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AI World 是由麻州劍橋創新機構(Cambridge Innovation Institute)主辦的AI專門年度會展，許多企業、新創皆在內分享應用創新實作與佈署情形。如金融廠商嘗試以AI來監測AI模型有效性，也說明為何該產業開始大量採用機器學習；媒體商則從法律查詢問答機器人建置工作中，分析應有的邏輯架構及四道主要技術障礙；里約熱內盧檢察署藉查詢語言、節點圖、神經網路及圖型搜索演算法，進行犯罪預測及防治工作；新創TCB針對美國國防部ERP系統協助進行現代化升級，將庫存紀錄的異常偵測時間大幅降低；新創Deepsense總結強調在建立市場需求預測模型時，最常見的錯誤類型、應輸入的資料種類、產品應含的屬性重點有哪些。AI落地應用其實端看企業的想像能力；而標竿企業如Uber推動數位轉型具備一套｢三部曲｣的SOP進行擴散，可供國內廠商參考。

【內容大綱】

• 一、 金融業的創新
• 二、 媒體業的創新
• 三、 犯罪防治的創新
• 四、 ERP檢測的創新
• 五、需求預測的創新
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖一：AI防詐欺模型何時失效的判定，亦可由AI來監測
• 圖二：法律文字問答機器人所包含資料/應用/平台/技術之邏輯架構
• 圖三：法律文字問答機器人的問答功能邏輯架構
• 圖四：使用｢CYPHER｣語言所建構出的節點數統計(左)與節點圖範例(右)
• 圖五：TCB Analytics示範如何將錯誤倉儲紀錄偵測逐次縮小至高風險項目
• 表一：Deepsense所列出需求預測模型的常見錯誤、應輸入資料、產品屬性類型