<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>AI 如何輔助審理公務人員申訴案件?從卷宗彙整到自動生成決定書草稿

精華文章AI 如何輔助審理公務人員申訴案件?從卷宗彙整到自動生成決定書草稿

AI 如何輔助審理公務人員申訴案件?從卷宗彙整到自動生成決定書草稿

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。但在傳統的卷宗整理、申訴內容判讀到參照相關法條的工作流程中,卻始終面臨多項挑戰:
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

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:

  1. 卷宗彙整與爭點判斷:透過 AI 自動化分析卷宗內容,快速萃取案件核心爭點,可在數分鐘內完成原先需數日的人工作業,讓承辦人員快速掌握案件重點。
  2. 相似決定書查詢:使承辦人員在數秒內取得最具參考價值的過往類似案例,確保決定書論理的一致性與前後案判決尺度相符,並大幅減少人工翻閱與搜尋所耗費的時間。
  3. 決定書段落生成:自動產出邏輯嚴謹、法規最新且來源完整的決定書草稿,大幅縮短撰寫與審閱時間。
  4. 決定書草稿完整生成:將「決定書段落生成」階段所產出的多版本段落(例如不同裁量結果)進行取捨、整併與格式統一,最終輸出風格一致、結構完整的決定書草稿,讓承辦人員在兼顧專業品質的前提下,更有效率地完成定稿作業。

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。

常見問題 FAQ

Q1:什麼是「保障事件決定書」?為什麼撰寫過程會耗時?

A:「保障事件決定書」是公務人員保障案件(如考績、懲處申訴)審理後的正式裁決文件。 

撰寫過程耗時的主要原因在於:承辦人員需處理龐雜的卷宗資料,並在眾多歷年決定書中檢索相似案例。此外,還需精確比對現行法條與申訴理由,確保論理邏輯嚴謹且判決尺度一致,傳統的人工查閱與撰寫模式往往需耗費大量工作時間。

Q2:AI 如何輔助生成保障事件決定書?會取代人工判斷嗎?

A:AI 定位為「決策輔助工具」,而非取代人工判斷。

透過 AI 輔助系統,AI 能快速完成卷宗摘要、爭點提取及相似案例檢索。AI 會根據檢索到的法規與前案,生成「決定書草稿」供承辦人員參考。最終的裁決結果、適法性審查與定稿,仍由承辦人員依專業經驗進行最後把關,確保審理的公正性與權威性。

Q3:導入 AI 輔助審理公務案件,如何確保引用法規的正確性?

A:關鍵在於採用 RAG(檢索增強生成)技術,讓 AI 「有所本」地回答。

與一般 AI 可能產生「幻覺」不同,意藍的解決方案將 AI 限制在特定的法規資料庫與機關知識庫內進行檢索,確保產出的決定書內容完全符合現行法律規範。

Q4:AI 輔助審理系統能提升多少行政效率?

A:效率提升主要體現在「資訊檢索與整理」的層面。

整理作業縮短至數分鐘內,大幅減少重複性的文書整理工作,讓承辦人員將精力集中在複雜案件的適法性研析上。

Q5:公務機關對個資與機敏資料有嚴格保密要求,AI 輔助審理系統如何確保資訊安全?

A:關鍵在於提供「地端部署」與「權限控管機制」的技術方案。

公務機關對個資與機敏資料有嚴格保密要求,AI 輔助審理系統如何確保資訊安全?

意藍資訊的 AI 輔助審理系統可支持將生成式 AI 模型運行在機關內部環境中,讓資料不需傳輸至外部公有雲端,從根本上杜絕資安外洩風險。此外,系統能進行部門權限控管,確保承辦人員僅能檢索其職權範圍內的卷宗與檔案,符合政府對機敏資訊與個資保護的高規範。

Q6:為什麼選擇意藍資訊作為 AI 智慧治理的合作對象?

A:意藍資訊具備「語意分析技術」與「豐富的政府 AI 應用落地經驗」雙重優勢。 

公務文件語言嚴謹且結構複雜,意藍結合深耕多年的 NLP(自然語言處理) 與搜尋技術,能精準判讀繁體中文的法律語境。此外,意藍的「新一代GenAI知識管理工作平台 AI Search for KM」是能快速整合機關既有的卷宗,提供高安全性、高精準度的 AI 輔助環境,為推動數位轉型與智慧治理的最佳夥伴。

Q7:AI 輔助審理系統如何確保引用的法規條文與案例資料為最新版本?

A:透過「自動化更新機制」與「動態資料管理」,確保系統資料具備即時性與精確性。

意藍資訊的 AI 輔助審理系統可以進行定期 AI Ready 資料管理與動態更新,從三個方面確保引用內容的時效性與精確度。首先,系統透過自動化同步更新機制,利用 ETL 技術定期自資料源提取最新法規與函釋,確保使用的資料始終保持即時性與精確性。其次,系統具備完善的版本控制與異動追蹤功能,能詳實記錄每次資料更新的時間與來源,除提升問答品質外,更確保引用的法規皆具備高度可追溯性。最後,結合定期盤點與優化功能,系統能根據 AI 實際應用的回饋,定期對資料範疇進行盤點與精進,補強潛在的資訊缺口,確保 AI 在輔助撰寫決定書時,其參考脈絡能持續優化並精準反映現行法律環境。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2025/09</span>剖析年輕世代趨勢,揭開 Z 世代價值觀

2025/09剖析年輕世代趨勢,揭開 Z 世代價值觀

本文原刊載於《台大校友雙月刊》第 161 期,由本公司總經理楊立偉博士撰寫,探討 Z 世代在社群上的變化與世代觀點的流動。文章透過 OpView 平台與 AI 語意分析技術,對社群討論進行觀測與剖析,不僅揭示年輕世代的價值觀與多元思維,也強調其應用於研究與社會觀察上的價值。
以下節錄部分:

近年來,「網路聲量觀測」(或稱社群聆聽,Social Listening)技術蓬勃發展,筆者和筆者的團隊也一直致力於將社群大數據結合 AI 語意分析,用以洞察社會脈動與消費趨勢。以下分享筆者與意藍 OpView 團隊近年發佈的一份 Z 世代社會研究報告,介紹其中的方法與發現,並討論其意義與侷限。

社群聆聽的原理與應用:AI 如何解讀網路聲量?

所謂網路聲量觀測,就是大規模瀏覽並分析網路上的龐大公開資料,以了解民眾對各種議題、政策、產業、乃至於企業品牌的真實看法。傳統上、民意調查常需要大量時間與人力,透過問卷訪談才能取得有限的意見,而且受訪者有時未必吐露真心想法。而社群聆聽採取非介入式方法,直接在網路上觀測人們公開發表的意見,當數量大到某個程度後,就有可參考性,而且 AI 處理速度快,具有時效性上的優勢,因此這個方法常作為傳統研究的輔助之用。事實上,全球已有許多成功的社群大數據研究案例,該方法以高時效性、高代表性和易執行等特性,日益成為企業與學術研究的新利器。

在實務運作上,社群聆聽透過搜尋引擎爬蟲 24 小時不間斷地瀏覽資料,來源涵蓋各大社群(如 Facebook、Instagram、YouTube等)、公開的媒體、討論區與論壇、以及部落格等,以筆者團隊所建立的 OpView 平台為例,每日可瀏覽超過 60 億字的資料,且即時性可達 15 分鐘內。接著再建立大規模的數據產線,運用先進的自然語言處理(NLP)和 AI 語意分析技術進行加工分析,例如判斷主題、判讀情緒、進行聲量的分類和統計等,將龐雜的文字內容轉換為結構化的數據,以直觀的資料視覺化介面呈現,包括折線圖、長條圖、文字雲、詞頻統計、情緒比值等。透過這樣的 AI 輔助,研究者只需專注於解讀數據並發掘洞見,大大降低了人工處理分析大量資料的負擔。

網路聲量觀測的應用非常廣泛。在企業界,行銷人員可藉此追蹤品牌口碑、了解消費者需求以制定行銷策略,產品經理可以發現市場趨勢與新商機。公關與客服單位則能即時監測輿情,迅速因應危機,維護品牌聲譽。在政府與公共政策領域,決策者也開始重視這類社群大數據工具,用來解析民意風向,觀測民眾對公共議題的討論,讓政府單位可以更快速地掌握輿論趨勢並作出反應,讓政策溝通更貼近民意。甚至在學術研究方面,社群聆聽打破了傳統問卷與焦點訪談的限制,研究者能藉助這類完整的數據,長期、大樣本地觀測社會現象。

網路聲量觀測如何描繪臺灣 Z 世代?

「Z世代」泛指 1997 年至 2010 年代初期出生的族群,他們是「數位原生代」,成長於網路普及的環境。因此使用網路聲量觀測方法來研究 Z 世代,是非常適合的。首先,筆者的團隊針對 Z 世代經常利用的社群或討論區,加上 Z 世代常用的語彙詞集,從大量的網路公開資料中,過濾出二個年度關於 Z 世代的看法及討論,這些內容超過 30 億個字。接著再利用 AI 語意分析的協助,將這些討論切分為不同的主題,例如金錢觀、工作觀、感情觀、消費習慣等,從文本中萃取重要的觀點,並描繪出 Z 世代的輪廓。此外,也透過 AI 技術的輔助,過濾掉相關性較低、於研究過程中較無參考價值的部分,例如關於產品廣告的一般性討論、抽獎文、過短的內容等,最終產出一份大規模分析臺灣 Z 世代的報告。

由社群大數據及 AI 分析角度下的臺灣 Z 世代

Z世代是什麼樣子?

完整的臺灣 Z 世代報告內容近 200 頁,以下節錄報告中的主要觀點,包括價值觀、消費行為與職場態度等。可以發現,Z 世代一方面注重提升生活品質以滿足心理需求,另一方面也自嘲式地意識到現實財務壓力下的「精緻窮」處境:既想生存,也要生活。

1. 金錢觀與消費態度:

現今多數年輕人生長於物質豐盛但競爭激烈的時代,他們一方面對高漲的生活(例如在城市生活的高房租和高物價)成本感到焦慮;而另一方面,享受高生活品質是他們的重要價值觀。不少Z世代年輕人認為,與其辛苦存錢仍無法買房,不如透過日常消費來滿足內心,追求精神與物質的平衡。因此,他們當中出現了所謂「精緻窮」的現象:即使財富累積有限,也願意在娛樂、運動、學習、旅遊等提升自我價值的領域花錢,投資自我,或是獲取即時的幸福感。此外,值得一提的是,這並不代表年輕世代在理財上不理性。相反地,報告中發現多數 Z 世代對理財投資相當有興趣且態度謹慎:他們熱衷學習各種投資理財知識,勇於嘗試高報酬率的投資工具(如股票、虛擬貨幣),但同時也非常強調風險管理,偏好在瞭解自身風險承受度後再做決策。

2. 職場態度:

相較於父母輩講求「一份工作做到底」,年輕世代更能接受多元嘗試與職涯曲線發展。他們中許多人在正職工作之外還積極發展副業或斜槓身分,利用下班和閒暇時間進修技能、經營副業,以累積不同領域的經驗。值得注意的是,不少年輕人也強調職涯成就不一定要靠跳槽實現;換言之,即使留在原公司,也可以透過爭取多元的專案或在業餘經營副業來豐富自我。這反映出 Z 世代對工作抱持高度自主性和彈性的價值觀,他們追求的是工作與興趣結合、多元且彈性的職場模式,而非朝九晚五、一成不變的傳統路徑。

年輕世代解讀

結語

社群聆聽能提供的觀測資料來源,規模遠非傳統問卷所能比擬。且能同時捕捉更真實的意見脈動。加上 AI 技術的快速進步,有了這類工具,學者可以更有效地驗證社會理論、發現新興現象,甚至跨學科地探索網路輿情與經濟、政治指標間的關聯,為社會科學帶來新的視野。

AI Search for KM
新一代 GenAI 知識管理工作平台

AI Search for KM 即新一代GenAI 知識管理工作平台,意藍整合生成式 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。

AI Model
企業專屬AI模型

運用高品質知識、外部數據或組織內部專屬資料進行 AI 訓練,並依據客戶需求,串接內外部平台,以地端或雲端模式提供客製化服務。

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2025/08</span>意藍資訊WAVE 2025精彩落幕,展現台灣專屬大型語言模型領先實力

2025/08意藍資訊WAVE 2025精彩落幕,展現台灣專屬大型語言模型領先實力

亞洲指標AI造浪展《WAVE 2025》於8月2日圓滿落幕,意藍資訊(股票代號:6925)於「AI大語言模型」專區隆重展出三大核心AI解決方案,涵蓋知識管理、市場情報、企業組織專屬語言模型等應用場景,完整呈現生成式AI在地化落地的技術成果與商業價值。創辦人暨總經理楊立偉亦於展會論壇分享「為台灣企業打造專屬大型語言模型之經驗談」,吸引眾多產官學界人士熱烈交流,反應熱烈。

意藍自主研發大語言模型,城市治理模型技術受產官學界關注

數位發展部部長黃彥男於AI WAVE SHOW開幕致詞中表示,台灣擁有強大的硬體技術實力,若能結合資料應用與軟體服務,有望成為世界級的 AI 強國。呼應此趨勢,意藍資訊以自研AI核心技術為基礎,整合 AI、數據與軟體服務,落實於知識管理、企業組織專屬語言模型、市場情報蒐集等多元應用,體現本土AI技術實踐力。

圖1:意藍資訊楊立偉總經理於展期間親自接待數位發展部黃彥男部長,現場展示生成式AI協助政府施政與決策應用之落地案例。

(圖1:意藍資訊楊立偉總經理於展期間親自接待數位發展部黃彥男部長,現場展示生成式AI協助政府施政與決策應用之落地案例。)

展期間,黃部長亦親臨意藍攤位,針對意藍自主研發的AI Model企業組織專屬語言模型、應用成果進行深入了解,並由意藍資訊楊立偉總經理親自導覽、說明,展示如何透過生成式AI協助公部門施政循證治理、質詢擬答等實務案例,具體呈現意藍技術與場域整合實力。

而在WAVE「未竟之地」論壇中,楊總經理以「AI如煉油廠,數據如石油,唯有自主可控才能煉出最高效益」揭開序幕,強調意藍已建構全台最具代表性的數據與模型產線,並全數採用自主研發技術,維持高毛利率與高雲端營收佔比,體現極高營運效率與市場價值。
圖2:意藍資訊楊立偉總經理於WAVE論壇分享「為台灣企業打造專屬大型語言模型之經驗談」,吸引產官學界高度關注。

(圖2:意藍資訊楊立偉總經理於WAVE論壇分享「為台灣企業打造專屬大型語言模型之經驗談」,吸引產官學界高度關注。)

楊總經理指出,企業在導入通用大型語言模型時,常面臨成本失控與效能不彰等問題,意藍透過自研的eLAND GOAT模型,搭配資料合成等技術,能在兩至三週內快速協助企業與政府打造具產業語境理解力、可控可落地的GenAI模型,有效解決市場上普遍存在的部署門檻高、資安隱憂、調校不易等痛點。

目前意藍語言模型技術已成功導入政府治理、品牌行銷、金融服務等多元場域。例如針對地方政府施政語境所打造的「城市治理模型」,具備政策語彙理解、跨部門知識整合與地端部署能力,獲得多公部門使用者高度肯定,助力智慧治理與決策優化。

除此之外,意藍展攤亦同步展示三大核心解決方案:包括榮獲多項大獎的GenAI知識管理平台「AI Search for KM」,具備跨平台知識整合、多模態萃取與智能問答能力;可依組織需求客製化訓練的企業專屬GenAI模型服務「AI Model」;以及台灣最大AI 網路聲量分析平台「OpView」,能即時觀測網路聲量、消費者情緒與輿情風向,協助企業全面掌握市場情報。現場亦開放平台實機操作與AI顧問即時諮詢,吸引眾多與會者駐足體驗。
圖3:意藍資訊於 WAVE 展現場開放平台體驗與AI顧問諮詢,吸引大量與會者深入交流、了解應用實例。

(圖3:意藍資訊於WAVE展現場開放平台體驗與AI顧問諮詢,吸引大量與會者深入交流、了解應用實例。)

WAVE 2025彰顯生成式AI正全面走入產業核心應用場景,而意藍資訊也將持續深耕AI語意分析、智能搜尋與數據應用領域,攜手產官學夥伴推動台灣AI能量向下扎根、向上延伸。

AI Search for KM
新一代 GenAI 知識管理工作平台

AI Search for KM 即新一代GenAI 知識管理工作平台,意藍整合生成式 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

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企業專屬AI模型

運用高品質知識、外部數據或組織內部專屬資料進行 AI 訓練,並依據客戶需求,串接內外部平台,以地端或雲端模式提供客製化服務。

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2024/12</span>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

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。

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2024/10</span>意藍資訊獲得第一屆GenAI Stars銀獎,展現生成式AI技術實力

2024/10意藍資訊獲得第一屆GenAI Stars銀獎,展現生成式AI技術實力

在國科會主辦、台大智活中心與台北市電腦公會共同執行的「GenAI Stars生成式AI百工百業應用選拔」競賽中,意藍資訊 (6925) 憑藉領先業界的技術,從橫跨19大產業、263隊中成功脫穎而出,以其創新服務和技術突破,榮獲首屆創新創業組銀獎,展示了生成式AI在知識管理領域的巨大潛力。

AI Search for KM 新一代生成式AI知識管理系統
首屆創新創業組銀獎

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) 作為國內AI智能數據代表廠商,在AI語意分析、搜尋及資料處理技術深耕近20年,在生成式AI領域的三大核心:資料、演算法與應用,意藍都具備了領先優勢。

而本次意藍打造之「AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統」,便是以生成式AI提升百工百業各類組織的知識管理應用成效。以可抽換的大型語言模型及生成式AI技術為核心,結合搜尋引擎與NLP技術,使組織專屬知識庫具備如ChatGPT的問答能力,讓使用者體驗更加直觀,不僅減輕員工學習負擔,更促進知識流通應用。此外,AI Search for KM亦符合組織權限與資安控管要求,限制機敏文件之調閱使用,同時亦限定需參考明確內容做精準摘要回答,文有所本、列明出處,解決生成式AI經常面對的「幻想」狀況,提高可解釋性及可驗證性。而在整合性與部署彈性上,AI Search for KM可整合各種知識來源,完成複雜的知識任務,並可配合組織的多樣需求,提供地端專屬模型與雲端服務兩種導入方式,部署彈性大。

意藍資訊此次獲得GenAI Stars銀獎,不僅是對其技術創新能力的肯定,也標誌著意藍在生成式AI領域的深厚實力。意藍資訊總經理楊立偉表示,本次參賽所獲得的獎金也將投入到企業 ESG 發展,包括贊助學術研討會,持續推廣生成式 AI 技術的應用與人才培育,促進公司 AI 技術的發展,厚植研發實力等。

展望未來,意藍將持續致力於推廣生成式AI技術在各產業中的應用,成為協助百工百業實現GenAI落地應用的領航者,並與客戶及合作夥伴攜手前進,共同迎接AI賦能與智能轉型的未來挑戰及商機。

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