AI應用如何提升效益？6大核心技術＆企業導入實例全解析！

一、AI 應用完整攻略：搞懂 AI 定義、發展與優缺點

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的核心是透過程式與演算法賦予電腦類似人類的思考、學習與判斷能力。從最初的理論模型，經歷機器學習奠定基礎，到如今深度學習引領的生成式 AI 時代，AI 已經在短短數十年內成為不可逆轉的科技浪潮。

（一）AI 是什麼？

AI 的中文為人工智慧（Artificial Intelligence），是指透過程式與演算法，讓電腦具備類似人類的「大腦功能」，能夠模仿人類思考、學習新知，甚至做出判斷。目前主流的 AI 具備以下 3 大核心能力：

• 從資料中找規律：AI 最擅長處理人類難以負荷的龐大資料，它能迅速進行分類、比對，甚至預測未來趨勢。例如零售業利用 AI 分析過去數年的銷售紀錄、節慶、天氣等數據，預測下週各品項的進貨量；或是串流平台根據觀看紀錄推播你可能會喜歡的韓劇。
• 理解語言或影像：透過自然語言處理與影像辨識技術，電腦可以讀懂文字與圖片，採取更智慧的行動。像是 Siri 或 Google 助理能根據指令作業，或是停車場的柵欄能自動辨識車牌號碼，都是這項能力的展現。
• 根據情境自動做決策：AI 能根據當下的情境分析數據，並提供最佳解方。例如 Google Maps 根據即時路況幫你導航避開塞車路段，或是電商平台根據目前的瀏覽紀錄推薦最適合的商品。

（二）AI 發展簡史：解密那些改變世界的關鍵瞬間

AI 的技術並非一夕之間成熟，而是無數科學家經過半世紀不斷努力的成果。以下是 AI 發展的 3 個關鍵時期：

【1940～1970 年代】概念萌芽：「人類智慧能否被機器模仿？」

這時期的研究主要集中在邏輯推理與符號運算。科學家試圖寫下一條條嚴格的規則讓電腦遵守，但受限於當時電腦運算速度太慢，且現實世界的變數太多，AI 比較像是在實驗室裡的理論模型，難以處理複雜的真實問題。

【1980～2000 年初】由機器學習帶動 AI 智慧成長

隨著電腦效能提升，AI 發展進入了轉捩點。這階段的重點技術是「機器學習」（Machine Learning）。研究人員不再手把手教電腦每一條規則，而是餵給電腦大量的資料，讓它自己去練習、去歸納特徵。而語音、影像辨識、醫療診斷等技術也在此時快速發展，為後來的技術爆發奠定了基礎。

【2010 年代至今】大數據與深度學習領航的 AI 新時代

隨著網際網路普及、人手一台智慧型手機，全球數據量呈現爆炸性成長，加上「深度學習」（Deep Learning）技術的突破，讓 AI 開始能模擬人類大腦的複雜運作。從 AlphaGo 擊敗圍棋棋王李世乭，到生成式 AI 真正融入人們的日常生活，AI 技術在幾年的時間內迅速成長，成為一股不可逆轉的科技浪潮。

（三）AI 優缺點有哪些？

✅AI 應用好處

• 快速處理大量資訊：面對成千上萬筆的報表或數據，人類需要花幾天整理，AI 幾秒鐘就能搞定，且精準度極高。
• 24 小時不中斷工作：AI 不需要睡覺、不會喊累，也沒有情緒波動，非常適合擔任全天候的客服或監控系統，隨時待命。
• 自動調整與持續優化：透過持續餵養新資料，AI 模型會越來越聰明，自動優化流程，讓工作效率不斷提升。
• 協助處理大量重複性工作：像是輸入資料、回答常見問題等重複性高且枯燥的工作，交給 AI 處理後，人類就能專注在更有創造價值的任務上。
• 強大的語意理解能力：現代 AI 能理解複雜的語意，甚至能幫忙寫摘要、翻譯多國語言，溝通障礙大幅降低。

⚠️AI 應用缺點

• 生成／判斷結果未必正確：AI 的輸出品質高度依賴訓練資料，如果資料本身帶有偏見（例如性別或種族刻板印象），結果自然也會跟著失真；再加上模型有時會出現所謂的「AI 幻覺」，也會讓 AI 輸出不正確的內容
• 仍欠缺常識與人類直覺：AI 雖然運算強，但缺乏人類的社會常識與情感直覺。有時它會一本正經地胡說八道，或是無法理解人類的弦外之音。
• 企業導入門檻高：要建立一套專屬的企業級 AI 系統，從硬體建置、軟體開發到人才招募，成本都相當高昂。
• 部分工作恐被 AI 取代：隨著 AI 能力越來越強，部分規律性強、替代性高的工作職位，開始面臨被自動化取代的風險，也成為社會必須正視的轉型議題。
• 可能有個資與隱私風險：AI 應用需要大量數據，會涉及使用者的個資議題。如果沒有妥善保護，很容易發生資料外洩或被濫用的爭議。
• 高度依賴模型，可能弱化人類判斷力：若過度仰賴 AI 建議，而缺乏人工複查與判斷機制，反而可能在模型出錯時放大決策風險。

二、AI 效益最大化！從自動化到決策優化，詳解 6 大 AI 技術應用

透過 NLP、影像分析、語音處理、機器人自動化、生成式 AI 以及資料預測等 6 大核心能力，企業不只可以透過 AI 降低重複性作業、強化即時監控與提升互動體驗，更能加速內容產製、優化流程並預測市場變化。

（一）自然語言處理（NLP）：提升知識管理效率

自然語言處理（NLP）賦予 AI 系統理解、分析並生成人類語言的能力，會先從詞性標記、語法分析著手，理解句子結構，再透過關鍵字擷取、主題分類與情感分析掌握文字重點與語氣。隨著大量文本訓練，AI 逐步建立語意理解能力，進而發展出自動摘要、回覆建議與內容生成，讓文件處理、知識管理與客服作業更有效率，減少大量重複的文字工作。

相較於只能處理固定問答的制式客服系統，整合了 NLP 的 AI 智能客服不僅能理解客戶語意和潛在情緒，還能自動處理複雜問答，讓真人客服能專注於處理更棘手的案件。

（二）影像與視覺分析：提升影像辨識與監測能力

這項技術讓 AI 具備像人一樣的視覺能力，電腦可以即時判讀照片、影片中的每一個細節，甚至比人眼更準確、更快速，實現即時反應、決策輔助和智慧監控。

舉例來說，在工地監控系統中，AI 能即時偵測工人是否未戴安全帽或進入危險區域，並立即發出警報，大幅提升作業安全。

（三）語音處理技術：優化語音辨識與人機互動

AI 語音技術包含語音識別（理解輸入的聲音）和語音合成（產生自然的語音輸出），能打破鍵盤輸入的限制，讓「說話」成為最直覺的人機互動方式，是優化使用者互動介面的關鍵。

例如，市面上常見的 AI 會議記錄工具，會透過語音辨識與語言處理技術，即時將對話內容轉換成文字，並進一步辨識不同講者，協助整理清楚的會議逐字紀錄。

（四）機器人技術與自動化：提高流程效率與操作精準度

結合感測器、AI 模型與機械控制，這項技術能讓實體設備（如機器人、無人載具）在複雜環境中蒐集環境資訊，例如偵測光線明暗、溫度高低、距離等，並透過 AI 模型分析數據，最後再由機械控制系統接收決策結果，實際執行動作。

像是在大型電商倉庫中穿梭的無人搬運車（AGV），在搭載 AI 技術後，能自動閃避障礙物，將貨物準確送到包裝區。

（五）生成式 AI：快速生成創意內容

生成式 AI 能夠依據指令產出全新的文字、圖像、程式碼或影音內容，降低創意內容的製作門檻與成本，加速產品原型設計、市場行銷素材製作與客製化內容生成。

像是社群小編可以用生成市 AI 快速產出貼文靈感、設計師能生成多種風格的產品草圖，大幅縮短從發想到成品的週期。

（六）資料分析與預測：支援決策與未來趨勢判讀

機器學習（ML）和深度學習是所有 AI 應用的核心驅動力。它們透過大規模資料訓練，發掘隱藏的規律、進行複雜分類，並預測未來趨勢。

以零售業為例，店家能根據歷史銷售、天氣、節日等變數，預測下週便當或飲料的銷量，精準叫貨減少報廢。

三、AI 應用 3 階段：一次掌握 AI 當前能力與未來突破

想掌握 AI 的真正極限與未來走向，就要先了解 AI 應用的 3 大階段：狹隘人工智慧（ANI）、通用人工智慧（AGI）和超級人工智慧（ASI）。了解這 3 大階段，能幫助我們判斷 AI 當前的能力邊界，並掌握未來技術突破的方向。

（一）狹隘人工智慧（ANI）

狹隘人工智慧（ANI）本質上仍是目標導向、非自我意識的系統，它沒有真正的通用理解能力，也無法像人類一樣自主學習世界。但相較於過去只能處理單一任務的 AI，現代 ANI 的能力邊界已明顯擴大。

以 GPT-5、Gemini 等大型語言模型（LLM）為代表的新一代 ANI，能在同一系統中整合寫作、程式、分析與翻譯等多種能力，表現出「類通用」的特性。再加上 AI Agent（代理型 AI）的發展，目前的 ANI 不僅能回應指令，還能結合工具、記憶與回饋機制，在明確目標下自主規劃與執行多步驟任務。

雖然 ANI 仍不是 AGI，但它已從「只會做一件事的工具」，演進為能在限定框架內自主行動與整合多種能力的智慧系統。

（二）通用人工智慧（AGI）

AGI 是 AI 發展的下一個目標，被視為是強 AI 的起點。要判斷一個 AI 是否達到 AGI，關鍵是它是否能擁有像人類一樣的學習與理解能力。不只要把單一任務做好，更能整合知識、舉一反三，並能自主學習新技能。

隨著大型語言模型快速進步，AGI 的實現時間出現明顯兩極化看法。在《AI 2027》產業發展預測中，有部分專家認為若成長趨勢延續，AGI 可能在未來幾年內出現；但也有學者持較保守態度，認為要在 2040 年或更晚才能實現 AGI。

（三）超級人工智慧（ASI）

ASI 是 AI 發展的最終形態，同樣屬於強 AI。ASI 不僅擁有與人類匹敵的智慧，它的記憶力、運算速度、邏輯推理、創造力，甚至情感理解能力，都可能全面超越人類。能夠自主決策、自我進化，並可能重新制定社會規則。

相較於對能力的想像，當前對 ASI 的討論更集中在其可行性與潛在風險。一旦 AI 系統被賦予高度自主行動能力，反而可能帶來失控、資安漏洞、資源濫用與安全治理失衡等問題，其風險可能早於 ASI 真正出現。

雖然 ASI 仍屬理論層級的概念，但 AI 專家已經開始重新調整技術方向與治理思維，像是結合神經網路與符號推理的混合式架構，正被視為突破現有限制、同時提升可控性的重要途徑。通往超級人工智慧的關鍵，已不再只是算力與規模的競賽，而是人類能否先建立足夠成熟的理解、約束與共識。

四、生活中有哪些人工智慧應用？盤點 11 大 AI 應用領域

人工智慧（AI）已經深入各行各業，成為解決實際痛點、提升競爭力的核心商業應用工具。無論是提供個人化服務，還是優化企業營運流程，AI 都正以驚人的速度重塑我們的世界。以下就帶你全面盤點 11 大 AI 應用領域，深入了解 AI 如何在不同場景中解決實際問題！

（一）金融保險

在金融與保險業，AI 應用已成為降低風險與提升服務效率的核心工具。銀行能利用 AI 即時偵測異常交易，像是突發的大額轉帳或跨國登入行為，系統會主動提醒或暫停交易，減少盜刷風險。

同時，AI 也能協助保險業強化理賠審查效率，以新光人壽的「理賠防詐欺風險預測系統」為例，新光人壽以 AI 數據模型取代人工經驗判讀，不僅更快鎖定高風險案件，詐欺破案率也提升至 15%，有效減少不必要的理賠支出。

（二）科技製造

科技製造業正透過 AI 應用進入「智慧工廠」時代。像是感測器在蒐集機台數據後，能偵測異常震動、溫度或能耗變化，預測設備可能故障的時間，避免整條產線停擺。AI 影像辨識也能用來進行自動化品檢，比人工更快發現刮痕、瑕疵或錯位。

以輪胎回收工廠為例，輪胎體積大、重量重，人工盤點不僅費力，分類錯誤還會影響後續切割品質；機台溫度異常更可能導致停機或火災風險，讓工廠頭痛不已。但在 AI 影像辨識的輔助下，輪胎的數量與尺寸都能透過攝影機自動判讀，機台溫度也能提前預警，讓產線不再因人工失誤或設備異常而被迫中斷。

（三）零售電商

在零售業或電商，AI 能將個人化行銷應用到極致，無論是打開 Momo 或蝦皮，首頁出現的「你可能也會喜歡」推薦清單，都是 AI 根據你的瀏覽足跡精算出來的。對店家而言，AI 也能預測年節促銷時的銷量來協助備貨，以避免缺貨或庫存積壓。

法國零售業巨頭家樂福也跟上這波浪潮，加速導入 AI 應用技術。以智慧貨架系統為例，透過安裝在貨架上的鏡頭與感測器，系統能即時辨識哪些商品缺貨、顧客停留在哪些區域，並利用藍牙將優惠訊息推送到顧客手機。

（四）交通物流

AI 應用讓交通與物流的運作更順暢，導航服務會依交通流量動態調整路線，避開塞車點。物流公司也使用 AI 計算最佳配送順序，讓司機能在最短時間內完成路線。

像宅配通就運用 AIoT智慧聯網（AI+IoT）即時掌握 1,000 輛宅配車的路況與駕駛行為，AI 能依交通狀況自動規劃最佳配送路線，提升效率並降低延誤。同時，車隊安裝的影像系統能偵測闖紅燈、違停等風險行為並即時提醒，有效減少事故與違規，打造更安全、智慧化的配送流程。

（五）醫療照護

AI 應用已經成為輔助醫療專業人員決策的重要工具，在診斷上，醫師可透過 AI 解析 X 光、MRI 或超音波影像，提高早期診斷準確度；在行政流程上，部分醫院也開始使用智慧問診系統，幫忙整理症狀、分析病史，減少看診流程的反覆來回。

台大醫院便以急診 6 大流程為核心打造多項 AI 模型，適用於快速分級檢傷、偵測胸部 X 光異常、預測再回診與高危險狀況等情境，讓醫護能在第一時間掌握病情變化，做出更準確的處置決策。

（六）教育學習

AI 應用工具讓因材施教不再是夢想，每個人都能擁有一位專屬家教，實現個人化學習。線上教育平台能透過分析學生的答題數據，找出學習弱點，並自動推播最適合的補強教材；生成式 AI 也能隨時充當語言學伴，讓人在沒有壓力的情況下練習口說或寫作。

在 AI 應用技術的輔助下，語言學習 App 可以提供更精細化的回饋機制。像 ELSA Speak 的深度學習語音辨識模型，宣稱能達到超過 95% 的準確度，不僅能檢測發音、語調等細節錯誤，還能根據非母語人士口音提供即時糾錯與個人化指導，大幅提升第二語言的學習成效。

（七）農業科技

種田也要講求數據，AI 應用讓傳統「看天吃飯」轉變為「科技農業」，提高糧食產量與品質。無人機結合 AI 鏡頭巡視農田，能精準分析哪一區的作物缺水或有病蟲害，進行點狀噴灑，節省資源；同時也能結合氣象模型與生長數據，預測最佳採收期，避免農產品因集中上市而造成價格崩盤。

Skymatix 研發出「葉色分析服務」，透過無人機空拍獲取高解析度影像後，AI 可進行葉色與生長狀況的影像分析，即時判讀作物的健康程度、雜草種類甚至潛在的病蟲害發生狀況，只要透過雲端平台，就能遠端掌握田間動態。

（八）媒體行銷

在資訊爆炸的時代，AI 應用工具讓創意產出的速度與投放的精準度大幅提升，是行銷小編最強大的神隊友。從撰寫社群文案、生成配圖到製作短影音，生成式 AI 能在短時間內產出多種行銷素材供選擇。

像 ChatGPT 可以幫行銷人員快速生出吸睛的社群文案或廣告標語；而 Midjourney 這類 AI 繪圖應用工具則能將文字指令一鍵轉換成產品概念圖或視覺素材，讓設計師和創作者能將創意發揮到極致，同時大幅節省製作時間與成本。

（九）法律資安

AI 在法律與資安領域扮演「智慧助手」的角色。律師事務所能利用 AI 快速檢索大量判決書、合約內容或法規條文，縮短案件準備時間。資訊安全方面，AI 能即時偵測異常登入、惡意程式或流量攻擊，提前阻擋可能的入侵風險。

LexGents 就是法律界有名的「法律文件 AI 助手」，能讓律師快速查找、消化堆積如山的跨國專利資料，並提供具備信心值的答案輔助決策。它還具備自動文件偵錯與版本管理功能，簡化訴狀或合約的撰寫與修訂流程，為律師事務所省下至少 50% 的文書時間。

（十）能源環保

AI 可以用最聰明的方式進行能源管理與節約，電力公司透過 AI 估算高峰用電時間，協助電網穩定運作；再生能源如太陽能與風力，也可用 AI 預測發電量，提升能源調度效率。環保單位則運用 AI 分析空氣品質、監測水質變化，協助政府更快速做出環境政策判斷。

以桃園市為例，桃園市政府運用機器視覺打造「AI 環境污染辨識系統」，可自動偵測施工揚塵、河川水色異常、道路髒汙與改裝排氣管噪音等問題。透過影像辨識結合物聯網感測，使稽查效率大幅提升。

（十一）生活應用

AI 應用工具已默默融入大家的日常生活，從掃地機器人自動規劃清潔路徑、智慧音箱即時聽懂語音指令，到 AI 翻譯工具能在自然語言處理技術加持下快速理解語意、產出自然翻譯。在 AI 的輔助下，人們的生活正朝著更高效、更智慧、更個人化的方向快速推進。

以智慧語音助理「Siri」為例，Siri 背後的 AI 系統具備強大的自然語言處理和語音辨識能力，能夠即時、精準地理解人類的語音指令，將複雜的手機操作轉化為直覺的「對話」體驗。

五、解析 AI 應用例子：帶你從數據迷霧中看清趨勢

在資訊爆炸的時代，企業面臨的最大挑戰是如何從數據迷霧中看清趨勢，快速辨識潛在的風險與真實的商業價值。透過專業的 AI 應用工具「蛛思」＆「實告」，企業能夠做出即時、精準的數據洞察，無論是面對公關危機或商業風險評估，都能做出最適合的決策。

（一）AI 輿情分析師【蛛思】

蛛思是一款專為企業打造的 AI 輿情分析解決方案，核心搭載藍星球獨家研發的「中文探勘智能 AI」與「資訊解析視覺策略」，能即時分析海量電子新聞、重要論壇、主流社群媒體及人氣部落格的討論動態。

蛛思能協助使用者快速掌握輿論風向，從洞察市場趨勢、佐證企劃成效，到提供公關危機的即時預警，讓你輕鬆地從龐大的數據洪流中，精準捕捉核心商業價值。

以下我們就利用蛛思來分析「石虎柳丁」事件：

在 2025 年 11 月 17 日，大苑子宣稱「台灣鮮搾柳丁綠」全面使用石虎柳丁，並發布相關宣傳素材，南投中寮長壽天然農場隨後發出聲明反駁，表示今年並未供應石虎柳丁給大苑子，引爆品牌行銷爭議。

石虎柳丁事件的核心在於民眾不滿品牌說一套做一套，在事件發生後，輿論快速發酵，有高達 12,672 次的互動次數，形成極高的網路聲量。雖然網路聲量高，但可以看到留言評價是「偏負面」的，社群情緒的擴散速度極快，因此品牌必須在極短時間內看清楚情緒是批評、失望，還是誤解，這也是傳統公關難以應對的挑戰。

面對像「石虎柳丁」這樣情緒主導、擴散極快的公關危機，蛛思可以快速偵測輿論的核心情緒與爭議源頭，避免錯誤的溝通策略。同時，透過清晰的數據圖表佐證，品牌能全面掌握輿論焦點與相關風險，將龐雜的輿情數據轉化為品牌溝通的導航地圖。

（二）一站式的 SaaS 服務平台【實告】

實告是專為企業 KYC（認識你的客戶）從業人員設計的 SaaS 服務平台。它結合藍星球的文字探勘、大數據處理與 AI 技術，提供企業實績、風險紀錄、ESG 事蹟和關聯網路 4 大目標資訊，在企業調查、工商徵信與商業授信等工作中做到更準確高效的風險評估。

在近期爆發的「柬埔寨詐騙制裁名單」中，台灣有 9 家企業因涉嫌提供資金或技術協助而被點名制裁。這些投資公司多數登記在台北大安區，外觀、地址都相當正常，完全看不出是人頭或空殼公司。這起事件凸顯了傳統背景調查的盲點：即使公司名稱和登記地址再熟悉，也無法保證背後的風險。

面對這類隱藏在正常表象下的複雜風險，實告能從公司的董監事、地址、更名歷史中，找尋隱藏在表面資料之下的各種關聯性。例如，當鎖定一個被制裁的公司後，就能透過「近似地址公司」功能，迅速串查出在相同地址或鄰近地址登記的其他企業。

藉由這些 AI 賦能的深度分析，實告能將龐雜的數據轉化為清晰的洞察，讓企業能有效避免與高風險對象合作。

六、AI 應用常見問題：中小企業如何導入？人類會被取代嗎？

面對 AI 技術快速普及，企業與個人最關心的其實不是懂不懂技術，而是「能不能帶來實際效益、該怎麼開始、會不會被取代？」以下就為大家一一解答最常見的 AI 應用常見問題。

Q1：企業導入 AI 真的能幫公司賺錢嗎？主要效益是什麼？

導入 AI 的效益並非只看營收，更關鍵的是效率提升、成本降低與風險控管。例如 AI 在金融業可輔助攔截詐騙，在製造業則能幫助預測設備故障，減少突發性停機的損失，這些都是實質的「隱藏獲利」。

Q2：資源有限的中小企業應該如何開始導入 AI 應用產品？

中小企業在導入 AI 時，應該將資源集中在單一、明確的應用上，而非一開始就追求複雜的大規模系統。建議優先使用現成的 AI 服務，降低初期建置成本。

以蛛思的訂閱制方案為例，一年只要 66,000 元，就能同時追蹤多個主題與品牌，包含：

• 5 個常設主題、5 個比較專案
• 各 10 張主題與競品監測圖表
• 關鍵字自由搜尋引擎（追溯 1 年資料）
• 專屬客服支援與可彈性終止合約

註：除了基礎方案外，藍星球也提供客製化專案服務，會由專業顧問進行訪談與需求評估後，再提供專屬報價方案。

由於每家企業在導入 AI 時，關注的目標與應用情境都不盡相同，藍星球會更著重於「企業 AI 客製化應用」，不只是提供現成的 AI 工具，更希望讓 AI 真正貼近所在產業的實際需求。

以既有的商業徵信系統為例，我們可以依照不同產業特性，協助新增專屬的訪談功能或分析模組，讓系統更符合工作流程與決策習慣。這類「微型客製化專案」不需要大幅更動原有系統，就能快速補強關鍵功能，幫助企業更順利導入。

透過前期的深度需求訪談與彈性的模組化開發，藍星球資訊能在短時間內打造最適合企業的 AI 應用，成為真正解決問題、創造價值的實用工具。

Q3：AI 會取代我的工作嗎？哪些類型的工作風險最高？

AI 的目標是解決任務，而非取代人類。高風險的工作通常是高度重複、規則明確且數據密集的任務，例如資料輸入、基礎的客服回覆或文件審核。未來，人類更要專注於跨領域整合、複雜決策、情感互動與創新，與 AI 協作將是關鍵能力。

Q4：現在最熱門的 AI 應用技術是什麼？

目前最熱門的 AI 應用技術是生成式 AI（Generative AI），以 ChatGPT、Claude、Midjourney、Copilot 等工具為代表，生成式 AI 展現了驚人的能力，能夠一鍵自動產出文字、圖片、程式碼、影片甚至聲音等多元內容，是目前全世界討論度最高的 AI 類型。

七、AI 導入不踩雷！讓藍星球資訊為你提供最佳 AI 解決方案

在 AI 浪潮席捲全台的現在，很多企業主與機關單位最擔心的就是盲目跟風卻踩雷，砸了預算卻換來不適用的系統。而藍星球資訊憑藉著多年在文字探勘、資料處理和資訊分析領域累積的豐富經驗，能為你提供最適合的 AI 解決方案，為企業創造商業價值。

藍星球的服務共有以下 4 大優勢：

• 資料安全掛保證：LLM AI 助理主要會部署在私有或封閉環境，讓公司的機密資料不上雲端、不需提交到任何第三方，避免資安問題。
• 知識專精化：透過「模型微調（Fine-tune）」服務，可以訓練 AI 助理成為特定領域的專家，增加專業知識的回答深度。
• RAG 即時更新：採用最先進的 RAG（檢索增強生成）技術，能把內部文件自動處理並向量化，讓 AI 助理可以即時搜尋到最新的內部資料並給出答案。
• 多功能合一：可客製「多模態 AI (Multimodal AI)」助理，同時整合多個模型，一次執行多項任務，讓數位轉型更上一層樓！

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