AI應用已進入到我們生活的各個層面之中，可運用的領域廣泛且複雜，而這股不得不跟上的浪潮，推著你我邁向未來。本篇將為你說明AI應用有哪些優勢與分類？對你我有何幫助？並透過現行案例，讓你了解可應用的領域與產業，並告訴你常見的AI應用瓶頸，以及可以運用什麼工具來解決，幫助企業有效轉型，避免錯失發展的機會。
AI怎麼應用？對現代人有哪些優勢？
生成式AI (Generative AI)，白話來說就是由AI人工智慧生成創造出的內容，其方式是生成器與鑑別器不斷利用海量的數據訓練，分析數據並學習模式後產出。如同人的腦神經，生成式AI也能多層次地處理信息，並根據指令生成出相對應的文字、圖片、影片等內容。因此當生成式AI數據資料累積的越多，演算法不斷提升之下，生成式AI也會隨之優化，降低假信息產出，使內容更完整。而這樣的技術工具，目前已有許多模型，並且已被運用在各個產業，以提高效率。
想應用自如地使用AI，不先了解它怎麼行！AI可應用的範圍廣大，模型也相當多，建議你可以明確地找出自己的需求，再著手找適合的應用工具。下列也提供你幾個目前市面上普及的AI應用分類：
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文字領域應用
文字類 AI 主要應用基於自然語言處理（NLP）與大型語言模型（LLM），其背後技術多採用 Transformer 架構進行語意理解與生成。這類技術可讓模型理解語句的上下文、推論使用者意圖，並產生自然流暢的文字。其特色在於能像真人般進行互動回覆，快速生成內容、分析情緒或提供即時翻譯，廣泛用於客服、內容創作及數據洞察等場景。
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圖片領域應用
圖片類 AI 應用依賴計算機視覺（Computer Vision）技術，常見模型如卷積神經網路（CNN）與生成對抗網路（GAN）。這些模型可辨識圖片中的物體、人臉與場景，進行分類、修復或風格轉換。特色在於能自動辨識圖像特徵，也能根據語意生成擬真的新圖像，常用於醫療影像分析、社群媒體創作及設計輔助等用途。
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影音領域應用
影音類 AI 應用結合了視覺辨識、語音辨識（ASR）與語音合成（TTS）等深度學習技術，並可透過生成式模型產出虛擬角色與場景。其特色在於能將語音自動轉換成字幕，甚至生成帶配音與剪輯的影片，提供沉浸式的互動體驗。常見應用包含虛擬主播製作、數位人分身、行銷影片生成及教育內容創建等，可分析影片內容，並根據需求生成出虛擬場景與人物、特效、配音等，並為其剪輯、調色，為觀看者提供更具創新性與沉浸感的體驗。
AI可應用在哪些領域產業？實例解析
AI可應用的觸角又深又廣，幾乎或多或少都能幫助到每一個產業，但對於某些產業來說，AI目前的可應用範圍，已為他們帶來具體的幫助。你可以從下面幾個產業別的案例中看出，如何運用AI解決產業需求，並創造出更多的價值。
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產業 |
幫助 |
說明 |
| 醫療 |
診斷疾病 |
使用X光片、MRI等AI影像辨識技術，幫助醫生更準確地診斷，並提早發現疾病。 |
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個性化治療 |
透過患者就醫紀錄與生理上的各種數據分析，找到預防疾病的措施，以及最適合的治療方案。 |
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藥物開發 |
於千萬筆文獻中，找出對抗疾病的新藥分子結構與療效，減低研發的高額花費與難度，加速研發出新藥，讓各種疾病都能有被治療康復的機會。 |
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| 金融 |
風險評估 |
分析客戶資訊、信用記錄、交易行為、收入等數據，評估借款人的信用風險。 |
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詐騙檢測 |
AI應用可做到24小時的交易數據分析與監控，一有異常就能馬上判別，能有效預防和識別可疑交易。 |
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投資建議 |
從過往的歷史，以及市場分析，進行投資評估與風險建議，找出最佳的投資方向與趨勢。 |
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| 零售 |
個性化推薦 |
根據企業資料庫中存儲的消費者購買歷史和偏好，推薦客戶感興趣的商品，讓客戶不需花太多時間瀏覽與尋找，就能購買到想要的商品，並提高銷售業績。 |
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庫存管理 |
參考營收、周轉率等歷史數據，預測未來的需求變化，讓庫存維持在供需平恆的水平。 |
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客戶服務 |
AI可突破人體限制，24小時全天候待機並回覆客戶問題，可減少客服人力成本，使客戶需求能快速被滿足。 |
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| 製造 |
預測性維護 |
AI可運用於監控設備的應用，並判斷可能的異常狀況，並採取適當的應對措施，能有效減少設備故障，提高生產成本與效率。 |
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生產優化 |
控制生產品質，降低產品瑕疵率，並透過數據分析，做到最佳的產能規劃。同時也能透過自動化生產，減少人力成本。 |
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質量檢測 |
使用計算機視覺技術，根據不同檢測標準，檢查產品的質量，及早發現缺陷，確保產品合格。 |
AI 工具目前的挑戰與風險
儘管 AI 技術快速發展，並廣泛應用於各個領域中，但在實際應用上仍存在一些不可忽視的風險與疑慮，以下是幾項目前較常被關注的問題：
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AI 幻覺產出（AI Hallucination）
有些生成式 AI 模型會產生看似合理卻與事實不符的內容，這種「幻覺」問題常見於文字生成工具，可能導致錯誤資訊被誤信或散播，對使用者判斷與決策產生誤導，特別是在醫療、金融、法律等高風險產業影響更大。 -
資料隱私與安全風險
為了訓練或回應問題，許多 AI 系統需讀取大量資料，其中可能涉及機密資訊或個人隱私。若資料未經妥善保護或誤傳至第三方，可能引發資安事件，對企業品牌與消費者信任造成損害。 -
演算法偏見與歧視問題
若訓練 AI 的資料本身存在偏見，模型可能也會延續並放大這些問題，導致性別、族群、年齡等方面的不公平對待。這在招募系統、信貸評分、司法判決輔助等場景中尤為敏感。 -
過度依賴與判斷力弱化
使用者在長期依賴 AI 工具進行決策後，可能會逐漸降低自身的判斷與分析能力，導致人機互動中「盲信機器」的風險升高，進而影響專業能力的培養與發揮。 -
內容版權與道德問題
部分 AI 模型使用網路開放資料訓練，可能涉及未經授權的內容使用，造成創作者權益受損。此外，當 AI 生成內容難以區分真假時，也容易造成資訊操控、深偽技術（Deepfake）等道德爭議。
如何利用 AI 智能解決企業瓶頸？「NAVI」最佳解決系統推薦
NAVI也稱為「企業AI知識管理系統」，是一套能深度的學習軟體，可有效解決AI應用的瓶頸，加上簡易直覺的介面，簡單就能幫助企業全面性的整合數據與知識資產。想了解關於NAVI怎麼克服許多AI應用現有的限制，下面透過問與答的方式，帶你深入了解。
Ｑ１、如何解決數據整合困難？
AI在整合分散、差異大的數據上，仍有準確度可能不足的缺失問題。但若是以網創資訊的NAVI系統來說，企業可支援從資料庫、AWS S3等來源提取資料，更簡單地將自身系統與第三方軟體整合。同時可依照員工職別分層權限管理，並具備獨家影片深度分析功能，為企業提供產業創新與資安防護的功能。
Ｑ２、用戶接受度不同怎麼辦？
企業引進AI系統的應用後，員工對新技術的接受與上手程度不同，難免都會有磨合期。但NAVI系統因為使用介面相當直覺，再配合完善的教育訓練，任何人都能輕鬆上手。
Ｑ３、產出內容不夠準確？
生成式AI是收集大量數據後產出，對於準確度的判斷能力較弱，也經常會產出不相關的內容，導致影響到決策和客戶滿意度。NAVI系統提供智能搜尋與對話機器人功能，透過根據用戶反饋，不斷地持續優化，使回答能更為精準。
Ｑ４、會不會有資安風險？
數據就是企業的商業價值，NAVI在保護數據上，採用了Windows AD與Azure AD身分認證，獨立的生成路徑，可以用分群、分層的方式，做管理權限的控制，特別是在處理敏感資訊時，能確保資料安全並遵守合規要求。
Ｑ５、企業如何做預算控制？
AI應用雖然已能減低大幅的人力支出，但對企業方來說仍需有效的控制成本，達到最大的效益。NAVI提供LLM Token額度控管功能，讓企業可輕鬆掌握預算，減少不必要的開支。
若希望在各個領域中做到更迅速、精準的AI應用，了解AI並找對AI工具，就是為自己開啟了一扇未來之門。雲端專家網創資訊，以NAVI與其他各項系統支授，讓企業能在安全與合規的標準下，克服AI應用的瓶頸，發揮潛力，同時提升企業數位轉型的成效，以及競爭優勢。
