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研究與發展

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人工智慧

根據IDC估計全球人工智慧市場規模將從2014年的US$17.2B成長至2019年US$48.6B,CAGR為23.1%,其中以財務金融、健康照護、零售、製造為主要應用領域。在製造業應用方面,工業視覺應用又為最主要應用。在服務業方面,客服為跨行業之重要應用,2016年大中華區人工客服席次已超過200萬席,市場投資達7,500億新台幣,未來還有5倍成長空間,因此虛擬客服之問答與文字交談內容之意涵分析需求與發展空間甚大。而智慧理財機器人則為FinTech趨勢下最受矚目之應用。

傳統工業視覺影像處理技術之檢測設備誤判率(False Alarm)高,無法滿足產業需求。工研院之工業視覺技術乃運用深層類神經網路,整合物件分類、檢測影像、標準樣版、檢測位置等多重資訊,精進瑕疵影像辨識與分類精準度並減低誤判率。

虛擬客服機器人技術利用巨量社群文字資料、開放網路資料及企業內部之客服問答文字記錄做為訓練基礎,配合深層學習之特徵值自動生成技術,自然達到模糊搜尋、相似搜尋、容錯搜尋等功能,優化語意搜尋引擎,提升問答效能。

智慧理財機器人技術包含KYC(Know your Customer)與資產配置兩大模組,KYC模組透過深度學習與整體學習提出深層架構整體分群技術,提高客戶分群效果,並建構投資者認知引擎。資產配置模組亦透過深度學習,以深層架構建立迴歸預測模型,並結合不同目標函數的最佳化配置演算法,達成具風險控制之資產配置建議。

藉由工業視覺技術促使軟硬整合,約可提升10%生產力及設備附加價值。虛擬客服機器人技術有效提升問答正確率與大幅降低人工建置時間,能提高服務效率並確保品質。智慧理財機器人技術結合資產配置模組,提供個人智慧化的精緻理財規劃,讓金融降低交易成本發展多元服務。

聯絡資訊

鄭史香

電話:+886-3-5917228

Email:sarah_cheng@itri.org.tw