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【媒體報導】「通常一到兩天就能部署整套 AI。」Netron 網創資訊開發「NAVI 企業 AI 知識管理系統」成為助員工高效生產的神隊友

當生成式 AI 正在改寫各產業的運營模式,企業如何借力這項新技術進化生產效率,並讓 AI 成為日常工作的神隊友? Netron 網創資訊與 TechOrange 科技報橘在 11/19 共同主辦【導航 AI 應用新場景:解鎖企業創新指南,開啟高效生產新模式】工作坊,和與會者一同探索創新高效的工作新模式。


「AIGC(人工智慧生成內容)和分辨式 AI 的差別,在於能夠學習大量資料,並根據需求多樣化輸出,自主生成新的文字、圖片、影像,」Netron 網創資訊資深業務經理陳臻指出,AIGC 的核心技術為 Transformer 架構與生成對抗網路,生成對抗網路又分為生成器與判別器,前者會生成假數據讓判別器進行辨識,而透過這樣的「相互對抗」過程,能夠讓生成器的數據更加真實。

Netron 網創資訊資深業務經理陳臻深入探討「迎接 AIGC 2.0 新時代:打造兼具彈性與安全的雲端服務模式」。

陳臻表示,AIGC 技術的應用場景多元,例如在媒體與娛樂產業,AIGC 可以協助生成簡報標題、摘要內容,以提升工作效率;在影視製作與遊戲開發的面向,AIGC 可以根據需求生成草圖,讓使用者只需完成後續的修正,縮短創作週期;在電子商務與行銷的面向,AIGC 可以根據當前消費者的習慣與需求,生成一篇吸引消費者目光的文案;在市場分析的面向,AIGC 可以輔助使用者擬定未來的銷售策略;在教育和培訓的面向,AIGC 還可以針對學生的學習材料、學習進度,生成客製化學習內容,並成為虛擬教學助手。

 

隨著 AIGC 技術升級與模型的優化,能夠整合資料生成更多樣化內容,但也讓企業產生使用疑慮,包括提供過時資訊、資料隱私與保護問題,以及負擔系統開發、部署、維護的龐大成本。陳臻強調,Netron 網創資訊的 NAVI 企業 AI 知識管理系統能夠克服這三項挑戰,「首先系統的資料全部儲存在客戶自己的 AWS 帳號,不會作為其他用途的資料,也具有合規性,解決關於資訊安全的問題;在成本方面,系統​​本身會針對  Token 額度控管,協助企業輕鬆管理使用預算,同時也支援 AWS S3 、Web Site 等知識庫資料來源,可以提供全年 7×24 不中斷的公有雲維運技術服務,讓企業節省開發費用;至於在資訊的正確性,NAVI 只會針對上傳的資料檢索、整理、回答,可以避免發生 AI 幻覺、回答錯誤答案。」

 

NAVI 企業AI知識管理系統在金融、媒體產業的應用場景

「NAVI 是專為企業設計的 AI 產品,提供外部整合的服務,」Netron 網創資訊專案管理師許凱鈞說明 NAVI 企業 AI 知識管理系統的產品路線圖,在客服的應用,目前已經能夠實現根據不同的輸入需求,判斷協助的事項,甚至串接自家企業前端頁面的開發;至於教育訓練的應用,NAVI 企業 AI 知識管理系統可以根據影片內容進行分析,只要將檔案上傳知識庫,就能透過自然語言的模式問答學習,為企業節省更多人力成本。許凱鈞表示,如果企業擁有自己的前端,或者使用 LINE App,還可以透過 NAVI 企業 AI 知識管理系統提供的 Open API 方式,將 AI 大腦連接至前端頁面,無需額外開發 AI 系統就能實現智慧服務,「通常在一到兩天的時間就能部署整套 AI,後續完成內部測試後,即可提供客戶使用。」

Netron 網創資訊專案管理師許凱鈞表示,NAVI 企業 AI 知識管理系統助企業實現釋放人力資源、保護資料隱私安全等具體效益。

進一步分享 NAVI 企業 AI 知識管理系統的應用場景,許凱鈞指出,Netron 網創資訊透過結合 Amazon Bedrock(全受管服務)、Amazon Kendra(智慧企業搜尋服務)搭建生成式 AI 解決方案,協助證券主管機構快速分析、總結財報與法說會影片內容,並且增強整體工作效率,降低人工審查的錯誤率。第二個案例是傳統報業,NAVI 企業 AI 知識管理系統助該公司整理大量歷史資料庫新聞,並藉由 AWS 的雲端儲存與檔案維運技術提升新聞搜尋效率,同時優化新聞稿產出,許凱鈞強調,「更多應用取決於使用者對於 AI 的想像,只要你想得到,其實 AI 應用沒有那麼多限制。」

 

許凱鈞總結 NAVI 企業 AI 知識管理系統為企業解決的痛點,包括「釋放人力資源」,透過 AI 助理、內容生成、資料分析等功能輔助工作,大程度節省時間與成本;以及「整合與擴展性」,Netron 網創資訊提供開放式 API,可與其他應用系統或服務整合,並擴充 Azure OpenAI 、AWS Claude3 等多種大語言模型;還有「隱私安全」,NAVI 整合 Windows AD 與 Azure AD 身分認證機制,可以依據資料或部門別設置不同知識庫,「我們持續提升產品性能,計畫在明年 Q1 開發能夠支援口語溝通的應用,也期盼打造知識管理的生態系統,協助客戶將 AI 解決方案快速落地,同時深化與服務產品的合作。」

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