搭上AI列車，資服業者借助深厚的產業基礎，不僅自己轉型，也協助客戶轉型 成立已超過20年的哈瑪星科技，近年來不斷研發AI技術，並協助產業客戶導入AI。哈瑪星認為，執行一個完整的AI專案，除了AI理論知識、數據分析與模型訓練能力，實務上還需要依據客戶的需求開發數據串接API、建置資料庫、開發前端RWD網頁，甚至還需要考慮到版面設計與使用者體驗 User Experience。這些工作不僅對AI新創業者形成技術門檻，即便對已具規模的業者來說，每個專案反覆投入人力進行類似的功能開發，也難以累積技術經驗、加速業務成長。 機關客戶對於AI仍具備高度客製化之需求 以哈瑪星科技所執行的政府A機關的需求為例，用戶須針對特定管道的不實資訊進行管控，需要平台提供用來訓練模型和預測的數據接入功能，並可以在平台上完成自然語言處理NLP文本分類模型訓練與使用。當模型發現不實資訊時，需要即時透過通訊軟體通報相關負責同仁。而B機關的需求則是希望透過AI模型針對民眾陳情案件進行自動分類，並即時提供陳情民眾或案件承辦人員可參考之歷史案件資訊。儘管專案模式相似 數據接入、模型預測、警示通知，但在個別專案中，仍只能分別進行需求功能開發，無法重複利用既有的程式與模型來加速後續專案的執行。 在深入探討之後，哈瑪星科技發現企業面臨導入AI專案的痛點，包括導入成本高昂、專案時程冗長等，其中，在企業內難以齊備資料科學家、分析師、工程師、設計師等人才，而現階段的專案皆為集中解決特定領域需求，難以重複利用AI模型跨入其他應用領域，同時，因為工具集中在AI專案領域，無法滿足客戶提供整體解決方案。 換言之，在AI技術的落地上，由於AI資服業者往往面臨「人力有限」、「領域限縮」與「工具不足」等困境，致使專案執行成本高昂或時程冗長。這些都是業者們亟需解決的共通性問題。因此，若有一個AI模型應用服務管理平台，將可解決上述困難，不僅能夠快速導入降低成本，還有助於縮短專案時程，提供客戶一站式解決方案。 AI模型應用服務管理平台協助快速完成專案 因此，哈瑪星科技在經濟部工業局AI計畫支持下，進行「AI模型應用服務管理平台AISP研發計畫」，投入研發AISP產品，目的是為了讓AI資服業者能事半功倍地完成AI專案。 AI模型應用服務管理平台提供AI一站式解決方案 透過AISP，AI資服業者可透過既有的模組功能快速組裝數據API介接、模型管理與模型預測結果監控訂閱等需求功能。同時也提供常用的圖形化工具，幫助業者快速設計用戶所需要的互動式圖表或儀表板，有效降低執行專案所需要的人力成本，並縮短解決方案POC或導入時程，加速產業AI落地與擴散。 在產品商模上，短期內將廣邀具備AI專門領域技術的資服業者合作，藉由平台服務解決各類場域需求單位所面臨的AI導入問題，逐步建立平台品牌信賴感。 中期則盼以哈瑪星過往的成功經驗逐步拓展業務市場，聯合多家資服業者建立策略聯盟，針對專門領域可解決更多且廣泛的問題，並提供更多解決方案供場域單位選擇。 平台結合領域專家共同擴展海外市場 長期而言，在建立各項專門領域的AI策略聯盟後，平台將擁有大量針對專門領域的AI解決方案專家，累積大量的專案成功經驗後，哈瑪星科技期望AISP將能與專家業者們攜手合作，共同進軍拓展國際市場。 哈瑪星科技股份有限公司於民國89年延攬多位資深專業經理人及相關領域技術專長人才所組成，致力於軟體技術研發暨服務，並以建構成為國際級軟體公司為目標，積極促成各項跨國產業合作機會。公司在首任總經理的優良領導之下，已快速成長成為臺灣主要軟體公司之一。

衛星遙測影像雖然可以讓地面景物無所遁形，然真正要能落地應用至產業面，還需要耗費大量時間與人力。為有效解決客戶面臨巨量影像資料消化困難及消除跨領域用戶對衛星遙測影像處理的技術障礙等問題，興創知能研發「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，作為智慧空間資訊跨域AI應用導入的新開端。 近年來，為了因應產業全球化衝擊，臺灣農業轉型持續走向科技化與精緻化，紛紛從微氣候衝擊、病蟲害防治等問題的解決，來提升農作物的產量與品質。為了精確掌握作物的生長環境、農業對於影像的使用，有了無限擴張的需求。 在早年UAV無人機尚未盛行的年代，人工田野調查是最基本、卻也最消耗人力的工作，有了UAV無人機的出現，航拍操作也許不太困難，但能拍的範圍受限，要精確地擷取空間資訊，還需要測量專業。此時，衛星遙測數據的使用可能就此跳脫過去使用影像資料的想像。 國家太空中心TASA資料倉儲服務 在近十年，現代衛星遙測應用技術的突破，數位地球成了全球資料採集的新趨勢、各國紛紛發展資料立方的影像倉儲技術，各國發展智慧農業成了最大的影像用戶之一，掌握作物的栽種分佈，就是掌握作物產量的第一步，有了免費的衛星遙測影像、強大的資料倉儲支援，以及團隊穩健的影像辨識技術，是加速農業轉型的重要支持。 運用衛星遙測影像數據 可加速智慧農業發展 然而，在過去，想透過衛星遙測影像來萃取大面積作物分布，也是困難重重，所需要花費的費用不說，若想使用免費的資訊，必須逛透國際太空機構的網站，在琳瑯滿目的衛星產品規格表中，審慎評估感測器規格、影像解析度以及再訪週期，找到適合的影像後，還得一幅一幅的看，去蕪存菁，接下來，動輒數百MegabyteMB的影像資料、連續幾十張的影像下載存檔，所用的電腦容量恐不堪負荷。 還有，當克服影像存取、備好資料後，接著必須開始確認下載的影像產品，哪些才是想要的波段，因為眼前看到的影像並不只是一個圖檔jpg或png，複雜的多光譜資訊、屬性欄位和座標資訊，光是確認正確的資訊，就耗費龐大心力。 而面對功能複雜的GIS套裝軟體，又是另一個麻煩的開始，複雜的影像前處理流程，以及缺乏彈性的機器學習套件，大幅降低分析資料的效率。好不容易做出作物辨識的結果，才發現可能已經過了圖資使用的黃金時期。上述複雜耗時的衛星影像處理問題，恰恰就是市場的痛點， 興創知能從傳統的機器學習擴展到現代的深度學習應用，研發在GeoAI框架下的「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，為客戶突破這些空間資訊的魔鬼細節。 AI分析雲端服務平台流程導入前後之差異 興創知能表示，在我國國家太空中心TASA, Taiwan Space Agency的多年努力下，屬於臺灣的ODCOpen Data Cube系統也已打造完成啟動服務，與國際趨勢正式接軌，強大的倉儲技術讓使用者可以輕易的根據需求，擷取並使用特定時間與空間範圍的影像資料，倉儲收納了國際太空機構旗下的多個衛星影像資源，包含ESA的Sentinel-1每隔6日一幅、Sentinel-2每隔6日一幅，USGS的Landsat-7每隔16日一幅、Landsat-8每隔16日一幅，以及國內自有的Formosat-2每日一幅與Formosat-5每隔2日一幅。 以Python語言為基礎 興創知能開發衛星影像辨識工具 擺脫GISGeographic Information System套裝軟體的侷限，興創知能以Python語言為基礎，整合GDALGeospatial Data Abstraction Library，並考慮運算效率與平行處理，完成所有衛星影像處理與影像辨識建模所需的工具開發，包含座標系統與資料格式的轉換、網格與向量資料互動，以及資料內差與正規化等工具，都是以AI應用為考量進行設計，而部分常用的工具更以TronGisPy為名，打包為開源套件造福技術社群。 興創知能善用團隊對衛星遙測影像的了解，以及透過所蒐集的標記資料作物分佈圖資，預設好影像辨識建模過程，所需的訓練資料規格與資料集定義，套用事先完成的機器學習LightGBM或深度學習CNN框架，並讓整個訓練過程在Web GIS的介面中，提供使用者部分的彈性，自由篩選影像、確認時空範圍、選用模型與超參數調整。除了訓練模型的操作，也提供歷史模型的運用產出辨識結果，最終讓作物分佈的辨識結果展示在Web GIS圖台。 事實上，不僅只是農業才會有衛星遙測的應用需求，隨著各行各業為了提升企業全球性的競爭能力，空間資訊的智慧化應用也大幅度的出現在各種領域之中。舉例而言，擁有大量圖資的測繪業者，能夠透過AI分析雲端服務平台 ，收納圖資的同時也加速數化製圖的效率；在全球氣候劇烈變化與致災性地震風險之下，產業保險類別豐富，農業保險、金融保險或是災害保險，都與空間資訊脫離不了關係，透過遙測影像辨識掌握保險標的早已成為國際趨勢。 巨量遙測空間數據AI分析雲端服務架構

擁有台灣實體連鎖藥妝龍頭地位的台灣屈臣氏，近年來持續擴大數位轉型的腳步，自2014年成立屈臣氏網路商店，積極發展電商市場外，更透過結合Insider的AI技術，自營的官網加上藉由大量的門市銷售數據、會員消費行為累積，及AI的個人化推薦、在最佳的時機點投放最佳的接觸訊息給使用者，大幅提升消費者在Online成交與在線下購物的OO全通路消費體驗，大大提升轉換率。 OO線上加線下 提升客戶轉換率，帶動業績成長 屈臣氏集團為全球零售巨擘，過去30年在台灣落地深耕，專精於零售、門市營運SOP流程優化、零售供應鏈等，但對於電子商務平台經營只有數年，在電商領域如何提升轉化率、透過個人化的AI演算法提供客戶最佳化購物體驗並無足夠的人才與技術資源。 相比於在零售業經常被討論的「O2O」（online to offline），屈臣氏奉行的方向則是「OO」，也就是線下加線上。目前在屈臣氏網路商店下單的客戶，約有兩成會選擇到門市現場取貨。這時門市人員的服務如果到位，扮演現場購買的「觸媒」，就有機會利用線上商店導進來的客戶，為實體店創造額外業績。 根據統計，屈臣氏擁有將近600萬會員，在實體門市零售領域交易資料量龐大，但對比擁有120萬以上APP活躍用戶及近300萬App 下載量，會員活化的程度仍嫌不足，若能夠透過AI技術進行數據整合，也就是透過AI提供客戶進行最佳化的商品推薦以提升客戶從Offline 行為轉換至Online消費，或是導引線上客戶前往門市消費，將可提升大大客戶轉換率，帶動業績成長。 首頁個人化推薦模組：為您推薦 屈臣氏原始使用的開發套件為全球系統商SAP的電商解決方案Hybris，對於電子商務比較偏向單純展示、銷售，缺乏足夠技術資源處理提升消費體驗升級的相關解決方案。 Insider是一家行銷科技（martech）公司，在全球25個城市設有據點，並在台灣有專業的顧問團隊，提供顧客在地化的數位解決方案，致力於以技術優化數位行銷成效，幫助品牌推動數位成長。Insider是許多國內及全球企業包含屈臣氏、家樂福、IKEA、Lenovo、愛迪達、信義房屋、新加坡航空等大型企業的合作夥伴，在透過AI技術提升客戶轉換率、回購率、及提升廣告投資報酬率績效卓著。 屈臣氏引進insider AI演算機制主要是為了加強客戶體驗，透過AI的個人化、整合式行銷模組提升顧客戶消費的互動體驗。進而提升電子商務轉換率，以及透過AI的功能找尋對的客戶，增加新的客群、提供顧客更好的購物消費者體驗。 各頁依據客戶行為觸發折扣碼複製功能推薦 Insider 有許多原本已經研發好的技術模組，可以提供各種客戶於應用情境內去使用，搭配客戶在特定情況下所需要提升轉換率，可以提供許多不同功能的模組使用，目前屈臣氏電商網站APP使用insider不同模組，另有部分也會根據屈臣氏的特殊屬性，例如民生回購、導App需求、刮刮樂折扣碼，去設計因應屈臣氏客戶特殊情境的轉換套件或個人化推薦模組。 引進Web APP 個人化推薦、轉化模組套件 有效提升轉換率10 屈臣氏目前已經導入模組中的前四項，預計在2021年完成全部五項模組導入後，預期提升線上線下的互相導購，進而全面提升屈臣氏的整體電商及零售業績。 1 Web Recommendation Conversion Suit 2 App Recommendation Conversion Suit 3 InStory for eCommerce 4 Mobile App Template Store 5 Insider Architect 屈臣氏目前已經導入AT模組，預計2021年底完成 屈臣氏2020年與insider合作以來，引進了Web APP 個人化推薦、轉化模組套件，已有效提升成交轉換率達平均10以上，ROAS 平均10以上。 未來屈臣氏也希望能將POS銷售紀錄導入insider CDP，可以達成更優化的OO互動機制，完成全通路的消費體驗。 透過結合Insider的AI技術，自營的官網加上透過大量的門市銷售數據、會員消費行為累積，以及AI的個人化推薦、在最佳的時機點投放最佳的接觸訊息給使用者，將大幅提升消費者在Online成交與在線下購物或是進入屈臣氏門市創造互動的機會。藉由新技術在電商寡占的領域，為屈臣氏在消費者心中保持美妝保健類別中獨特的領導地位。