AI 如何協助調查人員從大量的破碎資料中快速找出關鍵關聯？

透過 NLP 與 LLM 技術，AI 能自動識別人物、帳戶、電話間的隱性聯繫。系統能自動分析資金流向與共犯結構，並將結果轉化為視覺化圖表。此外，所有結果皆提供原始文件出處，方便調查人員回溯與查證，大幅提升研析效率。

這套 AI 分析平臺如何解決偵查報告撰寫一致性的問題？

透過 AI 自動彙整與摘要功能，產出結構化的偵查內容。系統能自動整合商工登記、裁判書等多元資料，產出包含事實摘要與偵查建議的報告草案，確保研析邏輯的一致性，並減輕人工彙整的負擔。

什麼是 Fine-tuning（微調）技術？

Fine-tuning 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。相對於重新訓練模型，微調保留了基礎模型能力，同時強化對特定領域專業知識的掌握，能大幅節省開發所需的成本與時間。

Fine-tuning（微調）的作業流程包含哪些步驟？

微調流程通常包括模型選擇、數據準備、參數調整與評估優化四個階段。從挑選預訓練模型開始，提供高品質專業資料作為素材並更新權重參數。最後透過準確率、召回率等指標衡量微調效果，確保輸出符合企業使用需求。

Fine-tuning 能為企業創造哪些具體的商業價值？

微調技術能幫助企業增強專屬化服務、提升專業知識掌握度，並實現業務流程自動化。透過優化 AI 執行特定任務（如自動生成行銷內容或法律檢索），可顯著提升運營效率、降低 Token 運行成本，並確保機敏資料在內部環境處理的安全性。

導入主動式檢索增強生成技術，對跨部門合作有什麼幫助？

它能打破資訊孤島，將分散資訊轉化為結構化知識。 eLAND Active RAGᵀᴹ 能從不同部門的系統與檔案中提取資訊進行綜合分析，減少重複性工作與溝通成本。這能協助企業快速生成決策報告，縮短內部問題回應時間，提升運作效率。

為什麼說 Active RAG 能讓 AI 回答得更「聰明」且更有邏輯？

因為它具備語義理解與智能推理能力。與基於關鍵詞的檢索不同，Active RAG 能理解問題背景與意圖。例如詢問工作優化時，它會推理出核心是提升效率，並提供具體的工具檢視或自動化流程建議，使結果高度相關且精準。

eLAND | 〈RAG〉彙整頁面

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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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。

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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

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.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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精華文章如何破解電信詐欺隱藏線索？AI 關聯分析技術在複雜案件偵查中的應用

如何破解電信詐欺隱藏線索？
AI 關聯分析技術在複雜案件偵查中的應用

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。

本期 AI 知識庫亮點

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

常見問題 FAQ

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：

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。

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。
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。

常見問題 FAQ

Q1：為什麼現在偵辦電信詐欺案件，光靠人工比對已經不夠了？

A：主因是詐騙集團走向「組織化分工」與「科技化犯罪」，導致線索極度破碎。

現在的詐騙流程（如假投資、假社群）由不同成員分工，關鍵的人物、帳戶、電話與金流資訊散落在各種不同格式的文件與資料庫中。若僅靠人工比對，調查人員會耗費絕大部分時間在整理資料，難以在第一時間拼湊出完整的共犯結構與資金流向。

Q2：AI 如何協助調查人員從大量的「非結構化資料」中快速抓出重點？

A：透過 AI 自動摘要模組與 NLP 技術，系統能自動進行多來源資料的「語意分析」與「重點萃取」。

調查人員只需輸入姓名、公司或帳戶等關鍵字，AI 就能跨來源檢索商工登記、戶籍、裁判書等資料，並自動生成包含核心線索的摘要報告。這不僅縮短了跨單位查核的時間，更能確保關鍵資訊不被遺漏。

Q3：「電信詐欺防制 AI 分析平臺」如何找出隱藏的人物與金流關聯？

A：利用關聯分析模組（NLP+LLM），系統能自動識別多筆資料間的隱性聯繫。

即使線索散落在不同文件，AI 也能辨識出人物、電話、帳戶與地點之間的邏輯關聯，並自動分析資金的流向或上下游關係。最重要的是，系統會在結果中標示對應的文件段落，讓調查人員可以隨時回溯原始內容進行查證。

Q4：面對複雜的人物關係與資金往來，AI 如何讓案情變得「一目了然」？

A：系統內建「圖表生成模組」，能將分析結果自動轉化為視覺化圖表。

當案件涉及的人數與轉帳次數規模龐大時，人工判讀極易出錯。AI 能根據關聯分析模組的結果，自動繪製出人物關係圖與資金脈絡圖。即使後續案件規模擴大，也能快速加入新資料進行研判，大幅節省人工繪圖與更新的時間成本。

Q5：AI 生成的偵查摘要內容，在法律與審核上具備可靠性嗎？

A：具備。系統基於 RAG 架構，所有回覆內容均提供「資料參考來源」。

與一般的生成式 AI 不同，此系統在提供摘要或分析時，會明確標註是引用自哪份文件或哪段紀錄。這種「有所本」的機制方便調查人員進行複審、驗證，並直接用於移送書的撰寫，確保偵查結果的嚴謹性。

Q6：導入 AI 分析平臺後，對於偵查單位的整體效益為何？

A：核心效益在於「系統化整合」與「大幅提升研析效率」。

透過 AI 輔助，偵查單位能以更系統化的方式整合民眾舉報、金融紀錄與通訊內容等分散情資。這不僅讓原本需耗時數週的關聯研析在短時間內完成，更提升了判斷的精準度，強化了打擊組織化犯罪的偵查戰力。

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精華文章金融情資調查如何自動化？AI 輔助選案與情資分析效率與品質

金融情資調查如何自動化？
AI 輔助選案與情資分析效率與品質

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。

本期 AI 知識庫亮點

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

常見問題 FAQ

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，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：

資料整合與重建：整合大額現金交易報告（CTR）、可疑交易報告（STR）及國際情資三大來源，為調查單位重建金融情資資料庫，並重新規劃資料欄位與內容格式，使不同來源的資料能以統一標準被檢索與比對，打造高效的金融情資分析基礎。
自動分析與智慧選案：系統將交易資料依照匯款頻率、金額、來源去向等行為特徵進行比對，再依據常見犯罪手法（如分散交易、層層轉手、短時間高頻率往返等）進行交易模式分析，協助辨識具有較高風險的交易群組與潛藏的特定犯罪行為；此外，系統也能依照不同情境調整篩選與分析條件，具備良好實務應用效率。
直覺式查詢：提供簡便完整的操作介面，當單位人員輸入多種查詢條件，系統便會自動整合既有資料並呈現關聯結果，讓案件背景、交易脈絡與可疑指標一目瞭然，減少在多套系統間反覆切換的作業時間。
權限控管與資安合規：依據不同使用者的角色控管權限，完整保留操作與查詢紀錄，以符合資安與稽核要求。

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。

常見問題 FAQ

Q1：為什麼金融情資調查需要導入 AI 自動化系統？

A：主因是金融交易量龐大且犯罪手法複雜，傳統人工比對已無法應對即時偵測需求。

調查單位每天需處理海量的大額交易（CTR）與可疑交易（STR）報告，資料來源多樣且格式不一。若僅靠人工篩選，容易因人員經驗差異導致判斷標準不一，甚至遺漏潛在風險。AI 能提供統一的邏輯與海量處理能力，確保研析過程的一致性與精確度。

Q2：AI 如何從大量交易中辨識出潛在的洗錢或詐騙案件？

A：AI 透過分析「行為特徵」與「交易模式」來識別高風險群組。

系統會根據匯款頻率、金額大小、資金去向等特徵，比對常見的犯罪手法，例如「分散交易」、「層層轉手」或「短時間高頻往返」等。透過 AI 的模式識別能力，能主動標註出具有異常行為的交易群組，讓調查官能及早鎖定高風險案件。

Q3：什麼是「RAG 架構」？它如何提升金融情資的分析品質？

A：RAG（檢索增強生成）架構能確保 AI 生成的研析結果具備可追溯性與真實依據。

在金融情報整合系統中，RAG 技術會先從資料庫檢索相關的原始交易紀錄，再交由 AI 進行語意分析與統整。這不僅能確保回覆內容精準，更能標註資料來源（如特定的 STR 編號），滿足執法單位對於證據鏈與稽核的高標準要求。

Q4：AI 如何整合來源不同的 CTR、STR 與國際情資？

A：系統透過「資料重建」技術，將多源資料轉化為標準化的統一格式。

意藍的系統會重新規劃不同來源的資料欄位，打破資訊孤島，使原本散落在各處的情資能以統一標準被檢索與交叉比對。這讓調查人員能在單一平台掌握完整的案件背景，不需在多個系統間反覆切換。

Q5：AI 系統如何降低新進調查人員的學習成本與判斷誤差？

A：透過「直覺式查詢介面」與「標準化研析邏輯」，減少對個人經驗的過度依賴。

系統提供簡便的操作介面，新進同仁不需掌握複雜的查詢語言，只要輸入關鍵字即可呈現關聯結果。此外，AI 輔助選案能維持一致的判斷邏輯，讓知識能在單位內快速傳承，不再需要長期仰賴資深同仁的口耳相傳。

Q6：處理敏感的金融交易情資，系統在資安與權限控管上有何保障？

A：意藍「金融情報整合 AI 分析系統」具備嚴格的角色權限控管與完整的查詢紀錄留存。

考慮到金融情資的高度機敏性，系統會依據使用者的職權劃分存取範圍，並完整保留每一筆操作與查詢軌跡。這不僅符合資安合規與內部稽核要求，更能確保偵查過程中的資料完整性與不被濫用。

Q7：導入「金融情報整合 AI 分析系統」後，對辦案流程有何具體提升？

A：系統能實現「資料登錄、查詢、選案到派案」的全流程優化。

透過自動標註與智慧選案，調查單位能及早辨識出高風險交易，大幅縮短人工初步篩選的時間。這讓調查官能將精力集中在深度案件研析與實體調查，全面提升辦案效率與情報掌握度，達到精準打擊犯罪的目標。

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精華文章Fine-tuning微調是什麼？打造企業專屬AI大語言模型的關鍵一步

Fine-tuning（微調）是什麼？
打造企業專屬AI大語言模型的關鍵一步

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。

本期 AI 知識庫亮點

認識 Fine-tuning（微調）

什麼是 Fine-tuning？
為什麼需要 Fine-tuning？
Fine-tuning 運作流程

Fine-tuning 於企業中的應用

Fine-tuning 的優勢與挑戰

常見問題 FAQ

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「通用」變成「專屬」，「標準化」變成「個人化」，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。

常見問題 FAQ

Q1：什麼是 Fine-tuning (微調)？它與一般 AI 訓練有什麼不同？

A： Fine-tuning (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。相對於從零開始訓練新模型，微調保留了基礎模型（如 eLAND GOAT）的原有能力，同時強化其對特定領域專業知識的掌握，能大幅節省開發所需的成本與時間。

Q2：為什麼企業需要 Fine-tuning（微調），而非直接使用通用模型？

A：因為通用模型在法律、醫療或製造等專業領域中，常因缺乏特定領域知識而產生錯誤資訊。

現成模型往往無法精確理解產業術語或企業內部規則，透過微調技術，可以讓模型深度學習特定語境，將 AI 從「通用」轉變為「專屬」，不僅提升了應答的準確性，還能使模型回應風格符合企業品牌形象。

Q3：Fine-tuning（微調）的作業流程？

A：微調流程通常包括模型選擇、數據準備、參數調整與評估優化四個階段。

首先需挑選預訓練模型，並提供與場景相關的高品質資料（如客服紀錄、專業文件）作為學習素材。接著更新模型數據的權重參數，使其貼近企業需求。最後透過準確率、召回率（Recall）等指標衡量微調效果，並持續優化至符合使用需求。

Q4：企業導入 Fine-tuning (微調) 技術會面臨哪些挑戰？

A：微調技術的主要挑戰在於微調方法選擇、數據集品質以及運算資源的配置。

企業需仰賴專家經驗來選擇合適的微調方法，以保留模型原有能力。此外，微調數據的品質與格式對成果有直接影響，且微調過程通常比模型推論需要更多的算力（GPU）與記憶體資源，往往需多回合嘗試方能成功。

Q5： Fine-tuning (微調) 能為企業創造哪些具體的商業價值？

A：微調技術能幫助企業增強專屬化服務、提升專業知識掌握度，並實現業務流程自動化。

透過微調，企業可優化 AI 助理以精準執行特定任務，如自動生成個性化行銷內容或檢索專業法律文書，進而提升運營效率並降低人為錯誤。此外，微調還能降低每次互動所需的 Token 成本，並確保敏感資料在內部環境中處理的安全性。

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精華文章從 RAG 到 eLAND Active RAGᵀᴹ：主動式檢索如何讓企業知識管理更精準？

從 RAG 到 eLAND Active RAGᵀᴹ：
主動式檢索如何讓企業知識管理更精準？

在數位化時代，資訊量爆炸式增長，如何有效地蒐集、整理、儲存並運用知識，無疑是各企業組織提升競爭力的關鍵之一，良好的知識管理不僅能縮短決策時間，還能提高員工效率、促進創新，以在快速變化的環境中保持彈性與活力。檢索增強生成技術（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的出現，為知識管理帶來了全新突破，而透過引入多輪次資料整合與更高效的檢索能力，意藍進而將RAG 技術發展為獨家專門的eLAND Active RAG^TM（主動式檢索增強生成技術），大幅提高知識管理的效率與精準度，使各部門單位能更靈活應對多變的市場需求。

本期 AI 知識庫亮點

主動式檢索增強生成技術如何重塑知識管理

認識eLAND Active RAGᵀᴹ ── 主動式檢索增強生成技術
導入主動式檢索增強生成技術對知識管理的影響

eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例

常見問題 FAQ

主動式檢索增強生成技術如何重塑知識管理

知識不僅是企業組織日常運營的基礎，更是其持續發展和創造價值的核心驅動力，透過有效的知識管理，能夠累積並共享內部專業知識，進而減少重複性工作，促進跨部門合作、優化決策過程並提高運營效率。然而，傳統的知識管理方法往往面臨資訊分散、無法即時更新及搜尋效率低下等挑戰，使得企業在應對快速變化的業務需求時，可能需投入較多時間和資源以達成目標。而檢索增強技術的出現，逐步突破了這些障礙，它結合了搜尋引擎快速檢索的優勢與大語言模型的生成能力，在生成答案前先檢索最新的相關資訊，以確保結果更可靠精準。特別是意藍所獨家發展之進階版本——主動式檢索增強生成技術（eLAND Active RAGᵀᴹ），更是在此基礎上實現突破，能針對複雜的問題進行多回合查詢，逐步完善答案，大幅提升知識檢索效率，為知識管理帶來嶄新的轉機。

認識eLAND Active RAGᵀᴹ ── 主動式檢索增強生成技術

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，具備以下核心功能特性，使其在知識管理中更具優勢：

內外部數據動態整合：
eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據問題性質，自動判斷最佳數據來源，從內部系統、資料庫以及外部網站等多元數據庫中進行查詢，並進行綜合分析，使生成之回覆不再僅依賴過時數據，而是根據最新資料產出精確、全面的結果。
語義理解與推理：
與傳統基於靜態關鍵詞的檢索方式不同，eLAND Active RAGᵀᴹ 能夠理解語句的語義，並依據問題的背景進行推理和回應，使結果更相關且精準。例如，對於問題「如何優化員工的工作流程？」，系統會理解問題的核心是提升工作效率，並基於此提供具體的建議，如檢視現有工具的使用情況、引入自動化流程或改善跨部門協作等。
多回合查詢與自主優化
eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據已獲得之初步資訊動態調整查詢策略，多回合查詢以逐步完善答案，從而實現更深入的問題解決和分析。例如，對於「如何提升某產品市場佔有率？」的提問，在第一輪查詢時先自內部資料中提取產品的銷售數據，提供概括性分析；接著，再根據已取得的結果，進一步從外部資料庫提取相關細節，如競品的市場策略、消費者對產品的反饋等，於後續查詢中補充數據背景或上下文資訊。

導入主動式檢索增強生成技術對知識管理的影響

綜上所述，導入主動式檢索增強生成技術將對知識管理帶來深遠影響，主要體現在以下幾個方面：

提升數據整合能力，突破資訊孤島
支援內外部數據的動態整合，能夠從企業內部資料庫、檔案系統到外部網站、公開數據源中提取所需資訊，並進行綜合分析，有效解決了傳統知識管理中數據分散、無法即時更新的難題。
增強問題理解與回應的精準性
理解使用者提問的核心意圖，並結合問題背景進行智能推理，提供更精準且相關的答案，大幅提升知識檢索的有效性，避免使用者因模糊或不相關的資訊浪費時間。
提升知識應用價值
透過 eLAND Active RAGᵀᴹ，能將分散的資訊轉化為結構化且易於應用的知識，例如生成與決策相關的報告或建議方案，協助企業組織快速識別業務機會或解決問題，抑或縮短內部問題回應時間、提升市場預測準確度，進而實現更高效的資源配置。

eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例

意藍的新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM 便結合了 eLAND Active RAGᵀᴹ 以及搜尋引擎、NLP與大語言模型等技術，提供使用者更高效、智能的知識搜尋與問答服務體驗，其應用情境相當多元，對複合型知識任務具備強大處理能力，能夠主動拆解複雜問題並完成知識任務，以下將舉例說明。當對系統提問「少子女化對社會產生什麼樣的衝擊？」，在 eLAND Active RAGᵀᴹ 的輔助下，系統將依循以下步驟進行運作，確保提供精準且有所依據的回答：

拆解任務及選用工具
系統首先分析問題，識別核心關鍵字（如「少子女化」、「社會衝擊」），並將問題拆解為可操作的子任務。接著，系統檢視可用的資料來源，如政策資料庫、最新的媒體報導、少子女化相關的學術研究與報告等，並選定最符合此問題的資料來源作為後續查詢的基礎。
生成輸入參數
根據問題內容與選定資料庫，系統會再進一步生成適配的查詢參數，即設定一組適合用來搜尋資料的條件，並以設定之參數為基礎，啟動後續資料檢索過程。例如： – 關鍵字：少子女化、社會影響、政策、新聞、研究計畫。 – 時間範圍：過去1年的相關資料。 – 查詢格式：結構化的API請求或自然語言查詢。
解析輸出結果
接著，系統會對檢索到的資料進行整理與分析，例如自少子女化相關的新聞報導中，統計出過去一年該議題的討論成長率，或是從研究資料中，彙整人口統計變化以及對社會經濟的具體影響點。
進行判斷及回覆
最後，系統將檢視目前取得的資訊是否足以回答問題。若資訊足夠，則系統便會根據統計之結果與分析，生成針對使用者提問的回答，如「少子女化對社會的衝擊包括勞動力減少、教育資源分配過剩及老齡化社會負擔增加等。」而若判斷資訊仍不足，系統則會重新進行檢索、調整參數（如擴大時間範圍或查詢更多資料庫），最多重複三次，以確保回答的完整性與準確性。

無論是企業組織或公部門單位，在 AI Search for KM 及 eLAND Active RAGᵀᴹ 的助力下，將能夠實現更高效、更精準的資訊處理與應用，發揮知識管理的最大價值。

常見問題 FAQ

Q1：一般 RAG 跟 eLAND Active RAGᵀᴹ (主動式檢索) 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，回答簡單問題還可以，但遇到複雜問題時容易資訊不足。eLAND Active RAGᵀᴹ 則會主動拆解任務，根據初步結果動態調整查詢策略，並進行多回合查詢。這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。

Q2：我的資料分散在公司內部與網路上，Active RAG 找得到嗎？

A：可以，eLAND Active RAGᵀᴹ 具備「內外部數據動態整合」的能力。

它能自動判斷問題的性質，同時從企業內部的資料庫（如研發文件、內部規章）以及外部的公開網站、研究報告中提取資訊。這解決了傳統 KM 無法即時更新或資訊孤島的難題，讓 AI 產出的回覆能結合最新的內外部數據。

Q3：Active RAG 如何處理「比較複雜」或「範圍很大」的問題？

A：系統會透過「任務拆解」與「自主優化」來應對複雜任務。

例如提問「少子女化的社會衝擊」，系統不會直接給出笼統回答，而是先拆解關鍵字，同步檢視政策庫、學術研究與最新報導，甚至會根據統計結果生成輸入參數。若系統判斷目前資訊不足以完整回答，還會重新檢索並調整搜尋範圍，直到答案完整為止。

Q4：導入主動式檢索增強生成技術，對企業有什麼幫助？

A：它能打破資訊孤島，將分散的數據轉化為結構化的共享知識。

透過 eLAND Active RAGᵀᴹ，原本散落在各部門、不同格式的檔案能被智能整合並推理。這能縮短跨部門諮詢的時間，協助管理層快速生成決策報告或建議方案，提升整體資源配置的效率。

Q5：為什麼 Active RAG 能讓 AI 回答得更「聰明」且更有邏輯？

A：因為其具備語義理解與智能推理能力。

不同於過去只能比對關鍵字，Active RAG 能理解問題背後的「背景」。例如詢問優化流程，系統會推理出核心目的是提升效率，並基於此背景從知識庫中找出如「引入自動化」或「改善協作」等具體建議，而不只是死板地回傳包含標題的文件。

Q6：意藍 AI Search for KM 系統如何結合 Active RAG 技術？

A：AI Search for KM 將其作為核心引擎，提供高效的智能問答服務。

該系統整合了 eLAND Active RAGᵀᴹ、搜尋引擎與大語言模型。當使用者提問後，系統會自動進行任務拆解、參數設定、結果解析及判斷回覆等步驟。目前已廣泛應用於企業與公部門，協助處理複合型的知識管理任務。

Q7：如果 AI 第一次檢索出的資料不夠完整，Active RAG 會怎麼做？

A：系統會啟動多回合查詢機制，最多重複三次進行自我修正。

在解析初步輸出結果後，若系統判斷目前的資訊不足以完全解答使用者的問題，它會自動重新生成查詢條件（例如擴大時間範圍或檢索更多資料來源），直到達到高準確度的回覆標準，這就是其「自主優化」的展現。

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下載報告生成式 AI 產業趨勢報告

生成式AI產業趨勢報告

從整體生成式AI產業應用趨勢，了解AI智能搜尋解決方案如何落地應用。

報告亮點

Part 1. 生成式 AI 話題趨勢探索

1-1 生成式 AI 話題趨勢
1-2 生成式 AI 的商業機會與挑戰

Part 2. 生成式 AI 的機會與應用場域

2-1 生成式 AI 的應用趨勢
2-2 核心技術—AI大語言模型
2-3 關鍵應用—檢索增強生成(RAG)

Part 3. 以 AI Search 技術打造 AI 知識代理人

3-1 本土生成式 AI 大語言模型—eLAND GOAT
3-2 AI Search for KM 新一代生成式 AI 知識管理
3-3 AI 驅動的多元未來：案例展示

生成式 AI 是基於深度學習，透過擁有大參數量的神經網絡來記憶學習大量的資料，並且在沒有明確標籤或指導之下，自行學習資料的分佈，來生成更多類似的資料。
而隨著近年來 AI 技術的持續創新與突破，百工百業都迎來了前所未有的數位變革。在這個數位轉型的關鍵時刻，AI 的導入與應用已成為各行各業提升競爭力和效率的重要策略。企業在應對市場挑戰與客戶需求時，數位化的布局顯得尤為重要。AI 技術不僅有助於提升運營效率，還能加強決策的準確性與靈活性，為企業的未來發展提供強大支撐。

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下載報告AI 智能搜尋解決方案：智慧政府應用趨勢報告

AI 智能搜尋解決方案：智慧政府應用趨勢報告

隨著近年來 AI 技術的持續創新與突破，政府及企業都迎來前所未有的數位變革，無論是政府組織還是各行各業，皆面臨數位轉型的重要轉折點，而本報告將為各位說明生成式 AI 於智慧政府之應用趨勢，並以實際公部門單位導入案例展示智慧治理的落地應用。

報告亮點

Part 1. 生成式 AI 於智慧政府之應用趨勢

Part 2. 意藍 AI Search for KM 服務優勢

Part 3. 政府單位導入應用展示

3-1 智慧城市災防應變數據分析
3-2 智慧循證治理與質詢擬答
3-3 智慧政府民意及民眾陳情資訊分析

Part 4. 意藍 AI Search for KM 服務導入方式

Part 5. 如何申請 AI Search for KM 服務體驗

隨著近年來 AI 技術的持續創新與突破，政府及企業都迎來前所未有的數位變革，無論是政府組織還是各行各業，皆面臨數位轉型的重要轉折點。AI 的導入與應用已勢無法擋，公部門在應對科技挑戰與回應民眾需求時，數位化佈局顯得尤為重要。而智慧政府的核心目標，就是利用先進科技來提升公共服務的效率與品質，並使行政作業更具透明度與精準度。

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RAG

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

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

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決定書草稿完整生成

如何破解電信詐欺隱藏線索？AI 關聯分析技術在複雜案件偵查中的應用

本期 AI 知識庫亮點

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

常見問題 FAQ

Q1：為什麼現在偵辦電信詐欺案件，光靠人工比對已經不夠了？

Q2：AI 如何協助調查人員從大量的「非結構化資料」中快速抓出重點？

Q3：「電信詐欺防制 AI 分析平臺」如何找出隱藏的人物與金流關聯？

Q4：面對複雜的人物關係與資金往來，AI 如何讓案情變得「一目了然」？

Q5：AI 生成的偵查摘要內容，在法律與審核上具備可靠性嗎？

Q6：導入 AI 分析平臺後，對於偵查單位的整體效益為何？

金融情資調查如何自動化？AI 輔助選案與情資分析效率與品質

本期 AI 知識庫亮點

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

常見問題 FAQ

Q1：為什麼金融情資調查需要導入 AI 自動化系統？

Q2：AI 如何從大量交易中辨識出潛在的洗錢或詐騙案件？

Q3：什麼是「RAG 架構」？它如何提升金融情資的分析品質？

Q4：AI 如何整合來源不同的 CTR、STR 與國際情資？

Q5：AI 系統如何降低新進調查人員的學習成本與判斷誤差？

Q6：處理敏感的金融交易情資，系統在資安與權限控管上有何保障？

Q7：導入「金融情報整合 AI 分析系統」後，對辦案流程有何具體提升？

Fine-tuning（微調）是什麼？打造企業專屬AI大語言模型的關鍵一步

本期 AI 知識庫亮點

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

常見問題 FAQ

如何破解電信詐欺隱藏線索？
AI 關聯分析技術在複雜案件偵查中的應用

金融情資調查如何自動化？
AI 輔助選案與情資分析效率與品質

Fine-tuning（微調）是什麼？
打造企業專屬AI大語言模型的關鍵一步

從 RAG 到 eLAND Active RAGᵀᴹ：
主動式檢索如何讓企業知識管理更精準？