網路上、企業內部資料庫，可快速導入「知識圖譜建置與管理工具」，透過標記體驗建立模型，將資料轉換成結構化的知識圖譜，讓機器懂得邏輯推理的方法，協助需求者找到最接近的答案。

企業內知識大量分佈在網頁、文件與資料庫中，相關資訊無法快速轉換成AI對話客服系統，造成人工客服成本很高。國際解決方案對於中文支援度不高，且建置成本極高，難以符合本國業者需求。知識圖譜技術已運用於：

1. 國家文化記憶庫_島嶼生活誌(https://theisland.moc.plus/index.html)：透過知識圖譜技術鏈結照片，可依據不同面向脈絡進行探索。使創作者可理解該時空背景下之知識(例如：70年代台北眷村的服裝、交通工具、家庭擺設…等)，協助創作發想。

▲ 圖說：島嶼生活誌首頁

▲ 圖說：知識脈絡化查詢

2. 保險理賠業：輸入醫生診斷證明，就可以依據理賠條文與醫學專家知識，協助AI專家審核失能程度等新一代應用服務。

▲ 圖說：AI理賠之失能程度判斷

3. 商品諮詢客服專線：支援多輪對話、知識探索化資料查詢。

4. 孕婦衛教諮詢與企業情報等應用。

▲ 圖說：孕婦衛教知識圖譜標記與訓練

網頁介面上傳文件透過標記系統，迅速便利的進行標記與機器學習，建立專家知識，與文件知識結合，有效支援決策與判斷。

1. 標記時間、資料量較國際同型態工具節省50%以上時間，準確度至80%以上。

2. 彙集台灣不同資源資料，經知識圖譜解析建置企業風險評估系統，解決國外AML系統缺乏本國資料源的問題，節省70%人工甄審作業時間，公開查詢部分已超過60萬人次。

3. 電商、醫療知識問答，導入購物中心、醫院等場域，服務21萬人次。

4. 發展理賠知識圖譜機器人，使民眾理賠時間由15天減至1天，節省保險公司60%以上的人力。

榮獲2021全球百大科技研發R&D 100 Awards獎

榮獲2021企業社會責任特殊貢獻獎