一個7年前啟動的AI專案，隨著企業智慧轉型的趨勢發展，逐漸孵化為可望驅動中華電信集團未來營收成長的小金雞，這隻小金雞的名字就叫InventAI。
現為中華電信研究院新創育成團隊的InventAI，初始任務為提供全中華電信使用的AI PaaS平台服務，協助200位以上資料科學家快速取得運算資源及AI開發工具、到2021年開始把DeepFlow AI平台向外推廣、再到2022年推出解讀客戶情緒與意圖的客戶心聲分析平台DeepVoice，InventAI每一次的產品革新都緊緊跟隨著企業需求而前進，不只吸引政府機關、金融及電信業者採用，更先後獲得2024年第32屆台灣精品獎、2024創新商務獎最佳技術創新銀獎的肯定。
「我們持續觀察企業AI轉型的挑戰，並據此擴充平台功能，使DeepFlow成為企業AI轉型的最佳助攻員，」InventAI執行長李柏青首先分享DeepFlow平台的進化歷程，就是為了解決企業在AI轉型時所遇到的4大挑戰。
AI轉型挑戰1》硬體資源分配不均
由於AI應用需要龐大的GPU算力，但GPU是非常昂貴的硬體資源，因此企業在進行AI轉型時遇到的第一個挑戰就是，內部各個AI專案各自申請與採購算力，但投入高額成本買來的運算設備卻無法妥善利用，造成資源閒置或分配不均的現象。
而DeepFlow一開始就是定位在資源共享平台，讓公司內部各個AI專案能夠共享算力，達成資源分配與管理的最佳化。
AI轉型挑戰2》開發時間長且專業人才難覓
考量到數據科學家在開發AI應用時，不只需要申請硬體資源，還有取得數據、準備分析工具等前置作業，且AI模型不只從開發到部署需要一段時間，待能夠規模化上線又得花不少時間，形成企業AI轉型第二個挑戰。
為此，InventAI團隊在DeepFlow平台上納入完整的MLOps功能，從模型開發、訓練、管理、部署到監控，皆可在平台上進行，有效縮減數據科學家在準備AI應用開發環境及部署上線的作業時間至少50%，並提高開發效率，加速企業導入AI應用的腳步。
InventAI技術長黃文俊指出，數據科學家可以透過DeepFlow平台在短時間內快速建立AI模型並瞭解其成效，之後再據此進行調整、持續更新模型版本，以敏捷式開發的概念，提高AI模型的開發速度和準確度。
但數據科學家是稀缺人才，因此DeepFlow也提供超參數調優、自動化建模等功能，讓部分開發流程可以low-code或no-code，如此一來，即便是非數據科學專業的產業專家（Domain Know-how），也能快速疏理資料並建立模型。
AI轉型挑戰3》敏感資料不能上雲
企業AI轉型第三個挑戰是資料安全，礙於法規或商業機密考量，有些資料無法放到雲端去建立模型，因此DeepFlow同時支援地端和雲端，並提供跨雲部署功能，企業可以在地端環境開發AI模型，並將模型服務部署到雲端以便使用，如此既不用擔心資料外洩問題，也能彈性擴充硬體資源，在運算資源不足時，可以透過混合雲架構迅速獲取公有雲的計算資源，將非機密數據傳送至雲端進行處理。
AI轉型挑戰4》AI治理需求興起
隨著AI應用範圍越來越廣，AI的道德風險問題也日益受到重視，各國政府近年來亦陸續採取行動，管理AI的開發及運用方式，如：歐盟通過「人工智慧法案」，金管會亦於2024年6月發布「金融業運用人工智慧指引」，而如何有效落實AI治理，也就成為企業AI轉型的第四個挑戰。
為了滿足AI治理需求，InventAI團隊強化DeepFlow平台的稽核審查機制，使AI開發過程透明化，「就像農產品的生產履歷一樣，AI模型也需要有一張履歷，讓人清楚模型從無到有的過程，」李柏青說，如此才能滿足政府或主管機關的要求。
而DeepFlow平台可以完整記錄AI模型的相關資訊，包括此模型使用了哪些資料進行訓練、資料來源及是否符合使用規範、資料申請者、模型建立者、使用哪些演算法、建立與上線時間、上線後的準確率、模型健康度等，藉由完整履歷資訊以確保AI的可信任度。
從 DeepFlow 走向 DeepVoice 以AI瞭解客戶心聲
在完善DeepFlow平台後，InventAI團隊進一步思考還能為企業AI轉型做什麼？這一次他們將目光放在客服中心，透過DeepVoice平台提供對話摘要、意圖分析、情緒分析等功能，助企業清楚掌握客戶的心聲。
與DeepFlow一樣，DeepVoice亦是為了克服企業客服管理挑戰而生。InventAI業務總監粟郁杉說明，很多企業與政府機關都有客服中心，為了確保客服人員服務流程與品質，過去都是隨機抽取一部份客服電話錄音檔，由檢查員重新聆聽錄音檔內容，這種人工調聽的方式不僅曠日廢時，還有關鍵通話可能未被抽樣等問題。
而DeepVoice平台會先將語音轉成文字，為確保辨識準確度，InventAI團隊自主研發音轉字技術，並針對台灣人說話習慣加強訓練，無論顧客使用國語、台語、英語或三者交錯使用，都可以清楚辨識並轉成文字。
接著DeepVoice運用生成式AI技術去閱讀被轉譯出來的文字，進行通話內容、客戶情緒等分析，一來可以挖掘潛在議題，讓企業及早採取措施，提高客服滿意度，二來可以找出客訴原因，幫助企業改進產品或服務，減少客訴次數。某公司運用DeepVoice分析每天上百通客服電話，從中了解客戶需求、客訴原因等，不只提高通話分析的規模和效率，更大幅降低人工調聽通話的成本。
除了提高客服品質外，DeepVoice平台也可提昇電話行銷成效。藉由生成式AI分析對話內容和客戶情緒，找出最能打動客戶的互動方式與行銷話術，據此訓練電話行銷人員，以提高電話行銷成效。
目前，InventAI團隊正處於積極孵化階段，目標是在2025年獨立成為新創公司，並將持續完善人員編制、豐富產品線及更深入掌握客戶需求，希望搭上這波生成式AI浪潮，為更多企業客戶驅動智慧未來。
