產業別：人工智慧應用服務產業

產業痛點：

• 食物銀行在管理多樣物資時，面臨物資種類繁多和效期短的挑戰，這常導致庫存管理上的混亂。特別是捐贈物資的數量和種類變動頻繁，無法準確追蹤物資的有效期限，可能導致過期或浪費，影響資源分配的效率。管理這些資料需要更具智慧化的系統來幫助改善需求預測，提升物流和分配效率，這對食物銀行來說是一個亟待解決的痛點。
• 食品安全問題對食物銀行至關重要，特別是捐贈來源不穩定且食品品質參差不齊的情況下。如果無法建立可靠的檢測系統來檢查捐贈物資的安全性，可能會對受援者的健康構成威脅。傳統的人工檢測方法效率低，且隨著捐贈數量增多，檢測時間可能延誤，這對整體運作流程構成挑戰，亟需更先進的技術來提升檢測效率並確保食品安全。
• 食物銀行經常面臨資源有限的問題，無論是在倉儲空間還是人力資源上都存在不足。這使得物資追蹤、存儲和分配效率低下，無法及時滿足需求。此外，缺乏合適的營運資金和資訊技術系統來自動化處理物流，會進一步增加人員的工作負擔，延誤物資的發放，降低運作效率。引入智慧化管理系統可以有效解決這一痛點。

導入AI效益：

• 系統能夠即時處理大量的歷史資料，包括過去的捐贈紀錄、需求變動以及季節性趨勢等，預測未來的需求走勢，並進行準確的庫存管理規劃。這能有效避免過量囤積或物資短缺的問題，降低因貯存不足或浪費造成的成本。
• 系統能根據大量資料來最佳化物流和運輸操作，例如智慧路線規劃和需求預測功能。透過資料分析，系統能夠及時調整配送計畫，確保物資分配準確且減少延誤。此外，系統能有效管理運輸過程中的時間和成本，提升整體的營運效率，並減少不必要的資源浪費。
• 系統能從捐贈者的資料中識別其偏好與捐贈模式，並提供個人化的感謝與回饋。這樣的個人化互動，能提高捐贈者的參與度，並鼓勵他們長期支持食物銀行的活動。此外，通過系統的即時回應，能夠增強捐贈者的信任感和持續參與感。

常見AI技術：

• 線性迴歸。
• 決策樹。
• 深度學習，架構如：循環神經網路、長短期記憶網路。