| dc.contributor.advisor | 謝明華 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Hsieh, Ming-Hua | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 花晨凱 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Hua, Chen-Kai | en_US |
| dc.creator (作者) | 花晨凱 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Hua, Chen-Kai | en_US |
| dc.date (日期) | 2025 | en_US |
| dc.date.accessioned | 4-Aug-2025 13:05:34 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 4-Aug-2025 13:05:34 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 4-Aug-2025 13:05:34 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0112932139 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/158351 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 經營管理碩士學程(EMBA) | zh_TW |
| dc.description (描述) | 112932139 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 本研究以S公司內部自主開發的NeuroChain生成式AI控制塔為研究核心，探討其平台架構設計、導入挑戰、應用場景與策略推動模式。生成式人工智慧技術近年快速興起，為企業帶來流程自動化與知識生成的嶄新可能。然而，多數企業在實務導入時，常遭遇技術門檻高、缺乏標準化導入流程、部門間資訊斷裂等問題，導致生成式AI難以落實於日常營運中。
NeuroChain平台強調「任務導向、流程內嵌、知識鏈接」三大核心設計，整合提示工程模組、知識RAG架構與腳本編排機制，支援文生文、表轉文、多語生成與部門對話流程建構，可應用於政府、醫療、教育、法人等知識密集型單位。本研究採個案研究法，搭配半結構式訪談，實地參與平台設計與推動過程，並分析導入歷程中所面對的關鍵挑戰與因應策略。
研究發現，平台成功推動需仰賴跨部門整合、使用者教育、高階管理支持與標準化腳本設計四大推動因素。組織文化與流程慣性是生成式AI導入的關鍵門檻，唯有建立彈性模組化設計與可擴充治理架構，方能在企業內部達成長期應用與迭代。S公司透過內部導入NeuroChain所累積之經驗，亦為未來推廣至外部市場奠定基礎。
本研究不僅提供平台設計與導入經驗之系統性彙整，亦提出一套具可行性的生成式AI推動策略與導入邏輯，期盼為台灣資訊服務產業與數位轉型企業提供參考。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 研究緒論 8
第一節、研究背景 8
第二節、研究動機 10
第三節、研究目的 11
第四節、研究範圍 12
第五節、研究流程及架構 13
第二章：文獻回顧 18
第一節：生成式AI技術發展 18
第二節：大語言模型與內嵌知識庫 19
第三節：台灣產業的數位化轉型需求 22
第三章：NeuroChain系統分析 29
第一節：技術架構與設計原理 29
第二節：整合性的部署方案 32
第三節：NeuroChain 計價模式 41
第四節：減少幻覺與提高精準度的策略 43
第五節：研究工具分析 44
第四章：案例研究與開發成果 47
第一節：個案公司應用功能與成效分析 47
第二節：計畫實施成果與評估 48
第五章：NeuroChain 商業模式與財務可行性策略 54
第一節：商業模式架構 54
第二節：S 公司 NeuroChain GAI 平台推廣損益平衡與獲利計畫分析 54
第六章：結論與建議 61
第一節：研究結論 61
第二節：策略建議與未來研究方向 71
參考文獻 80 | zh_TW |
| dc.format.extent | 2024151 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0112932139 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 生成式人工智慧 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 企業轉型 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | AI平台 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | NeuroChain | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 產品化策略 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 知識內嵌 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 資訊服務業 | zh_TW |
| dc.title (題名) | 生成式 AI 技術的市場推廣模式與商業化策略：以S 公司NeuroChain計畫探討 | zh_TW |
| dc.title (題名) | A Study on the Market Promotion Model and Commercialization Strategy of Generative AI Technology: A Case Study of S Company’s NeuroChain Project | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 中文部分以作者之姓氏筆劃（由少至多）作編排，英文部分以作者姓氏字母（由A到Z）依序排列。
書籍
丁磊，2023，生成式人工智慧：AIGC的邏輯與應用
羅光志，2023，從 AI 到生成式 AI：40 個零程式的實作體驗，培養新世代人工智慧素養
蔡朝隆，2024，全面掌握生成式AI與LLM開發實務：NLP×PyTorch×GPT輕鬆打造專屬的大型語言模型
陳威廷，2024，LLM大型語言模型的絕世祕笈：27路獨步劍法，帶你闖蕩生成式AI的五湖四海
張奇，桂韜，鄭銳，黃萱菁，2023，大規模語言模型：從理論到實踐
研究計畫
德勤（Deloitte）人工智慧研究院，2023，生成式人工智慧對企業的影響和意義
亞馬遜雲科技，2024，生成式AI商業價值最大化
資誠(PWC)，2025，2024 臺灣企業轉型現況及需求調查
資誠(PWC)，2024，2023 臺灣企業轉型現況及需求調查
博碩士學位論文
蔡明娟，2024，AI應用對銀行客服效能影響之研究，國立政治大學，經營管理碩士學程(EMBA)
王淑芳，2024，生成式人工智慧於媒體代理商產業之經營策略與導入應用：以A公司為個案研究，國立政治大學，經營管理碩士學程(EMBA)
廖煜誌，2023，人工智能客戶關係管理-以資訊服務公司為例，東吳大學商學院企業管理學系碩士在職班
周國凱，2020，資訊服務系統整合業者之轉型策略－以S公司為個案研究，國立政治大學，經營管理碩士學程(EMBA)
潘慧珍，2023，智慧新零售商場之即時互動 AI 化研究-以台北某百貨商場為例，國立臺灣大學管理學院臺大-復旦 EMBA 境外專班
許人崇，2022，資訊服務業之經營策略研究-以 K 公司為例，國立暨南國際大學高階經營管理碩士學程
高語凱，2024，企業使用生成式人工智慧會如何影響營運-以優勢、挑戰及趨勢探討，國立中興大學科技管理研究所
黃揚博，2024，中小型企業之生成式 AI 應用階段 -以顧問產業為例，國立政治大學
企業管理研究所
洪婉瑢，2024，生成式人工智慧之商業模式創新-以財富管理應用為例，國立臺北大學企業管理學系碩士
鍾志浩，2024，生成式 AI 於零售業應用之探究-以 Microsoft AI 為例，國立臺灣科技大學管理研究所 EMBA 碩士在職專班
網際網路
MIC產業情報研究所，【2024年資通訊產業前景一】生成式AI落地終端引爆商機 AI Agent化掀軟體變革，2024年，檢自https://mic.iii.org.tw/news.aspx?typ=I&id=658&List=16
MIC產業情報研究所，【2024年資通訊產業前景二】國際政策搖擺 電動車市場有變數 矽光子技術快速發展、5G Redcap生態體系即將成形，上網日期2024年5月20日，檢自https://mic.iii.org.tw/news.aspx?typ=I&id=659&List=17
經濟部統計處洪專員玉玲，電腦及資訊服務業營業額迭創歷史新高，今年可望挑戰5,500億元，2024，檢自https://www.moea.gov.tw/MNS/populace/news/News.aspx?kind=1&menu_id=40&news_id=112919
經濟部新聞稿，113年第1季電腦及資訊服務業、專業技術服務業、租賃業營業額統計， 2024年，檢自https://www.moea.gov.tw/MNS/populace/news/wHandNews_File.ashx?file_id=110594
IDC 國際數據資訊有限公司，IDC公布2025年台灣資通訊(ICT)市場重點趨勢預測，2024年，檢自https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prAP52836824&utm_medium=rss_feed&utm_source=alert&utm_campaign=rss_syndication
專家簡報
邵成武，2024年，NeuroChain部署與啟動方式，凌群電腦股份有限公司
邵成武，2024年，NeuroChain產品實作說明，凌群電腦股份有限公司
邵成武，2024年，NeuroChain Multi-Agent產品實作說明，凌群電腦股份有限公司
邵成武，2024年，Syscom AI Agent凌羣生成式AI案例分享，凌群電腦股份有限公司
邵成武，2024年，生成式AI發展概況及凌群生成式AI產品運作架構說明，凌群電腦股份有限公司 | zh_TW |
