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【110年 解決方案】 深耕文字探勘與人工智慧 藍星球資訊一鍵描繪龐大商業網絡

「進入大AI時代,機器將協助人類化繁為簡、處理人力不可及之工作」,憑藉著長達20年文字探勘(Text Mining)的經驗,藍星球資訊公司總經理宋浩堅信,在「政府開放資料」(Open Data)的趨勢下,公開資料絕對是值得深究的寶藏。透過文字探勘與AI技術,藍星球運用「實告ΣCOUT」構建出龐大企業網絡,協助銀行與招標單位充分了解客戶及供應鏈廠商、有效降低商業往來風險。

根據《2020年中小企業白皮書》統計,2019年臺灣中小企業家數為149萬1,420家,占全體企業97.65%,較2018年增加1.72%,創下近年來最高紀錄。面對眾多的中小型、新創企業,無論是銀行要「認識客戶」 (Know Your Customer,KYC),或是政府招標單位要遴選供應商,都是十分耗時耗力的工作。 「

銀行產出盡職報告平均需花費12小時 「實告」可縮短至1小時

藍星球資訊在針對多家銀行進行實地訪查後,發現以往一家銀行對單一客戶進行盡職調查時,需要先蒐集來自司法院、經濟部工商登記、國貿局、媒體新聞等數十個網站之相關資料,再進行整理與審閱,直到產出一份查核報告,總共需耗費約12小時的人力成本。然而,透過藍星球研發的「實告ΣCOUT」商業履歷查詢系統,運用自動化技術,即能一鍵完成所有查核事項,毫無缺漏,並將一份報告完成時間從12小時收斂至1小時,省下超過80%的時間成本。

藍星球團隊致力於為客戶節省科技能夠代勞的瑣碎工夫。

▲藍星球團隊致力於為客戶節省科技能夠代勞的瑣碎工夫。

作為台灣大學正式技轉的資訊公司,藍星球前身為台大資工所研發團隊,自1996年起,為了保存年久珍貴的檔案,國家政府與台灣大學合作執行「數位典藏國家計畫」,透過文本分析技術,將各類存放在圖書館、博物館與美術館等地的館藏品數位化,這段時間的研究淬鍊,也奠定了藍星球紮實的技術根基。 「實告ΣCOUT」收錄的公開發行資料,從小吃攤、工作室、中小企業、大型企業,甚至已經結束營運、完成清算的公司在內,共計超過300萬筆。加上司法院1,500萬筆裁判書,以及各式新聞、論壇、社群等資訊,總計超過上億筆數據存於資料庫中。

宋浩指出,由於藍星球是以中文文字探勘起家,除了結構化資料外,團隊更擅長非結構性資料,例如新聞報導、裁判書等,若要精準分析具有相當技術門檻,因此他們佔有競爭優勢,後進者要追趕上並不容易。尤其是法院的判決文書一旦涉及到企業、貿易往來,其中時常隱藏著龐大的商業脈絡,需要運用深度學習與AI演算法,將其化成結構化資料,才能進一步抽絲剝繭找出潛藏的關係鏈結。

商業風險無處不在 「實告」自動化AI演算大幅降低風險

「實告ΣCOUT」的客群主要分為三類,一類為需要對客戶進行盡職調查與徵信調查的金融業;二類是時常對外招標的政府單位;三類則是一般民間企業的採購單位。宋浩表示,「商業上的合作風險無所不在,遇上中小企業時風險尤其大」,不管國內外,中小企業皆數量龐大、資訊又不易蒐集,再加上國際對於洗錢防制與打擊資恐(AML/CFT)要求均有一定規範,無論是融資、借貸,銀行便需透過像「實告」這樣的系統對往來客戶進行詳盡的查核。

透過獨家語意分析技術,萃取判決書的關鍵詞彙,揭露企業風險事項。

▲透過獨家語意分析技術,萃取判決書的關鍵詞彙,揭露企業風險事項。

此外,政府採購部門一天的招標案可高達上百件;一般企業在挑選採購廠商時前置作業不勝枚舉,若要仰賴人工查核,可說是曠日費時。若能透過自動化系統,將投標、採購廠商的「身家」詳細調查一遍,將能降低未來承攬後未能履約、出工安意外等風險,更能加強提示是否為優良廠商或拒絕往來廠商。 運用AI智能演算法,藍星球獨家開發「商業網絡圖」及「股權結構表」,有助於揭開企業背後錯綜複雜的網絡面紗。宋浩進一步指出,以遠東集團為例,以往要做交叉持股分析,銀行盡職查核人員得徒手畫出200-300條關係路線,但藉由「實告」,只需短短幾秒,複雜的交叉持股網絡即可一目了然。

▲透過資料盤點、蒐集、清洗的正規化流程,從中提取關鍵資訊建構商業網絡。

再如證券市場上有許多投資標的,投資人若不了解企業,投資風險即相當高,透過「實告」的商業網絡圖,卻可嗅出商業上的蛛絲馬跡,如該企業是否為人頭復活的「空殼公司」,更甚,還能挖掘出關係企業背後隱藏的核心人物及最終受益人(UBO)。對於有時負責人、董監事出現同名同姓的情況,宋浩則表示,AI會根據企業活動期間、活動產業的相似性給予不同的權重,權重比例較高,判斷為同一人的可能性也會升高。

臺灣Open Data走在世界前沿 藍星球預計5年內開創新領域與市場

耕耘多年,藍星球資訊現階段可謂台灣文字探勘領域的翹楚。宋浩指出,在前行政院院長張善政擔任政務委員時期,大力推動「政府開放資料」,臺灣的Open Data也因此走在世界的前沿,與英國及日本相當。國內的Open Data資訊多半是文字,歐美國家則為PDF檔或是掃描檔,無法輕易文字化,更難以加值運用。因此,藍星球資訊把握機會,蒐集政府開放資料平臺的數據並加值應用,讓AI結合不同領域的大數據,預計在未來5年內開創新的領域與市場。

在拓展海外市場方面,宋浩透露,過去曾有某外商銀行前來接洽,表示其在全球有多處據點,希望能蒐集全球30個國家的企業資料,如此契機,也讓他起心動念,希望能將藍星球在臺灣的營運服務模式,複製到全球。因此,公司營運的下一階段,即是研究全球可以公開蒐集到的數據,進一步將服務模式推向海外市場,打造國際性的商業實績資料庫。。 自2013年成立以來,藍星球資訊不斷深耕技術,將實驗室的研發成果不斷往商業化路途邁進。宋浩表示,研究室出來的人通常對於研究有其想法與執著,但商業化之後不免必須要妥協於現實情況,他希望10年之後,能將藍星球推向公開發行上市(IPO)之路,帶領團隊成為技術領頭羊,達到成為軟體業「臺灣之光」的終極目標。

藍星球資訊總經理宋浩博士

▲藍星球資訊總經理宋浩博士

推薦案例

【解決方案】瑕疵辨識率達百分百 耐銳利科技獲面板大廠青睞
瑕疵辨識率達百分百 耐銳利科技獲面板大廠青睞

工具機生產線上,組裝的第一步有些微差池,累積公差將造成組裝工作要重來,耗時又費力,導致出貨延遲的情況將衝擊企業聲譽。耐銳利科技公司聚焦智慧製造領域,提供各式AI解決方案,運用機器學習模型傳承老師傅的經驗,在CNC加工機組裝及鑄造過程,利用AI分析產線數據,精準調校各式數據,提升生產精準度 25。 這套AI產線數據分析系統,被耐銳利科技董事長黃常定稱為「師傅40」,就是師傅加上人工智慧的最進化版,用在工具機加工廠,成效斐然。此外,耐銳利科技運用AI瑕疵檢測技術,參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,協助友達進行面板進階影像瑕疵檢測,正確率達百分之百,引此也榮獲大獎。 協助面板大廠友達解題 瑕疵檢測正確率達百分百 黃常定進一步說明,一般面板在生產時,邊邊角角可能會有缺陷,雖然缺陷肉眼可見,但AOI卻往往難以辨識,導致檢測錯誤率常常超過30,因此,一定要搭配人力進行複檢,才能提高正確率。然而,因應少量多樣的產品需求,在人力不足的情況下,運用AI檢測確實是一個好方法。 成立於2018年的耐銳利科技,在短短三年期間,AI技術就能獲得面板大廠的青睞,實則在CNC工具機領域磨練已久。耐銳利科技總經理唐國維指出,台灣前三大CNC工具機廠希望將AI導入組裝及鑄造兩條產線,其中,在組裝產線上,為保持組裝的準確性,設計組件的每一個零件均會設計公差,在組裝時,每個元件都在公差內,但累績公差最後品檢仍無法通過,必須拆掉重新組裝,不僅耗時耗力,也造成浪費。 「進入產線之後,才知道有些師傅累積很多經驗,很會調校,經過他調校之後,正確率提高不少,速度又快。」反之,新來的工程師沒有經驗,調校時間比較久,也未必能通過品質檢測。 師傅40系統 良率從70大幅提升至95 唐國維接著表示,原本師傅在組裝時所設定的尺寸資料都記錄在紙本上,資料寫完之後就存入倉庫封存,沒有人去研究尺寸之間的關係。耐銳利協助客戶設計師傅40系統,透過人機面板,讓師傅在組裝時直接輸入所測量的尺寸及相關數據。蒐集不同師傅的數據之後,再運用AI演算法分析數據間的關係,做出AI模型,AI模型自動通知作業員要調整到甚麼樣的尺寸,品質檢測就一定會過,如此一來,良率從70大幅提升至95以上。 耐銳利科技公司聚焦於智慧製造領域,提供各式AI解決方案 唐國維補充,組裝一台CNC加工機的主軸要耗費四小時,第一步驟機器量測錯誤,包括震動、溫度,速度等超過範圍,都要拆掉重裝,又花了四小時。拆掉要如何調整,是憑藉師傅的經驗,可能一開始師傅憑經驗做了最好的組法,但錯檢率也達30,組裝又耗了好幾天。透過AI師傅協助,組裝時間只需半天,良率達95以上,省下許多時間及人力。 「運用機器學習的AI模型,綜合所有師傅的經驗蒐集在一起,提供給AI學習。第一步要數位化、第二步則是知識化,這是企業邁入轉型的重要關鍵」,黃常定認為,耐銳利科技是傳統製造業從自動化生產走向邁向數位轉型的重要夥伴。 此外,耐銳利科技另一個聚焦的產業是電梯廠領導品牌的智慧派車系統。所謂派車指的是電梯車廂,即兩部電梯以上就需要群管理。過往派車依據固定法則,如哪一台距離叫車比較近,就自動派那台電梯,一方面沒有考慮到電梯被叫太多次的派車,可能會讓其他人等待更久;另一方面過往的派車模式並無考慮大樓使用特性,造成許多浪費。例如辦公大樓,早上上班、中午休息及下午下班時段各有尖峰時間,透過AI智慧派車可以依據離峰及尖峰時段進行彈性調整,讓派車效率增加、降低等待時間,同時減少電力虛耗。 導入電梯智慧派車 提升運輸效率兼具環保功能 黃常定補充說明,就好比之前的路口紅綠燈號誌,系統已將主幹道、副幹道及小街道的停留及通過秒數寫死,現在則運用智慧紅綠燈,彈性調整等待時間,讓容易壅塞的路段更加順暢。透過AI學習使用情境,在電梯中導入智慧派車系統,會讓輸送效率提升,也更加環保。 除了導入電梯智慧派車外,耐銳利也將AI導入電梯廠的生產出貨智慧排程系統 。電梯廠常常無法準確預估客戶的電梯交期,例如,辦公大樓或賣場等必須完工到一定程度,電梯才能進工地安裝。若受到客戶工期延遲等非預期因素影響,往往造成電梯廠產閒置或是排程不易安排的窘境。 唐國維指出,一般了解客戶端工程進展者可能是業務或工務,但整體而言,出貨正確率大概只有六成左右,也就是說有四成不會如期出貨。因此,若能準確預估出貨時程,就能將產線空出來以因應急單或是其他產品生產需求。AI智慧排程系統將分析過去出貨的資料,氣候、工廠及施工端兩地距離位置、客戶信用等約20-30個參數,放入AI演算法中,可以精準預估到底能不能如期出貨。 黃常定也特別說明,耐銳利科技的機器學習非一般的機器學習,更加入傳統影像處理技術、統計學等各種運算方式,要對領域知識十分熟稔,才能作出好的AI模型,這也是公司競爭力之所在。他強調,一般SaaS平台能處理的資料十分有限,正確率頂多從7成提升至7成5,耐銳利的強項在於AI演算法及機器學習,必須再加上深厚的產業領域知識才能產出好的AI模型。 耐銳利科技從AI專案開始,逐漸深化技術,選擇從困難度高的做起,並累積經驗法則,預計在今2022年開發出SaaS服務,以客戶的需求為出發點,逐步站穩腳跟、成為智慧製造的重要夥伴。 圖左為耐銳利科技總經理唐國維及董事長黃常定右

【解決方案】破壞式創新商模 奇翼醫電推出行動醫療裝置- 心電圖傳感器 打造遠距醫療當中最後一塊拼圖
破壞式創新商模 奇翼醫電推出行動醫療裝置- 心電圖傳感器 打造遠距醫療當中最後一塊拼圖

隨著後疫情時代來臨,全球遠距醫療發展方興未艾,促使智慧醫療技術在去中心化醫療需求大增。其中,行動醫療裝置若能提供真實世界居家或院外數據供醫院使用,相信必能減輕醫師或醫療人員診療負擔,降低健保支出。為此,奇翼醫電Singular Wings Medical推出遠距醫療保健整體解決方案,結合卓越穿戴式行動醫療裝置設計、創新軟體研發、AI演算法及雲端平台服務,將成為遠距醫療當中最後一塊拼圖。 奇翼醫電創辦人暨總經理李維中David Lee表示,當時創業初衷是因為親身目睹台灣長久以追求低成本的大量生產,導致產業的價值不斷下降,舉例來說,三十年前矽谷的產值與台灣新竹科學園區差不多,但在三十年後,矽谷產值在2020年年底達到14兆美金,而新竹科學園區在2021年年底還不到15兆台幣。看見矽谷對產業需求的敏銳度和破壞式創新如Uber, Airbnbhellip產業趨勢及後疫時代帶動遠距醫療服務大增,進而創造高產業價值,因此在45歲時創業,構思如何結合台灣十幾年累積產業優勢和矽谷的創新模式,決定透過醫療產業、ICT技術產業和創新商業模式整合,幫助台灣產業升級,找出全新的道路。看見台灣在醫療產業與電子電機產業一向是最菁英的人才匯集之處,相信透過兩者結合,再加上創新的商業模式,就可以有機會像矽谷看齊,做出不一樣的事業。 依據台灣通訊診察治療辦法,台灣在遠距醫療的市場需求上,分為緊急如COVID-19和特殊必要如離島或後山等地理特殊位置等兩種現況,允許進行通訊醫療診察。實際上,全球遠距醫療去中心化醫療發展正方興未艾,但對於滿足去中心化醫療的智慧醫療技術需求仍有待實現,除了醫療技術缺口,也包含看診金流、患者身分辨識、遠距問診收集,促使智慧醫療技術的推波助瀾。李維中觀察,遠距醫療去中心化醫療能成功落地,最好透過院外或居家使用,且日常生活中輕易取得的遠距醫療裝置。其中,裝置的數據是關鍵,能提供醫師可相信和應用的院外真實世界數據Real World Data或 Real World Evidence,才得以精進診療手段。實際上,這類型的遠距醫療裝置並不普及,導致遠距醫療照護不容易完成。另外,隨著手環手錶類的穿戴裝置增加,但這類裝置能真正能提供的資料多半不足以做為醫療用途且不容易確效Validation and Verification。李維中表示,健康意識越來越受到人們重視,對於遠距醫療裝置是正面鼓勵,相信只要有適當的商業模式,找到正確方式與醫院、醫師合作,減輕醫師或醫療人員負擔,降低健保支出,奇翼醫電必定有機會可成為遠距醫療當中最後的那一塊拼圖。 成立於2015年的奇翼醫電,其核心團隊包含來自醫工與資訊背景的年輕工程師和經驗豐富的創業家等22位多元化專業人才組成,共同致力打造遠距醫療保健整體解決方案,包含行動醫療裝置Beatinfor Health心電圖傳感器之硬體設計、軟體研發及後台雲端平台服務。基於心電圖ECG是人體最重要的生命徵象體溫、脈搏、呼吸和生理數據之一,其可反應出人體的各種生理變化,例如心血管健康、發炎、感染、出血、受傷或焦慮的指數變化。為此核心概念,奇翼醫電致力以穿戴式心電圖為核心技術,同時採集心電圖等重要生命徵像和環境參數,構建基於大數據、機器學習AI演算法系統和後台雲平台服務,幫助解決遠距醫療中最重要的心血管疾病、睡眠問題、新陳代謝疾病等特定慢性疾病。 心電圖傳感器 連續性生理數據監測 降低急性心臟衰竭病人出院後30天內11死亡風險 為實現遠距醫療服務,奇翼醫電推出整套遠距醫療保健整體解決方案,包含穿戴式行動醫療裝置-心電圖傳感器BEATINFO ECG、必應健康BEATINFO HEALTH APP、AI演算法、網頁及必應健康BEATINFO HEALTH雲端服務平台組成。BEATINFO ECG 傳感器為 BEATINFO HEALTH APP健康雲端平台專屬配備,充飽電可連續使用 40 小時,裝置輕巧僅15g,此傳感器可透過貼片或胸帶方式,來收集使用者的心電圖、呼吸、皮膚溫度、身體動作姿態和環境參數。目前BEATINFO ECG 傳感器擁有美國、台灣專利8項,並於2017年榮獲2次德國iF設計大獎。 行動醫療裝置-心電圖傳感器可提供連續性生理數據監測 在整體技術特色上,必應健康BEATINFO HEALTH雲端服務平台具備連續性、遠距、即時性與動態性等四大關鍵的生理數據偵測特性。在操作上,使用者可於Android 或iOS系統下載必應健康BEATINFO HEALTHAPP,其介面可提供生理數據狀況、健康評估報告訂購如一日睡眠評估報告或心血管健康評估報告、高強度運動測驗的心血管評估報告、第三方遠距醫療諮詢服務等功能。使用者透過貼片式或胸帶方式的心電圖傳感器搭配端雲端平台進行連續性的生理偵測,在傳輸到雲端進行進一步計算之前,所有數據都將先被去識別化處理,並可供專業數據報告供醫生判斷。必應健康BEATINFO HEALTH雲端服務平台具備強大的雜訊濾波處理能力與快速的波形識別判斷以及高複雜度雲端架構與通訊技術。為什麼雜訊濾波處理能力如此重要 因為一般醫院內的醫療器材必須要求使用者以靜態情況下完成短時間的量測,通常院外生活情境下資料是醫院所蒐集不到的,而這個資料對醫師了解病程進展與離院病人情況又顯得日益重要。因此,若在日常生活狀態下持續記錄非常微弱的心電圖信號,其實需要克服非常高的技術門檻,當這些信號經過雜訊處理之後,會先經過AI演算法判斷,才可初步的快速結論,讓使用者可即時避免某些致命的風險。雲端架構則是提供了更深一層的第二階運算,也涵蓋了商業模式架構,提供之服務模型例如使用者管理、自動報告產生、記錄保存、警報通知以及串接更多服務如第三方警急救援、第三方醫療諮詢、醫生和病人對接、看診金流等功能。 業界競爭優勢上,相較於業界手環手錶類產品,奇翼醫電的心電圖傳感器BEATINFO ECG提供精準的醫療等級量測,可連續不間斷的紀錄收集生理數據,提高任何突發性或偶發性的病徵機會。與同業的心電圖貼片比較上,則提供了即時的資料回傳與網頁版的管理工具,並且可以產出各種報告,供管理者在網頁上遠距管理大量的使用用戶。根據北醫統計,急性心臟衰竭病人在出院後30天內死亡率高達11,若透過心電圖傳感器配置於病患達30天連續不間斷的即時監控,有機會可降低部分死亡風險,同時也能大幅降低健保的支出。此外,在心血管疾病的情況下,若用戶佩戴該設備一段時間,則可獲得定期的心血管評估報告,並供醫生進行後續深入檢查。 除了心血管疾病的量測外,心電圖傳感器配置可提供睡眠呼吸中止症OSA居家評估,量測中患者可從中發掘出潛在且容易忽略的心血管疾病,用戶無需在睡眠病房度過乏味的夜晚,透過心電圖傳感器的貼片和AI演算法,患者只需在家睡一晚即可收到 OSA 測試報告。如果需要,醫生可以通過任何互聯網瀏覽器遠程即時獲取患者的病情。因此,藉由心電圖傳感器穿戴服務,使用者可從量測過程中發掘出隱性且不知道的心血管疾病如猝死相關的心律不整問題,以避免不必要的憾事發生。 奇翼醫電的商業模式,以B2B2C為主,希望協助個人、醫院、企業、照護服務等單位,創造多贏格局。李維中分析,商業合作模式相當彈性化,無論是租賃或買斷方式的穿戴量測裝置,或是為降低使用者購買裝置的成本,提供以年計費的報告訂閱制,例如包含2分鐘心電圖、7日心血管健康評估、運動心血管健康評估、睡眠健康評估報告等彈性化的訂閱組合。 群組心血管監控系統解決方案 打造多對多的即時生理資訊監控平台 以預防代替診斷 除了提供給個人用戶進行遠端行動化生理數據量測,BEATINFO雲端平台,提供「群組心血管監控系統」解決方案,透過網路技術,可打造多對多的即時生理資訊監控平台,病患只需配戴輕便的監控貼片,後端系統即可掌握其生理資訊的變化,以預防代替診斷,降低心血管猝死的機率。此平台提供3項功能,包含可分群分組分階層管理不同的用戶,用戶人數可達數萬人之多;可在網頁工具上即時顯示用戶的基礎生理資訊,在某些特定的預設條件被觸發時,此平台會即時發出警報;也可以在平台上回溯歷史資料,非常適合醫師在問診的時候,查看病人在院外的病程發展。 對於「群組心血管監控系統」解決方案的應用上,以高強度運動為例,例如長距離的跑步與自行車、登山健行活動或出國旅行等,都需提供事前的心血管健康評估活動,以及相應的評估報告。此報告可以讓使用者與醫師分享,以利參賽者於活動前做好評估,或是檢驗自己的訓練成效,在事前就可大幅降低活動進行過程的意外風險。在活動過程當中,群組心血管監控系統也提供大量參與者的即時現場監控,可以在運動的當下,由後台的AI即時監測,一旦有意外發生,平台可以立即發出警報,甚至可以通報意外發生地點的GPS定位,並且在搜救時持續傳回使用者的生理資訊,爭取黃金搶救時間。 在運動監測應用上,以高爾夫球為例,該如何提升高爾夫球選手推桿擊球表現呢選手的表現和專注力通常與個人情緒穩定性有直接關係。李維中表示,藉由奇翼醫電的心電圖裝置在HRV分析,可協助判斷選手的情緒和壓力指數表現,同時有助於高球教練進行選手的選拔與訓練。 群組心血管監控系統可打造多對多的即時生理資訊監控平台 在台灣站穩腳步 邁向美歐市場 朝向數據公司目標邁進 面對技術研發與市場推展的挑戰上,奇翼醫電在心電圖的自動判別需要大量的數據供AI演算發使用,為此,奇翼醫電必須與醫院進行合作,共同開發才能夠完成。目前公司已經與許多醫學中心與研究單位有很好的合作關係,逐一克服了這些技術瓶頸。在市場推展上,李維中表示,奇翼醫電面對最大挑戰是要與市場溝通,讓大眾了解在競爭對手的手環手錶類產品與公司的行動裝置-心電圖傳感器差異性在哪裡。相較於市面常見的手環手錶類產品以非連續性方式蒐集心電圖資料,可能需長時間非連續性資料蒐集才能看運氣的發現潛在心血管問題,奇翼醫電積極向大眾推廣心電圖在連續性偵測資料的競爭功能特性,並強調能協助很多潛在疾病的檢出是非常重要的手段,以預防代替診斷,降低不必要心血管疾病機率發生。另外,業務推動上,也希望透過法人資策會協助下創造更多業務媒合和新創募資的機會。 展望未來,李維中期許奇翼醫電能成為遠距醫療在健康穿戴裝置-心電圖服務的最後一塊拼圖。李維中表示,短期奇翼醫電希望夠在台灣站穩腳步,成為人人家中常備的醫療器材,如同溫度計、血壓計一樣。公司也不斷地在開發新的適應症,由心電圖出發,加上AI與大數據,可以應對更多的慢性疾病,除了心血管疾病之外,我們也陸續開發了睡眠呼吸中止症與其他更特別的應用,瞄準的都是現代人非常有可能會遇到的年老慢性病的問題。中長期布局,奇翼醫電將進軍美國與歐盟市場,邁向國際性的公司,並持續以成為數據公司為目標,善用公司長久蒐集的數據應用,提供從新藥開發、疫苗發展等多元領域應用,以創造商機與獲利。

【解決方案】讓硬碟裡的音樂重生 愛飛媒平運用AI為影像找到最佳拍檔
讓硬碟裡的音樂重生 愛飛媒平運用AI為影像找到最佳拍檔

一名年輕女孩,孤身在美國洛杉磯,為的是尋一個夢,一個能讓音樂創作者深埋在硬碟中的創作音樂重新找到知音的夢helliphellip。 愛飛媒平創辦人李姿慧,理工科出身,心中卻卻深埋音樂人的強大基因,為了協助全球音樂人創作音樂能找到能配對成功的「最佳夥伴」,她創立愛飛媒平公司,提供一站式AI影像音樂媒合平台AV Mapping,協助影像創作者可以快速找到擁有版權的原創音樂。 一站式AI影像音樂媒合解決方案,為音樂創作者找到創新商機 一般來說,以往影像創作者要進行影像配樂,從作詞曲、配樂、找版權,通常需要花上兩周時間,透過AV Mapping影像音樂媒合平台,10 秒鐘立即配對到適合的音樂,音樂人也可以將創作再行銷取得分潤營利,創造三贏局面。此一嶄新、去中心化的營運模式,也獲得已故台灣音樂大師-李泰祥傳人的青睞,在平台上可重溫那一段讓音樂創作恣意飛翔的時光。 李姿慧從小練鋼琴、參加合唱團及管樂團,並自己創作音樂,大學雖然念的是理工科系-成功大學測量及空間資訊學系,但從大三開始,即加入影像團隊從事配樂,並赴南藝大應用音樂系旁聽。大學畢業後,李姿慧決定順從心裡的聲音,當音樂的尋夢人。 愛飛媒平提供一站式AI影像音樂媒合解決方案 愛飛媒平提供一站式AI影像音樂媒合解決方案,主要係藉由人工智慧的影像辨識和音樂分析,影像創作者在平台上可自行搜尋、配對合適的音樂,透過系統可將配樂的時程從8小時縮短至幾秒鐘,大幅縮短近2,000倍。 李姿慧表示,傳統影像配樂工程除了創造合適配樂,還須將大量時間成本投注在溝通及搜尋上,包括後續的編曲、錄製等後製處理和音樂授權更是耗時耗力,有了AI的協助,創作者能將所有心力花在創作上,不必擔心找不到適合音樂,或是音樂版權遭盜用的困境。 虛實整合行銷,從交易到簽約一鍵完成 目前愛飛媒平的音樂資料庫共有6萬首曲目,種類超過60種,涵蓋歐美及亞洲等世界各地音樂,包含流行、EDM、搖滾、愛爾蘭音樂等。愛飛媒平獨創的去中心化概念更大幅保障音樂人權益,在平台上的音樂人可自行訂價並追蹤交易流程,達到公開透明、去中心化的特性。目前平台上包括影像及音樂創作者共有7,000多位,音樂創作者在平台上交易成功,可分潤4成以上,最高達到5成。雙方在平台上交易並完成簽約,手續十分簡便。 AVMapping共有14種AI模型,輕鬆找到速配音樂 李姿慧表示,AI影像音樂媒合解決方案共有14種AI模型,其作法是拆解所有元素之後,透過影像辨識與文字辨識,做音樂分析,再運用機器學習演算法大量訓練,將影像及音樂的特徵列出,即能快速媒合出合適影像情境、氛圍、節奏的配樂。 除了線上媒合交易外,愛飛媒平也舉辦實體音樂會活動,邀集音樂及影像創作者參與,活動的內容環繞在AI影像配樂的展示,現場運用導演一段影片讓音樂創作者PK配樂;或是拿出示範影片,由AI進行配對,只需耗費端端10秒鐘,AI配對的影像與音樂在情緒及氛圍上都十分到位,讓現場參與者嘖嘖稱奇。 三年研發獲紅點設計大獎,以科技支持音樂藝術發展 愛飛媒平花了三年的研發,平台於2021年8月正式上線,2022年元月份在美國拉斯維加斯參加CES活動,引起在場記者高度關注,共獲得超過上百家的媒體報導,使得一個月使用次數就超過千倍,吸引7,000位影像、音樂創作業者加入媒合平台,據統計,先階段美國與台灣媒合交易比重各半。 李姿慧表示,傳統音樂的授權方式十分複雜,包括著作類型、著作財產權種類等,要取得一首歌曲的授權,必須經過詞曲經紀公司、集管團體、製作公司、唱片公司,甚至是作曲、作詞者,十分繁瑣,音樂人也並不一定能得到分潤收入。透過AI影像音樂媒合平台,所有交易合約在線上完成,音樂創作者能獲得利潤,創作熱情不斷被激勵。 三步驟協助影像創作者輕鬆完成配樂工作 值得一提的是,目前NFT(Non-fungible token,又稱為非同質化代幣)在藝術及文化市場大行其道,影像音樂領域導入的可能性如何李姿慧表示,目前以太坊的交易手續費(gas fee)居高不下,加上她在洛杉磯參加多次聚會得到的結論,目前NFT接受度仍在醞釀中,然而,愛飛媒平仍看好NFT未來趨勢,在可預見的未來,仍會將相關技術導入AV Mapping平台,提供更多元化的交易方式。 為了快速擴充海外市場,李姿慧在舊金山不斷尋求國際策略性投資人挹注資金。同時,由於美國洛杉磯疫情控制得宜,產業逐漸復甦中,李姿慧也參加許多線下創作聚會。愛飛媒平希望成為連接影像與音樂的橋樑,在國際市場上導入知名的使用者案例,讓更多創作者看到平台的威力。 愛飛媒平也頻傳捷報,繼榮獲DSA數位廣告奇點銀獎、美國在臺協會與META合辦的AWE女性創業最佳潛力獎之後,李姿慧創辦的一站式AI影像音樂媒合平台AV Mapping也於2020年再度獲得德國紅點Read Dot Award設計大獎設計概念Design Concept的最佳設計獎Best of the best,希望持續以科技立足、以藝術為養分,支持音樂創作者創作出更好的作品。 愛飛媒平創辦人李姿慧榮獲多項國際大獎,是深具潛力的女性創業家