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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。

AI Search 電子報 | vol.05 企業不只部署 AI，該如何透過 Fine-tuning 找到最佳解？

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.05 本期 AI 企業應用亮點

知識快遞 – AI 趨勢應用：不只是訓練，更是優化：Fine-tuning 在企業 AI 應用的角色
知識快遞 – AI 導入案例：AI 在金融業的價值：把資訊轉化為即時決策力

不只是訓練，更是優化：Fine-tuning 在企業 AI 應用的角色

隨著 AI 技術的蓬勃發展，AI 大語言模型的應用也日益廣泛，從企業決策到內容生成，各行各業都在探索其潛力。然而，AI 模型有時無法準確回應特定需求，或因對特殊領域的知識有限而產生錯誤資訊，此時除了檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術外，就需要透過 Fine-tuning（微調）技術來進一步優化、提升模型準確度。本文將帶您了解Fine-tuning的運作原理，並介紹其多元的應用與商業價值。

認識 Fine-tuning（微調）

什麼是 Fine-tuning？

Fine-tuning，也就是微調，是一種針對既有 AI 大語言模型進行優化的機器學習技術，透過調整模型權重，使其在特定應用場景下的輸出結果更準確、符合預期。Fine-tuning 保留基礎模型的能力，同時針對特定領域強化應答準確性，相比從零開始訓練一個新模型，大幅節省了開發所需的成本與時間。

為什麼需要 Fine-tuning？

現成通用的 AI 大語言模型雖然功能強大，但在特定領域如法律、醫療、金融、科技製造等產業中，可能無法精確理解專業術語或規則，甚至可能產生錯誤資訊，無法直接應對每個組織或企業的獨特需求。而透過 Fine-tuning，可以讓模型深度學習特定領域的知識、更準確地理解特定語境，進而提升整體專業性與應用價值，成為企業AI部署的重要步驟。

Fine-tuning 運作流程

Fine-tuning 的作業流程通常包括以下幾個步驟：

選擇預訓練（pre-train）模型
根據企業組織的需求，選擇合適的 AI 大語言模型，如OpenAI GPT系列、Meta Llama系列、國科會TAIDE模型、聯發科Breeze模型，或是eLAND GOAT模型等。
準備微調數據
提供與任務或應用場景相關的資料作為模型的學習素材，如客服對話紀錄、法律文件、產品規格或研發文件、企業內部資料等，使模型能更準確地理解專業內容並優化回應品質。
調整模型參數
透過微調數據對模型進行訓練，更新部分或全部數據資料的權重參數，使其更貼近企業應用場景的需求。
評估與優化
藉由準確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1分數（F1 Score）等指標來衡量微調效果，並根據測試結果不斷進行調整與優化，確保模型輸出更符合使用者需求。

經過微調的AI模型，能夠更有效地應對高度定制化的需求，對於企業而言，無論在提升業務效率、改善客戶服務，或者優化內部決策過程中，都能發揮重要作用。

Fine-tuning 於企業中的應用

如前段所述，Fine-tuning 不僅是提升模型準確度的工具，更成為幫助企業提升營運效率、降低成本和創造競爭優勢的關鍵，以下進一步彙整 Fine-tuning 在企業中的三大應用價值：

增強企業專屬化服務
透過 Fine-tuning，企業能夠調整 AI 模型的回應語氣、風格與內容，從而提供更具個性化的服務體驗。例如，在客服領域，企業可以根據不同客戶群體的特性、偏好或文化背景，調整模型的回應方式，進一步提升顧客滿意度；在科技製造業，許多特殊的產品規格、專業的用字及術語，都可以透過微調模型，讓研發人員在使用上更順暢。
提升專業知識掌握度
Fine-tuning 可強化 AI 在特定領域的知識理解與應用能力，特別適用於法律、醫療、金融等高度專業的行業。例如，透過 Fine-tuning，使 AI 更熟悉特定的專利法條文與案例，不僅能幫助法律人員更快地檢索相關判例，還能協助草擬專業的法律文書，從而提高工作效率並確保法律建議的精準性。
提升業務流程的自動化與效率
Fine-tuning 可根據企業的運營需求進行調整，使 AI 更精準地理解並執行特定任務，進而提升業務流程的自動化程度與運營效率，並降低人為錯誤。例如，在銷售自動化方面，一家電子商務公司可透過 Fine-tuning 優化 AI 銷售助理，使其根據顧客的購物歷史與個人偏好，自動生成量身定制的促銷訊息或產品推薦。如此一來，AI 不僅能更準確地預測顧客需求，還能主動推送適合的產品與折扣資訊，提高銷售轉化率，同時減輕銷售人員的工作負擔。

Fine-tuning 的優勢與挑戰

綜合來說，Fine-tuning 的核心價值在於將 AI 從「一般通用」變成「企業專屬」，讓企業能更有效地利用 AI 工具滿足需求。運用微調技術，企業可以大幅減少每次與 AI 互動所需的 Token 數量，從而降低運行成本。此外，企業可在內部環境中訓練 AI，既能確保敏感資料不外流，也能強化資料安全性，而經內部數據微調後的 AI ，能更快速生成精確回應，提升互動流暢度並減少錯誤資訊的風險。

而雖然 Fine-tuning 具有諸多好處，但是也具備一定的技術難度。一般而言，Fine-tuning 需克服的挑戰如下：

選擇合適的預訓練（pre-train）模型及微調方法
在技術層面， Fine-tuning 微調可採用多種不同的方法，如何在保留模型原有能力（capability）的同時，又獲得最好的學習效果，需仰賴有經驗的專家給予指導，並進行系統化的實驗。
準備適當的訓練資料集
微調數據的數量、品質以及形式都將直接影響最終成果。大量但品質低劣或格式不佳的數據，未必能得到好的微調結果；而具備高品質、形式佳的數據，即便數量有限，仍可透過數據合成（data synthesis）或強化等技術的輔助，也可能有利於微調的成功。
確保適當的運算資源
在 Fine-tuning 微調模型時，通常需要比模型推論（inference）更多的資源，如算力和記憶體等，而有時不一定一次就能微調成功，可能需要多回合地嘗試。因此，如何有效地運用算力及資源、提高微調成功率，也是必須克服的挑戰之一。

綜前所述， Fine-tuning 是企業打造專屬 AI 模型的重要技術，能協助企業更靈活應對市場變化、拓展創新應用，無論是提升客戶服務、優化內部流程，或創造新的商業價值，都將成為數位轉型與業務成長的關鍵。若企業希望充分發揮 Fine-tuning 的效益，則可選擇與具備經驗的廠商合作，以降低試錯成本與時間，提高成功率並加速導入。

AI 在金融業的價值：把資訊轉化為即時決策力

協助金控企業整合內外部數據，以權限控管提升知識管理效能

以大型金控企業為例，其組織規模龐大、檔案文件眾多且分散，故希望能將專業知識與大型語言模型整合，提供各部門自建 AI 大腦與客製化 AI 助理，實現全面的教育訓練與技術轉移計劃，並有效提升業務效率，且需根據不同部門進行權限控管設定。

而在大型金控企業的服務流程中， AI Search for KM 首先會從使用者帳號、其輸入的問題進行權限判斷，確保符合企業機敏資料的資安規範。另 AI Search for KM 不僅支持使用者上傳內部檔案作為分析標的，還能向外部網站、外部指定資料庫、現有搜尋引擎資料結果進行資料查詢請求，並優化檔案內容之解析效果，以幫助問答結果更加精準。如與《OpView 社群口碑資料庫》做串接，便能提供企業即時掌握市場輿情資料等外部動態，透過多元數據整合，打造全面的知識數據中心，讓企業能夠應對快速變動的產業環境，實現更智能化的知識搜尋與決策支持服務。

問答情境展示

搜尋內部知識 - 智能辨識使用者所屬部門，提供精準且差異化的專屬回覆

下圖中如證券部門與期貨部門人員同樣詢問「當沖交易的限制」，系統便能自動判別其所屬部門，並提供「證券交易的限制」與「期貨當沖交易的限制」兩種版本之完整回覆：

串接外部資料 - 結合即時市場數據與輿情分析，提供多元化預測視角

而若是提問上市櫃企業「近期的議題重點及未來一周股價預測」，AI Search for KM 也能調用即時市場數據，並給出完整、多元的回應與預測看法，快速整理社群媒體近期的熱議焦點供使用者做參考：

進階應用 - 檢查與生成文件

結合生成式 AI 與 NLP 技術，智慧助理系統支援法規知識檢索、跨文件整合與一致性檢查，協助承銷人員快速消化龐雜資料並生成報告，提升效率與正確性，全面優化金融作業流程。

fine tuning

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

Vol.07 本期 AI 企業應用亮點

AI 智能決策循環：四大模組打造企業營運痛點新解方

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 智能決策循環

動態機制驅動模組 自主檢核持續優化

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 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

Vol.06 本期 AI 企業應用亮點

從理解到協作：AI Agent 為企業打造高效工作流程

什麼是AI Agent（AI代理）？

AI Agent 定義 / 基本概念

AI Agent 與一般生成式AI的差異

AI Agent 工作流程解析

公共治理新利器：AI 在員額評鑑的應用效益

為何員額評鑑專案需導入 AI 技術？

員額評鑑專案採用 AI Agent 之效益

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

Vol.05 本期 AI 企業應用亮點

不只是訓練，更是優化：Fine-tuning 在企業 AI 應用的角色

認識 Fine-tuning（微調）

什麼是 Fine-tuning？

為什麼需要 Fine-tuning？

Fine-tuning 運作流程

選擇預訓練（pre-train）模型

準備微調數據

調整模型參數

評估與優化

Fine-tuning 於企業中的應用

增強企業專屬化服務

提升專業知識掌握度

提升業務流程的自動化與效率

Fine-tuning 的優勢與挑戰

選擇合適的預訓練（pre-train）模型及微調方法

準備適當的訓練資料集

確保適當的運算資源

AI 在金融業的價值：把資訊轉化為即時決策力

協助金控企業整合內外部數據，以權限控管提升知識管理效能

問答情境展示

搜尋內部知識 - 智能辨識使用者所屬部門，提供精準且差異化的專屬回覆

串接外部資料 - 結合即時市場數據與輿情分析，提供多元化預測視角

進階應用 - 檢查與生成文件

從解決問題到主動串接企業知識運用再升級

動態機制驅動模組自主檢核持續優化