包含五個階段：輔導作業助理系統會先蒐集與整理相關資料，自動標示重點並且生成摘要；接著跨文件進行比對，分析並確認資料是否一致，以及是否符合法規要求；最後再進行報告草稿生成與內容修訂，使輸出的文件格式一致且完整。

透過導入輔導作業助理系統，金融機構可以依據日常作業中的需求，藉由系統模組完成資料分析、差異比對與內容生成等任務，提升單位處理文件的效率並改善人工作業易有疏漏的困境，全面優化組織進行輔導與審查流程的品質。

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

在眾多應用場域中，政府公部門的智慧治理因涉及政策研析、跨來源資料整合與高度合規要求，是生成式 AI 技術落地門檻最高的場域之一。而 AI Search for KM 採用成熟的架構設計，且導入門檻相對較低，不僅能快速導入政府部門，更能滿足政府機關的日常業務需求，成為推動智慧治理的重要工具之一。AI Search for KM 在公部門的應用涵蓋以下面向：

新聞稿撰寫：政策宣達與闢謠
循證治理：輔助政策評估制定
合規確認：確保業務合乎法規
公文/陳情回應：提高民意溝通速度
施政擬答：高效彙整施政成果
報告產製：提升議題分析效率

以「循證治理」的實務應用為例，系統曾協助公部門深入研究「少子女化及晚婚不婚」等複雜社會課題。透過分析社群輿情數據、利害關係人的相關討論內容、施政成果、論文期刊及結構化統計數據等資料，回答用戶的問題。

系統可在以下循證決策的三大階段提供輔助：

綜上所述，AI Search 能整合龐雜的內外部數據，並將其轉化為具備「可解釋性」與「精準度」的決策資源，形成完整的智能運作架構。透過系統化的智能架構，企業能優化組織內的知識管理效率，讓 AI 真正成為推動組織升級的核心引擎；政府機構也能透過系統化的循證決策機制，輔助政策制定者針對複雜的社會課題，做出以數據驅動的精確決策，實踐智慧治理。

當生成式 AI 從單點應用擴展至流程整合，與企業既有運作體系相互銜接，便能強化組織的運作效率與韌性，成為智能運作的中樞架構，為企業奠定日後建構完整 AI 營運系統的重要基礎。

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AI Search 電子報 | vol.16 企業智能升級的核心架構：從單點 AI 到智能運作體系的革新

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.16 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞：企業智能升級的核心架構：從單點 AI 到智能運作體系的革新
趨勢觀點：AI 大數據揭密現代人的情感依附與關係課題

企業智能升級的核心架構：從單點 AI 到智能運作體系的革新

隨著生成式 AI 逐步被導入企業營運流程，越來越多企業發現，單點式的 AI 工具難以支撐跨部門的知識流通與決策需求。想讓 AI 發揮完整價值，關鍵在於建立一套能整合資料與知識的智能運作架構，將零散資料轉化為具備策略價值的判斷依據。因此，許多企業開始從導入單一 AI 工具，轉向建立以 AI 為核心的智能運作架構。

在這樣的趨勢下，意藍資訊以生成式 AI 為核心，結合 ETL 數據處理、NLP 語意分析及 Search 搜尋技術，建構 AI Search 智能搜尋系統，將碎片資訊轉化為「可追溯來源」與「可延伸分析」的結構化答案，協助企業建立可整合、可擴展的智能運作架構。

AI Search 工作流程

AI Search 的核心運作流程，是將企業內部文件、資料庫與外部市場資訊進行整合後，透過資料處理與語意分析技術建立可檢索的知識基礎，再結合生成式 AI 提供精準回覆使用者的提問，實現智慧問答與內容生成。在此架構下，AI 能提供即時回覆，並且能清楚標示資訊來源，使決策過程具備可追溯性與可信度。此外，AI Search 系統可部署於雲端或地端環境，有效支援企業知識管理、文件分析與智能問答等多元應用場景。

AI Search 的產品化落地：AI Search for KM 平台介紹

在企業導入 AI Search 的過程中，「知識管理（KM）」為最常見的應用落地場景之一。透過導入 AI Search 系統，企業能將散落各處的文件與知識資產有效整合，使資訊從傳統的「被動儲存」演進為「即時智慧運用」。以下將以「新一代 GenAI 知識管理工作平台 AI Search for KM」為例，具體說明 AI Search 如何在實際的組織應用場域中落地，協助進行知識管理。

在實務上，AI Search for KM 具備四大功能優勢：

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

在眾多應用場域中，政府公部門的智慧治理因涉及政策研析、跨來源資料整合與高度合規要求，是生成式 AI 技術落地門檻最高的場域之一。而 AI Search for KM 採用成熟的架構設計，且導入門檻相對較低，不僅能快速導入政府部門，更能滿足政府機關的日常業務需求，成為推動智慧治理的重要工具之一。AI Search for KM 在公部門的應用涵蓋以下面向：

新聞稿撰寫：政策宣達與闢謠
循證治理：輔助政策評估制定
合規確認：確保業務合乎法規
公文/陳情回應：提高民意溝通速度
施政擬答：高效彙整施政成果
報告產製：提升議題分析效率

以「循證治理」的實務應用為例，系統曾協助公部門深入研究「少子女化及晚婚不婚」等複雜社會課題。透過分析社群輿情數據、利害關係人的相關討論內容、施政成果、論文期刊及結構化統計數據等資料，回答用戶的問題。

系統可在以下循證決策的三大階段提供輔助：

拆解課題的構成要素，設定研究切角：如針對少子化成因，系統能自動條列式分析社會、經濟等多重影響因素
調閱研究課題的實際數據：針對台灣初婚年齡等具體指標，系統可即時引用精確數據進行回答
回顧政策成果，評估施政成效：統整過往政府推動之婚育政策及其執行數據，協助評估政策成效

綜上所述，AI Search 能整合龐雜的內外部數據，並將其轉化為具備「可解釋性」與「精準度」的決策資源，形成完整的智能運作架構。透過系統化的智能架構，企業能優化組織內的知識管理效率，讓 AI 真正成為推動組織升級的核心引擎；政府機構也能透過系統化的循證決策機制，輔助政策制定者針對複雜的社會課題，做出以數據驅動的精確決策，實踐智慧治理。

當生成式 AI 從單點應用擴展至流程整合，與企業既有運作體系相互銜接，便能強化組織的運作效率與韌性，成為智能運作的中樞架構，為企業奠定日後建構完整 AI 營運系統的重要基礎。

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精華文章意藍 AI Search 是什麼？工作流程、平台優勢及落地應用實例

意藍 AI Search 是什麼？
工作流程、平台優勢及落地應用實例

意藍資訊以生成式 AI 為核心，深度結合 ETL 數據處理、NLP 語意分析及Search 搜尋技術，建構出「AI Search 智能搜尋」系統。AI Search 能彙整分散於各處的文件資料，精準辨識語意脈絡與關聯性，將碎片資訊轉化為「可追溯來源」與「可延伸分析」的結構化答案，讓使用者僅需透過自然語言提問，即可獲得精確決策建議。

本期 AI 知識庫亮點

AI Search 工作流程

AI Search 的產品化落地：AI Search for KM 平台介紹

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

常見問題FAQ

AI Search 工作流程

為更具體說明 AI Search 的運作機制，以下將從資料處理到智慧問答生成，逐步解析 AI Search 的核心工作流程：
首先，以 AI彙整各種知識文件、數據庫或市場情報等資料，透過強大的數據處理、語意分析與搜尋技術處理後，再經由 eLAND AI Search API 、 eLAND Active RAGᵀᴹ（獨家主動式檢索增強生成架構）及意藍自主研發的大語言模型 eLAND GOAT 進行語意分析與理解，進而實現高品質的智慧問答與內容生成。最終，AI Search 可部署於企業安全可信賴的雲端或地端環境，有效支援知識管理、工作區協作及代理任務等多元化應用場景。

AI Search 的產品化落地：AI Search for KM 平台介紹

AI Search 是一套具備高度延伸性的核心技術流程，目前意藍已以此為基礎，發展出涵蓋知識管理、電商應用等多項應用服務。本篇以「新一代 GenAI 知識管理工作平台 AI Search for KM」為例，說明 AI Search 如何在實際的組織應用場域中落地，協助進行知識管理。

在實務上，AI Search for KM 具備四大功能優勢：

支援多種資料來源與格式
可支援各種企業常見檔案格式，包含網頁、壓縮檔、PDF 和郵件檔等。
問答設定可根據不同情境，選擇模型與回應模式
用戶能根據不同使用情境，選擇適合的大語言模型（如eLAND GOAT、GPT系列、Gemini及Claude等）與回覆模式。
搜尋內外部資料源，並可靈活優化查詢結果
可彈性選擇參考資料的來源，包括參考內部的特定文件或外部特定來源的輿情，並採用混合式搜尋，能夠動態調整全文檢索與向量搜尋的排序比重，確保最終結果貼近用戶的詢問意圖。
可自訂提示詞，生成符合特定架構的報告
用戶可透過設定提示詞，指定大語言模型生成特定語調、格式或範本之報告，系統亦會詳列參考資料來源，確保內容具備高可信度。

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

在眾多應用場域中，政府公部門的智慧治理因涉及政策研析、跨來源資料整合與高度合規要求，是生成式 AI 技術落地門檻最高的場域之一。而 AI Search for KM 憑藉成熟的架構與低導入難度，不僅能快速導入政府部門，更能滿足政府機關的日常業務需求，成為推動智慧治理的關鍵助力。其應用範疇廣泛，涵蓋：

新聞稿撰寫：政策宣達與闢謠
循證治理：輔助政策評估制定
合規確認：確保業務合乎法規
公文/陳情回應：提高民意溝通速度
施政擬答：高效彙整施政成果
報告產製：提升議題分析效率

以「循證治理」的實務應用為例，系統曾協助公部門深入研究「少子女化及晚婚不婚」等複雜社會課題。透過分析社群輿情數據、利害關係人的相關討論內容、施政成果、論文期刊及結構化統計數據等資料，回答用戶的問題。

系統可在以下循證決策的三大階段提供輔助：

拆解課題的構成要素，設定研究切角：如針對少子化成因，系統能自動條列式分析社會、經濟等多重影響因素
調閱研究課題的實際數據：針對台灣初婚年齡等具體指標，系統可即時引用精確數據進行回答
回顧政策成果，評估施政成效：統整過往政府推動之婚育政策及其執行數據，協助評估政策成效

綜上所述，意藍透過 AI Search 的核心技術流程，能成功將龐雜的內外部數據整合並轉化為具備「可解釋性」與「精準度」的決策資源。導入 AI Search 不僅能優化組織內的知識管理效率，更能跨足公部門實踐智慧治理，透過系統化的循證決策機制，輔助政策制定者針對複雜的社會課題，做出以數據驅動的精確決策。

常見問題 FAQ

Q1：為何企業組織需要導入 AI Search？

A： AI Search 能將碎片化的資訊轉化為結構化的答案，使用者不需設定精準的關鍵字，透過自然語言提問即可獲得相關且可追溯的答案，能大幅提升工作中資訊檢索的效率。

AI Search 能協助全面優化企業工作，包括在新人自助學習、員工資訊查找、重複性報告生成及客戶智能問答等應用情境，皆能有效提升資訊蒐集及內容產出的品質與效率。

Q2：eLAND Active RAGᵀᴹ (主動式檢索)跟一般 RAG 有什麼差別？

A：最大的差別在於「主動性」與「多回合推理」。

傳統 RAG 通常只進行一次性檢索，可以回答簡單問題，但遇到複雜問題時容易資訊不足。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，能夠主動拆解任務，根據初步結果動態調整查詢策略，並進行多回合查詢。eLAND Active RAGᵀᴹ 就像是一個會思考的助理，在回覆前會反覆確認資料是否充足，確保答案更深、更準。

Q3：什麼是eLAND GOAT？

A：eLAND GOAT 是意藍自行研發的大語言模型，其特色在於能提供更強的檢索增強生成能力(Retrieval-Augmented Generation，RAG)。

eLAND GOAT 具備更好的繁體中文理解、生成能力，在使用上能夠提供更為在地化的體驗，且能夠部署於地端，運行在企業內部環境中，依循企業組織的權限設定，滿足企業對於資安上的需求。

Q4：知識管理系統為什麼能輔助智慧治理？

A：知識管理系統可以系統性的蒐集及整合組織所需的知識資源，讓資料易於被查找及利用，有助於決策者進行循證決策，意即以統計數據等客觀資料為政策制定的依據，而非依靠主觀判斷或過往經驗。

以AI Search for KM 為例，在協助處理如少子女化等複雜課題時，AI Search for KM 能瞬間調閱大量研究報告、社群輿情及施政數據，協助決策者從拆解成因、調閱數據到評估成效進行一站式分析。不僅縮短了資料彙整的時間，更確保每一項政策制定都有具體的統計事實與民意數據作為基礎，實現智慧治理的目標。

Q5：什麼是「混合式搜尋」？為什麼它有助於提升搜尋準確度？

A：混合式搜尋（Hybrid Search）結合了「全文檢索」與「向量搜尋」的優點，既能精準匹配關鍵字，亦能深度理解問題語意。

傳統搜尋依賴關鍵字精準匹配，若打錯字就找不到準確資料；而向量搜尋則依賴語意關聯，能找到最相關的資料。AI Search for KM 提供的混合式搜尋可動態調整兩者的權重，例如在尋找特定「法規編號」時側重全文檢索，在詢問「如何提升生育率」時則側重語意分析。此種靈活的調整機制，讓 AI 在面對專業術語與自然語言提問時，都能給出最貼近用戶意圖的答案。

Q6：AI Search for KM 如何確保產出的答案具備「可追溯性」？

A：透過「來源標註」機制，系統會確保每個答案的來源都可被驗證。

AI Search for KM在生成回答時，並非憑空產出文字，而是從知識庫中提取資訊。系統在回答的段落末尾標示參考來源，使用者可閱覽原始檔案進行二次查證。這種「言有所本」的機制，能有效降低幻覺風險，建立人機協作的信任感。

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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

Vol.15 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞：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
趨勢觀點：AI 輿情數據揭示美妝市場的品類關注與消費動向

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

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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。

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.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

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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。

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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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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2025/11/05</span><br>意藍 AI Search 新品發布會：AI 智能數據啟動企業未來

2025/11/05
意藍 AI Search 新品發布會：AI 智能數據啟動企業未來

從藍圖到落地，AI Search 引領的智能轉型新時代

AI 發展正從探索階段，走向企業真實落地與價值實現。意藍資訊(6925)於今年推出全新 AI Search 解決方案，結合資料萃取、智能分析與 AI 技術，並具備多元整合能力與彈性 API 串接功能，協助企業全面升級數據力與決策力！
AI Search的誕生，對意藍而言不只是產品，更是我們對推動智慧應用、提升決策效率的實踐。感謝共襄盛舉的貴賓們！

⁕ 與會者回饋 ⁕

數位行銷主任

從研究數據了解各世代的差異、
對於日後公關活動或會員經營有可切入之處

數位行銷主任

從研究數據了解各世代的差異、對於日後公關活動或會員經營有可切入之處

行銷部社群

有效解得了工具的運用方式，
分析內容有深度，受益良多！

行銷部社群

有效解得了工具的運用方式，分析內容有深度，受益良多！

專案經理

實際落地展示、研究相當實用，
藍圖、流程分享也富啟發性

專案經理

實際落地展示、研究相當實用，藍圖、流程分享也富啟發性

⁕感謝媒體報導 ⁕

生成式 AI 正加速推動企業邁向智慧化新時代，

意藍資訊（股票代號：6925）長期深耕數據處理、搜尋技術與語意分析領域，憑藉多年技術研發與產業實務經驗，

於 11 月5日舉辦「AI Search 新品發布會：AI 智能數據啟動企業未來」，正式發表全新升級的 AI Search 解決方案。

意藍資訊推出AI Search 總座：明年AI營收挑戰四成

生成式 AI 正加速推動企業邁向智慧化新時代，意藍資訊（6925）長期深耕數據處理、搜尋技術與語意分析領域，憑藉多年技術研發與產業實務經驗，今（5）日舉辦「AI Search 新品發布會…繼續閱讀

意藍：智能搜尋明年續強

意藍資訊5日發表AI Search智能搜尋產品，主要鎖定五大應用場景。意藍總經理楊立偉表示，AI智能搜尋業務今年成長率逾6成，明年亦能維持同樣的成長力道…繼續閱讀

AI數據提煉成金1／意藍推新智能搜尋方案
首發鎖定講求數據精確的金融業

鎖定企業導入AI時「害怕出錯」的普遍焦慮，專注於AI數據的意藍資訊，正式推出企業級AI搜尋解決方案，將第一槍瞄準對數字精準度要求最嚴苛的金融業…繼續閱讀

意藍發表Al Search新品，助企業升級數據力與決策

意藍資訊(6925)正式發表Al Search新產品，結合資料萃取、智能分析與自研大語言模型eLand GOAT，協助企業升級數據力與決策，強化公司在AI搜尋服務領域技術競爭力…繼續閱讀

意藍推新品強化戰力

首家AI數據分析業者意藍資訊（6925）昨（5）日發表Al Search新產品，強化公司在AI搜尋服務的技術與產品，結合資料萃取、智能分析與自研大語言模型eLAND GOAT，協助企業全面升級數據力與決策…繼續閱讀

⁕ 精彩亮點節錄 ⁕

洞察報告》AI Agent 時代來臨！年度 AI 應用實務一次看

洞察報告》
AI Agent 時代來臨！
年度 AI 應用實務一次看

意藍資訊團隊摘錄活動議程中的「AI落地指南：用生成式 AI 打造決策加速器」，除了剖析生成式 AI 的技術發展趨勢外，也說明 AI Agent 在工作上的價值與應用面向。此外，更展示企業實際導入 AI 的案例，分享 AI 可落地應用的方案實例，一窺 AI 如何真正幫助企業提升效率、降低風險，並改變未來的工作方式。

Part 1 AI 技術演進：從趨勢到應用價值

Part 2 三大產業導入實戰

Part 1 AI 技術演進：從趨勢到應用價值

Part 2 三大產業導入實戰

⁕ 精彩議程 ⁕

「智慧代理人時代來臨，結合 AI 才能高效應用！」

想知道更多生成式 AI 應用的解決方案嗎？

想了解導入 AI 代理人的優勢嗎？

那就不能錯過「AI Search 電子報」及「AI 知識庫」！帶您深入了解生成式 AI！

「智慧代理人時代來臨，

結合 AI 才能高效應用！」

想知道更多生成式 AI 應用的解決方案嗎？

想了解導入 AI 代理人的優勢嗎？

那就不能錯過「AI Search 電子報」及「AI 知識庫」！帶您深入了解生成式 AI！

AI Search 電子報

GenAI 應用策略

落地方案

AI 下載報告

AI 技術

AI Search 電子報

GenAI 應用策略

落地方案

AI 下載報告

AI 技術

意藍資訊將持續推出不同主題的研討會，深入淺出展示智能數據在商業當中的應用，能夠如何賦能合作夥伴。

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AI Search 電子報_11.05 》懂語言、懂決策，AI 如何重塑企業營運思維	Vol.09
AI Search 電子報_10.16 》AI 進化進行式：Active RAG 開啟智慧決策新格局	Vol.08
AI Search 電子報_10.02 》四大模組打造 AI 決策循環，開啟企業新解方！	Vol.07
AI Search 電子報_09.17 》企業如何與 AI Agent 協作打造高效工作流程？	Vol.06
AI Search 電子報_09.03 》企業不只部署 AI，該如何透過 Fine-tuning 找到最佳解？	Vol.05
AI Search 電子報_08.20 》資訊零散難管理？4 個關鍵步驟看 AI 如何助攻	Vol.04
AI Search 電子報_08.06 》生成式 AI 回答更精準？企業不能忽視的 RAG 關鍵技術	Vol.03
AI Search 電子報_07.16 》導入不是目的，企業該如何部署大語言模型？	Vol.02
AI Search 電子報_07.02 》生成式 AI 不再只是工具，企業該如何有效整合與導入？	Vol.01

AI Search

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

Vol.17 本期 AI 企業應用亮點

企業智能升級的

資料蒐集與彙整

問答設定可根據不同情境，選擇模型與回應模式

搜尋內外部資料源，並可靈活優化查詢結果

可自訂提示詞，生成符合特定架構的報告

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

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

Vol.16 本期 AI 企業應用亮點

企業智能升級的核心架構：從單點 AI 到智能運作體系的革新

AI Search 工作流程

AI Search 的產品化落地：AI Search for KM 平台介紹

支援多種資料來源與格式

問答設定可根據不同情境，選擇模型與回應模式

搜尋內外部資料源，並可靈活優化查詢結果

可自訂提示詞，生成符合特定架構的報告

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

意藍 AI Search 是什麼？工作流程、平台優勢及落地應用實例

本期 AI 知識庫亮點

AI Search 工作流程

AI Search 的產品化落地：AI Search for KM 平台介紹

AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理

常見問題 FAQ

Q1：為何企業組織需要導入 AI Search？

Q2：eLAND Active RAGᵀᴹ (主動式檢索)跟一般 RAG 有什麼差別？

Q3：什麼是eLAND GOAT？

Q4：知識管理系統為什麼能輔助智慧治理？

Q5：什麼是「混合式搜尋」？為什麼它有助於提升搜尋準確度？

Q6：AI Search for KM 如何確保產出的答案具備「可追溯性」？

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

Vol.15 本期 AI 企業應用亮點

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

Vol.14 本期 AI 企業應用亮點

讓裁決有所本：AI 如何成為組織決策的可靠輔助

為何生成保障事件決定書需導入 AI 技術？

卷宗資料與類型龐雜

案例檢索時間長

人工比對作業繁重

AI 輔助生成保障事件決定書稿之成效

卷宗彙整與爭點判斷

相似決定書查詢

決定書段落生成

決定書草稿完整生成

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

Vol.13 本期 AI 企業應用亮點

整合式智慧系統改變偵查流程：AI 助力金融情資研析

調查單位背景與需求介紹

導入「金融情報整合 AI 分析系統」助力選案及偵查

資料整合與重建

自動分析與智慧選案

直覺式查詢

權限控管與資安合規

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

Vol.12 本期 AI 企業應用亮點

從資料碎片到案件全貌：AI 如何加速電信詐欺偵查研析

偵查單位現行作業流程面臨的挑戰

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

關聯分析模組

圖表生成模組

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

Vol.11 本期 AI 企業應用亮點

用 AI Agent 整合數據，快速選出最佳影響力合作對象

AI Agent 在醫美產業的應用：以數據輔助 KOL 決策

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

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

Vol.10 本期 AI 企業應用亮點

生成式 AI 如何思考？從大語言模型看懂它的「腦內運作」

人工智慧技術概述與生成式 AI 的定位

意藍 AI Search 是什麼？
工作流程、平台優勢及落地應用實例

洞察報告》
AI Agent 時代來臨！
年度 AI 應用實務一次看