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【109年 應用案例】 中小企業AI職能評鑑系統,大幅降低企業職能導入成本!

IBM的超級電腦 Watson,能夠預測員工何時打算離職,且準確度高達 95%,也為 IBM 每年節省了高達 3 億美元用於留住員工。另外透過雲端運算服務和現代化,IBM精簡了30%的人事成本,讓留下來的員工獲得更高的薪水,做著價值更高的工作。

而在台灣,要如何讓「讓留下來的員工獲得更高的薪水,做著價值更高的工作」呢?重點就在於每一個職位的「職能設定」,根據勞動部勞動力發展署所建立的「iCAP職能發展應用平台」所示,每一個職位都有其應具備的主要職責、工作任務、行為指標、工作產出、知識、技能及態度,唯有確立每一個職位的「職能」,企業才能夠根據職能有效應用在員工招募、教育訓練及績效管理上,否則不知道員工應該做什麼宛如瞎子摸象,將讓企業運作潛藏風險。

職能基準範例圖

▲職能基準範例圖

目前在「iCAP職能發展應用平台」中,建立的職能基準共有872種,其中由各部會完成的有553項,當中包括勞動部的253項及教育部的66項,如果企業想要建立屬於自己的「職能基準」,都需要到「iCAP職能發展應用平台」上來搜尋參考資料。假設企業想要招募有關「業務」的人員,但不知道「業務人員」應該做什麼事情,可以先到「iCAP職能發展應用平台」搜尋「業務人員」,如下圖所示。

於「iCAP職能發展應用平台」搜尋「業務」

▲於「iCAP職能發展應用平台」搜尋「業務」

可以看到共有18類業務人員,這時候企業就要根據本身需求,逐一點進去查詢、閱讀並整理成自己想要的「職能基準」;但如果我們改搜尋應該是每一間企業都會有的「總務」,其呈現結果如下圖所示,竟為0項。

於「iCAP職能發展應用平台」搜尋「總務」

▲於「iCAP職能發展應用平台」搜尋「總務」

由上可知,雖由勞動部勞動力發展署所建立的「iCAP職能發展應用平台」可解決部分職務的「職能基準」,但企業內部的分工方式各有不同,可能這個職務在「iCAP職能發展應用平台」上是搜尋不到的;其次,在中小企業中,幾乎存在的都是「多能工」,也就是許多職務的職責是在同一個員工身上,如:在30人以下的小型企業中,通常會計、總務、人事都是同一個人,這時如果要針對這個人建立職能基準,就要分開搜尋「會計」、「總務」及「人事」,然後再將這三種職務的職能基準予以整合,如此往往曠日廢時且成效不彰。

此「中小企業AI職能評鑑系統」希望讓「人能盡其才」,藉由導入AI更精準建立員工的職能基礎標準,並可隨時追蹤其職能表現。

職能模型皆由人工產生及修正曠日費時

國內某螺絲、螺帽、扣件等產品出口商所有的職能模型皆由人工產生及修正,在執行過程中曠日廢時,難以滿足企業因人員變動所需,如:先前喬邁企業有專職的「生管人員」,但在該人員離職後,此項工作需要由其他員工執行,因此其他員工的職能模型需要立即調整;又或者企業為了因應未來發展,須成立開發部門,但先前完全沒有人有相關經驗,不但不知道如何從內部選材,亦不了解在徵才網站上,要如何說明才能找自己真正想要尋找的人才。

除此之外,該公司執行長一直以來深為公司內部的績效管理而苦惱,由於欠缺可精準衡量員工表現的標準及制度,導致每一次的績效考核結果都無法正確反映員工的真實表現,形成考核盲點,也無法把真正需要被獎勵的員工找出來,因此,期望透過AI職能評鑑系統,馬上釐清開發部門所須具備之職能,以及如何進行招募跟績效考核,如此方能有效改善企業內部權責不清、考核不精準之痛,因此其助益實為顯著!

AI職能系統建立 X 深度學習

而此為期四個月的人資領域職能系統計畫,執行方向明確,但因導入解釋現象之模型如:Seq2Seq、Deep Keyphrase Generation、Tf-IDF關鍵字擷取演算法與PangRank的導入都是人資領域的新嘗試,過程中採用開源大數據架構進行自然語言處理,以完成 Word2Vector及index 並inverted index其目的爲關鍵字weight權重與關聯性建立。又因無法像影像資料以連續數字處理,必須由相關連的關鍵字如:技能、知識、職業別等進行特徵值簡化,大略說明基本步驟如下:

1. 建立Propagation 模型乃是採用Google 採用已久 LTR 混合 Pointwise 推薦引擎(2個月)

2. 建立Back Propagation 模型(2個月),調校 loss function之超參數

3. 調校 CF model之超參數

4. 建立人機協同機制取得更多資料餵養Model 5. 反覆以上步驟

而在開發職能模型的過程中,聯和趨動股份有限公司與微光國際資訊有限公司多次討論,認為職能間互有關連,在建立完成知識圖譜後,進一步將職能量表上傳至Neo4j圖形資料庫,在處理複雜的關係資料結構具有極好的效能。而目前已完成500件職能量表上傳至之Neo4j關係分析平台。

使用python進行wor2vector的自然語言分析

▲使用python進行wor2vector的自然語言分析

除了將一個職位用word2vector之後的tensor描述,找出此職位的知識圖譜樣貌,根據此知識圖譜,可以了解在不同職位之間的相關性,以及彼此之間維度的相似度表現。最後,就是用此知識圖譜來建立該公司的「職能模型」,並依照此職能模型進行深度學習的訓練。

AI職能評鑑系統介面

▲AI職能評鑑系統介面

未來,除了為公司建立自己的職能模型,也可開放給終端使用者,個人可藉由分析自己的職能表現,來了解自己轉職的可能性、市場的價值,也能知道應該補強的技能。公司若對應此知識圖譜,將來可開發跨產業產品。

1. 短期:依照政府公布職能量表(iCAP, iPAS),以自然語言與關鍵字模型拆解,配合非監督式學習建立「原生職能基礎單元模型」。

2. 中期:為企業量身訂做專屬的職能模型。依照既有「原生職能基礎單元模型」由專家以監督式學習,訓練個別企業之「分散式衍生職能模型」。

3. 長期:建立「強化學習」模型,導入員工職涯認知與規劃。

職能模型建議,媲美專業人力資源顧問

透過職能知識圖譜的非監督式動態學習,快速建立個別企業的職能模型,企業內部的人力資源人員或外部的專業人資顧問,便可以依據所產生之職能模型,進行人才招募、職能盤點、績效管理及教育訓練等面向的評估跟應用,並會依據公司現有職稱架構下,自動建議其需加強的職能,包括相關的知識、技能及態度等。透過持續性資料的導入跟訓練,系統會學習雇主對於該職業應有之模型的實際看法,並回饋至雲端職能量表中,以遷移學習完成知識圖譜的動態學習,未來其將可媲美專業人資顧問,藉此快速幫助許多跨領域或具多元化技術的企業進行員工職能培訓。

推薦案例

【導入案例】化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛
化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛

臺灣是一個海洋國家,你去基隆八斗子漁港或潮境公園遊玩時,是否順道去占地48公頃的國立海洋科技博物館探索海洋世界的奧秘呢為了讓更多人親近海洋科技,基隆海科館導入科技服務,將場館化身為一個大型科技遊樂場,讓大小朋友都樂不思蜀,充分發揮「寓教於樂」的功能。 歷經長時間的規劃,北臺灣最大的基隆海洋科技博物館於2014年元月開幕營運,館內以海洋教育科技為主題,號稱擁有全臺最大的IMAX 3D海洋劇場,主題具有獨特性、又擁有新穎的視廳設備,理應成為基隆知名的地標景點。然而,原先的展覽規畫以靜態為主,內容相當專業,與民眾互動不足,曾經前往參觀的遊客也反映展出內容有限且十分無趣,整體消費者體驗評價欠佳。 海科館不滿意的前3項為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少 根據海科館的統計數據顯示,海科館遊客結構當地民眾與外來客的比重約為 64,其中外地遊客以北部居多;交通方式以開車與客運方式為主;出遊類型以家族、親子、朋友居多;逗留時間為 1至2 小時。 再深入了解,遊客感到不滿意的前3項分別為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少等,館方分析可能的原因包括部分展示內容的呈現方式過於專業,讓民眾看不懂,以及缺發互動體驗的元素,讓參展民眾覺得無趣,停留的時間匆促而短暫。分析遊客的輪廓可以發現,由於基隆科博館主要客源有半數以上來自於當地民眾,外來客必須以開車或大眾運輸方式前來,來一趟並不是那麼容易,因此,場館與展覽的設計必須導入更多的互動性及趣味性,讓本地客願意一來再來,外地客的停留時間也能拉長一點。並透過科技服務將博物館特色凸顯出來。 經由經濟部工業局AI團隊之一中華民國資訊軟體協會引薦,海科館就委託巨鷗科技協助解決場館無法吸引人的問題。 巨鷗科技初步訪談之後發現,許多遊客前往海科館,大多是受到海科館建築外型、周邊牆面所張貼的告示及懸掛的旗幟、或正在舉辦的活動所吸引;而遊客最感興趣的為 3D 海洋劇場,顯示內容以影音、實體景方式呈現較能吸引遊客。 七大AI科技導入 海科館帶動區域觀光人潮 巨鷗科技透過科技服務的導入,將占地48公頃的場域設計成AI語音導覽、尋寶解謎遊戲、AI展物互動活化、AI空間展館互動體驗、AI人流管控、Face AI互動式體驗、AI語音客服系統等7大服務,藉由AIoT物聯網以及雲端科技讓看展變有趣、不僅解決孩童靜態看展無趣的議題,並可提升雙倍學習效率,讓消費者對海科館的印象改觀,大大提升來客意願,也同步拉升區域觀光人潮。 國立海洋科技博物館導入AI語音導覽等七大科技應用服務。 巨鷗科技以改善海科館空間場域優化為目標,透過臺灣北部海濱鳥類特展的展覽背景為雛形,結合包括「人臉」、「肢體」、「人流」三大主軸,從提升功能的面向,來協助改善海科館對AI的應用。 在具體作法上,海科館及巨鷗科技首先針對場域內的特展進行篩選,先避免在已展出的展覽內進行水電工程、管路等相關建置,影響到展覽本身的觀看品質,轉而找出展期未到的場館先行導入,透過展覽本身的特點搭配一系列的科技服務進行導入。 在海科館內臺灣北部海濱鳥類特展施工內容與策展人討論,初步在展館入口處利用Bella X1做迎賓互動說明,接著搭配AI智慧導覽中文英文X1進行講解,搭配趣味性尋寶解謎集章活動-APP X1,讓民眾闖關,後續將鳥類特展內鳥種進行標本活化互動X1、甚至在展覽空間中導入AR之情境X1增添趣味性娛樂,最後在Face AI做人臉之互動測試臉部進行微笑打分數。nbsp 華麗變身後的海科館將成為親子最佳旅遊地點。圖海科館FB粉絲頁 海科館這套AIoT服務未來可延伸運用於各大展覽類博物館,甚至擴及到靜態美術館等地區,依據不同場域特點導入。同時也可透過政府專案及相關計畫推動,幫助農村再生,讓遊客不再只是去農村看看而已,添加趣味互動以擺脫對不同場域的刻板印象,應用服務範圍十分廣泛。

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AI走入公益,食(實)物銀行也有時尚科技

社團法人台灣食物銀行聯合會以下簡稱本會以食物援助、貧困救濟、減少食物浪費、建構無飢網絡為組織宗旨,在台灣各地已有55個食物銀行據點,每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資,也會搶救即將被丟棄的可食用物資,進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上,幫助在地弱勢邊緣戶。 但各據點皆需大量人力與志工以傳統聯繫方式處理食物銀行日常事務,聯絡非營利組織與捐贈機構,為據點收到物資捐贈後,再分配給有需要的家庭戶或個人。在物資管理上缺乏數位化與整合資訊,可能產生物資資源分配不均問題。 倉儲轉運中心與迷你食物銀行 分配弱勢物資 本次場域驗證單位社團法人高雄市慈善團體聯合總會食物銀行據點之一,以下簡稱高慈總 於109年6月24日正式啟用台灣首座「食物銀行-倉儲轉運中心」佔地200坪,提高食物物資再分配、運用之效益、妥善存放及食物物資管理,至今已搶救近二百噸蔬果續食,服務一百多個團體、逾5萬戶弱勢家庭受惠,持續服務19家迷你食物銀行,將於高雄多個行政區陸續落成,分配食物物資給超過10萬人次弱勢家庭。 高慈總「食物銀行-倉儲轉運中心」於高雄大社區 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 人力與食物物資管理的挑戰 面對大量經濟弱勢家庭的需求,「食物銀行-倉儲轉運中心」的管理顯得格外重要。進貨時需進行分類整理、汰廢、入帳等繁瑣的工作,出貨時則需參照社工員的食物物資需求做配置建議。這些工作都需要依靠人工判斷及經驗累積。而參與的志工多為高齡人士,體力有限,而倉儲工作需耗費大量體力,志工的招募困難重重。倘若有大批食物物資進庫,在調配上會耗費空間與人力整理、盤點,並同時擔憂食物物資是否能有效的被運用及周轉。也顯示出食物銀行服務逐漸擴大規模,但人力與物資管理系統無法隨之配合。 同時食物銀行物資來自各界之捐贈,故類別多樣且效期、規格、數量也均不相同。迷你食物銀行的志工夥伴,多數也為高齡人士,但卻需執行個案服務、食物物資管理配置、物資資源開發等多重職責,有時也需向物資領用者說明並接受即期、大量特殊性的物資,如成人接受嬰兒奶粉。 「食物銀行-倉儲轉運中心」物資盤點需要皆仰賴人力 迷你食物銀行志工具多重職責 照片來源社團法人台灣食物銀行聯合會 報廢物資減少60 物資轉遞速度增加80 為精進物資管理並達到物資有效利用,並解決人力短缺等問題,在本次場域實證案導入「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」,第一部分為建構分類模型之前置作業,建置以及蒐集場域倉儲資訊,進行AI建模訓練,將過往場域倉儲資訊收集建置成資料庫,使AI可進行預處理、分類等工作。同時視其物資種類之相依狀況作為特徵值,導入演算法中進行運算建模,再依收集之資料進行重新訓練,最終進行場域驗證並針對經常性五大類物資進行數據整理,以建立數據資料所需之訓練及測試資料集,第二部分以演算法之RNN技術建構分類模型;進一步利用強化學習建構食物銀行倉儲管理機制,使分類完善之受贈物資如白米、沖泡飲品、麵條、泡麵、罐頭等可以根據儲位指派原則自動指派儲位。 AI服務系統服務流程與說明 資料來源社團法人台灣食物銀行聯合會 在AI預判下,可優化物資轉遞速度及物資調配,有效精準配對物資捐贈並降低捐贈歷程的損耗,增加物資分配正確性,提高媒合服務率即捐贈成功率,降低錯誤物資造成人力物力浪費,即時監控食物物資的庫存,確保操作者能夠迅速回應需求,有效提供物資援助。 以AI系統的導入,加上數據智慧化建置,協助倉儲轉運中心的運作,可爭取更多時間分配捐贈物資使用。導入加速社福團體數位化服務推展,完善照顧整體社會弱勢群組之需求。 使用系統進行物資分配調度 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 透過本次的場域驗證後,未來可推廣至食物銀行其他服務據點導入AI系統,也可與更多非營利組織、公益團體、慈善團體等夥伴合作,擴大「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」應用範圍如醫療用品配送,幫助更多組織更智慧化地管理和分發,減少物資的浪費,以提高社會福祉。

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CCTV 智能影像搜索系統

查找某特定人物,尋找攜行李箱入廠人物進入高安區。人物及物件顏色特徵確定,人物藍黑色上衣,行李箱顏色黑色,透過CCTV 智能影像搜索系統,做物件與顏色檢索條件設定,可以成功搜尋到三段縮圖有出現關鍵標的影片,可以有效解決作業人員查找物件標的物,透過此系統查詢速度可比人工快6倍。 需求痛點 日月光高雄廠區內密布CCTV能及時監控廠區中的各個角落,但若在事件事故發生時,無法在有限的時間可透過CCTV影像回放被找到,其背後之意涵與其中蘊藏之巨大風險自是不言而喻,而許多平時無人的區域也很容易成為治安上的死角。故如何更智能、更有效的監控占地龐大的廠區是全體半導體企業打造智慧廠區之一大重點。日月光高雄廠占地遼闊,其中有許多重要的場域需要監控人員進出以確保企業機密與員工安全。 1 自動化生產線與自動倉儲:半導體企業之自動化生產線與自動倉儲中常有AGV(Automated Guided Vehicle)無人車高速行駛,若有廠區人員不慎誤入AGV移動區域且無法對該人員發出警告,則當憾事發生將追悔莫及。 2 材料與產品存放區域:半導體相關製程之材料價值不菲,若存放材料或產品之區域遭人入侵則有損失高價材料、產品之風險。 3 高機密管制區:營業秘密關乎半導體相關企業之核心技術競爭力,若有人員侵入高機密管制區則有企業營業秘密外洩之風險,而營業秘密安全防護一直以來都是半導體相關企業最最重視之議題。 4 卸貨碼頭區:日月光L但碼頭區常有卸貨車輛進出,若人員闖入碼頭區則有發生人車擦撞、碰撞意外之風險。甚至堆放在碼頭區待出貨的貨物有失竊以及因人員碰撞後,貨物倒塌造成損毀,因而造成公司具大的信譽、金錢損失。更進一步的造成生產出貨的不便。 異常事件發生時,如何在海量數據中,快速搜尋符合條件的關鍵影像 日月光高雄廠有許多重要的場域都需要架設CCTV為安全把關,但CCTV的數量動輒上千支、上萬支,一旦發生事件要去搜索影像時,都要用人眼一一回放查找、搜索,耗時耗力效益不彰。有鑑於現今電腦視覺的發展,遂利用AI來替代人眼回放查找。 問題情境 物件偵測 物件偵測資料來源分成兩個部份 開源資料集OIDv4、以及日月光高雄廠CCTV影像檔案。針對OIDv4中,取出符合定義的九大類別物件訓練資料,其中有二類物件未能於OIDv4中搜索到可用資料,分別為刀子與汽油桶,其餘七種類別物件皆可從OIDv4中取出可用訓練資料,此訓練資料皆已有標記。而針對高雄廠CCTV影像檔案,從中抽取部分幀(Frame)的影像,並且對欲偵測的物件進行人工標記以做為訓練與測試資料。 九大物件 顏色辨識 顏色辨識資料來源分成兩個部份網路圖像截圖、以及高雄廠CCTV影像檔案。目前並沒有找到針對顏色辨識應用的公開可下載的開源資料集,因此只能從網路蒐集圖像,於網路上搜索符合定義的九大類別物件的圖像,儲存圖像後將物件與背景分割,只保留物件的區塊,最後將圖像依照顏色做類別標記。另外針對高雄廠CCTV影像檔案,則使用物件偵測資料已標記好的bounding box擷取CCTV影像檔案中各個Frame的物件所在區塊之圖像,最後將肉眼可辨其顏色之圖像依照顏色做類別標記。針對每種物件類別皆有其專屬顏色定義,各種物件類別的顏色定義取決於此物件類別於現實生活中常見之顏色。 動態忽略免除混淆訓練 從OIDv4訓練專案的物件偵測雛型模型時,因為此資料集的每張影像中,皆只有針對單一類別做標記,但影像中有可能包含其他欲偵測之類別未被標記,故針對此種情況,訓練時會使用動態忽略之技術使其不會有混淆訓練的情況。接著使用高雄廠取出的訓練資料用來Fine-Tune雛型模型提高物件於特定指定場域下的辨識率。最終選取訓練過程中於測試集計算之損失值最低的模型做為主要物件偵測模型。 動態忽略 AI幫你看 CCTV 智能影像搜索系統主要是做為監控影像的搜尋輔助系統,可以藉由設定搜尋物件條件來加速達到從影片找出目標事件的功能,僅需定義搜尋條件,即可快速產出關鍵物件的縮圖影片並進行回放確認,縮短昔日以人工調閱案件所須時間,查找時間快6倍,前端安全單位運用此平台可強化風險管理第一道防線之自行監督功能以及早採取因應措施。