Gartner 調查

超過三分之一的 CEO 認為在員工生產力規劃中加入生成式 AI 可使未來兩年內公司生產力提高 15% 以上

AI 應用與產業

人工智慧的快速發展正時刻改變著人們的日常生活,透過學習來創造新內容的生成式 AI(Generative AI),更是能改變企業工作結構、有效提升績效。知名管理顧問公司麥肯錫(McKinsey)調查報告就提到,生成式 AI 可能為全球經濟增加數兆美元的價值。

事實上,資誠聯合會計師事務所(PricewaterhouseCoopers, PwC)指出,最有可能使用人工智慧(AI)的行業,其員工生產力的成長幅度是其他行業的近 5 倍。調查結果中也顯示,台灣企業領袖認為,導入生成式 AI 將提升員工效率至少 5% 以上。

面對這樣無法忽視的 AI 浪潮,該如何踏出使用人工智慧改善工作流程和整體效率的第一步呢?不同產業可藉由 AI 應用帶來什麼新價值?

科技與製造業

郵件收發量龐大,想高效撰寫信件、快速查找特定信息,如何利用 AI 提升績效?

日常頻繁撰寫大量電子郵件,對於員工來說相當繁瑣耗時。傳統郵件撰寫方式效率低,且易出現錯誤,影響工作效率和專業形象。AI 寫信功能可自動生成高品質郵件草稿,減少人力投入,提高整體績效。

員工經常需要從大量郵件中查找特定信息,透過 AI 可以根據自然語言輸入,自動生成精確的查詢條件,提高了信息檢索的效率和準確性,對於擁有龐大郵件庫且需要經常查詢歷史信件的企業尤為重要

服務與零售業

傳統人工客服無法滿足高效且即時的客戶需求,AI 如何協助企業提升客戶體驗?

隨著業務成長與擴展,企業面臨大量客戶諮詢的壓力。傳統的人工客服方式無法滿足高效且即時的客戶需求,智慧自助客服系統可以自動回覆常見問題,減少人工干預,提高客服回應速度和準確性。這不僅能提升客戶滿意度,還能降低客服團隊的工作負荷,讓他們能夠專注於處理更複雜的問題。同時,自助客服系統還能提供 24/7 的服務,有效提升客戶體驗。

金融相關產業

想快速獲取信件中的關鍵信息、確保行事曆管理的準確完整,透過 AI 如何達成?

處理大量郵件時,經常需要快速獲取郵件中的關鍵信息,傳統的方式耗時還容易遺漏。自然語言信件問答功能可以快速且準確地回答用戶的問題,減少手動搜索和閱讀的時間,提高效率和準確性。

管理行事曆是日常一項重要工作,但手動輸入和管理行事曆事件非常繁瑣且容易出錯。自動解析郵件或文字中的關鍵信息,並將其轉換為行事曆事件,減少手動輸入的過程確保準確性和完整性。

網擎與 AI 創新

網擎與 AI 創新

重新定義寫信體驗

重新定義寫信體驗

  • 使用者只需輸入簡短的信件大意,系統便能透過預先設計好的專用提示詞利用 Generative AI 技術自動生成完整且具體的信件內容
  • 先進的大語言模型(LLM),能夠深入理解和分析用戶的需求,生成符合上下文、語氣及格式的專業信件,確保每封信的專業性和一致性。

智慧自助客服的未來

智慧自助客服的未來

  • 運用 RAG 結合了檢索和生成兩個階段,先從大量知識庫中檢索出與問題相關的資料,然後利用大語言模型綜合分析資料並生成答案。
  • 有效降低 LLM 的幻覺現象(hallucination),並提供最新且專業的知識,突破了 token 數量的限制,讓客服回應更加精準和即時。

提升查詢與事件生成效率

提升查詢與事件生成效率

  • AI 查詢條件生成和 AI 文字轉行事曆事件功能,能利用預先設計及定義好的 LLM 函數,在生成過程中識別並擷取關鍵資訊
  • LLM 會分析輸入的文字內容,識別關鍵字或段落,再通過 function calling 標記這些特定元素,大幅提高特定內容擷取的精確性和效率。

自然語言處理的基石

自然語言處理的基石

  • Embedding 和 Vector Similarity 將文字轉換為高維度向量,保留語義資訊,使詞彙和句子在數學空間中表示,且相似語義向量距離較近。
  • 透過 Vector Similarity 技術,能快速找到相關語意的文句,更高效地處理龐大複雜的文字資料。

Openfind 的 AI 優勢 — 在地化與合規性

全面稽核與安全防護

Openfind 的 AI 系統具備全面的可稽核特性,所有進出資料都有詳細的 log 記錄,可對進出資料進行內容檢查,防止攻擊和機敏資料外洩。網擎十分重視用戶的資料安全,在注重效能的同時,也同樣重視系統的安全性。

  • 全程記錄:所有輸入輸出皆有完整記錄,便於稽核與追蹤。
  • 內容安全檢查:自動偵測並防止潛在的攻擊與敏感資料外洩。
  • 機敏資料偵測:生成的內容會再偵測個資等。
  • 郵件後稽核:可將所有信件歸檔,進行後稽核。

彈性介接各種大語言模型

網擎深知台灣市場的獨特需求,模型符合在地法規,並透過結合台灣本土語料或國際雲端語料,精確理解並回應台灣使用者的需求。

  • 台灣本土語料,如 TAIDE、TAME、台智雲等:
    • - 理解並正確使用台灣用語及表達方式,掌握在地文化。
    • - 能夠處理台灣特有的法律、名稱、地址格式和行政區劃。
  • 國際雲端語料整合,如 OpenAI:
    • - 引入豐富的多語言資源,協助用戶與國際夥伴順暢溝通。
    • - 提供廣泛的知識基礎,掌握最新國際商業術語和專業詞彙。

(2024 年預設為 OpenAI,彈性介接將於 2025 年推出,歡迎聯繫我們討論相關需求)

Openfind 技術小學堂

大語言模型是生成式 AI 的核心技術,能夠理解和生成自然語言。這些模型通過大量的語料庫進行訓練,具備強大的語言處理能力,可以應用於文本生成、翻譯、問答系統等多種場景。如 OpenAI TAIDE、TAME。

預訓練是指在大量通用語料上訓練模型,使其具備基本的語言理解能力;微調則是在特定任務或領域的數據上進一步訓練模型,以提升其在該特定任務上的表現。

RAG 結合了檢索和生成技術,首先從知識庫中檢索出相關資料,再利用生成模型綜合這些資料來生成答案。這種方法有效提升了生成內容的準確性和相關性。

嵌入技術將文字轉換為高維度向量,這些向量保留了語義資訊,使得詞彙、片語和句子能夠在數學空間中表示,並且相似的語義在向量空間內距離較近。這是許多自然語言處理技術的基礎。

向量相似性技術利用嵌入向量之間的距離來度量語義相似性。透過比較向量之間的相似度,可以快速找到相關的文字資料,提高檢索和生成的效率。

提示詞是用來引導生成式 AI 模型生成特定內容的文本片段。通過設計精確的提示詞,可以讓模型生成符合預期的文本。

幻覺現象是指大型語言模型生成與實際事實不符或完全虛構的內容。這些內容看起來可能合理且真實,但實際上並沒有任何真實依據。

Multimodal LLMs 是指同時處理和生成多種類型數據的大型語言模型,例如文字、圖像、聲音等。這些模型可以在多種輸入和輸出模式之間進行轉換,例如描述圖片內容、根據聲音生成文字或視覺化文字信息等。

這些關鍵詞不僅是生成式 AI 技術的核心概念,也是網擎 AI 技術的基石。透過創新應用,Openfind 致力於為用戶提供更智慧、更高效的電子郵件解決方案。

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