產業別：人工智慧應用服務產業

產業痛點：

• 在救援物資調度方面，物資需求量的預測與實際需求往往存在落差，導致物資無法有效滿足受災地區的需求。在災害發生前，難以精確掌握各種物資的需求量，這使得準備工作無法達到最佳狀態。例如，物資儲備地點與災區實際需求之間的距離過遠，導致運送時間過長，無法迅速支援災情現場。在災害應對中，缺乏對災情即時變化的掌握，這影響了物資分配的優先次序和精準度。同時，由於交通和通訊中斷，救援物資無法迅速送達最需要支援的地區，甚至會出現部分地區獲得過多資源，而其他地區物資嚴重不足的情況。而在災害發生後，快速補充物資的流程因為資訊傳遞的滯後或缺乏即時更新，導致物資分配和供應不足，影響救災工作的效率。此外，救援人力資源的分配也經常無法因應實際需求，削弱了應變的靈活性。

導入AI效益：

• 導入人工智慧技術可以極大提升天然災害緊急救備物資調度及補充決策系統的效益。透過智慧化的技術，系統可以不僅自動化物資的調度和補充流程，更能針對災害預測進行深度分析。藉由人工智慧的強大演算法，系統可以有效處理大量即時的氣象和地理資訊，並進行複雜的災害風險評估，從而避免過度儲備物資或出現資源浪費的情況。例如，若氣象資訊顯示某一區域颱風風險增高，系統會即時分析該區域的物資需求並自動啟動補充計劃，這樣既能降低損失也可提升物資調度的精準度。透過這種精細化的規劃，政府部門或救援單位可有效管理物資並降低人力及運輸成本。
• 此外，該系統還能進行需求的即時調整，確保每個災區都能優先獲得急需的物資。人工智慧的加入能夠透過多層次資料分析，進行動態的物資需求計算，這不僅能精確配置有限的資源，也能減少因資源分配不當所導致的救援延遲或物資短缺的風險。舉例來說，在颱風過境後，系統可以立即分析受災最嚴重的地區，並自動將儲備物資運送到該區域，確保民眾能迅速得到救援。這樣的智慧決策過程，不僅大幅提升救災效率，還能確保資源的最佳化運用，從而達到更高的營運水準並提升整體救災品質。
• 透過人工智慧技術的導入，整體系統不僅達到即時反應的目標，還能持續學習與進化。這使得未來在面對更多樣且複雜的災害情況時，系統依然能夠保持高效且靈活的應變能力。無論是颱風、地震或水災，系統都能根據過去的資料進行預測並進行即時的物資分配，從而實現更全面的災害防護與救援計劃。

常見AI技術：

• 線性迴歸。
• 決策樹。
• 支援向量機器。