複合式 AI 崛起：如何打造企業營運的智慧中樞？

複合式 AI 引爆企業決策落地行動

人工智慧已成為帶動世界經濟的核心引擎。在生成式 AI與AI代理引領風潮後，產業界如Gartner等權威機構指出，AI的發展正邁向更具韌性、可解釋且高效的「複合式人工智慧」(Composite AI)架構。Gartner指出:「下一波人工智慧浪潮將由複合式架構驅動，徹底改變組織決策方式」。

如圖所示，複合式人工智慧在於整合生成式AI或AI代理及過去的機器學習、自然語言並結合更傳統的規則、最佳化處理等符號式AI (Symbolic AI)。複合式AI意義在於「截長補短」，例如: 複合式AI利用大型語言模型作為「大腦」進行溝通與推理，同時結合知識圖譜提供「事實來源」確認、利用規則引擎確保「合規性」，並透過最佳化算法做出「精確決策」。

圖、複合式AI概念

(資料來源：Gartner)

我們在先前的報告中探討過生成式AI爆發與AI代理如何帶領企業轉型。然而，單純的大型語言模型(LLM)有時會面臨成本過高、幻覺(Hallucination)風險及缺乏領域深度等局限(請參考「AI為何有幻覺？面對AI幻覺，企業如何讓AI變成信賴夥伴？」一文)。

複合式AI即是將多種 AI技術，如機器學習、規則引擎、圖形技術與自然語言處理組合運用，以更具成本效益方式解決各種不同的業務挑戰。複合式 AI 的快速發展，主要來自於以下四大驅動因素：

• 投資回報率(ROI)：根據調查，採用複合式架構的企業在 AI 專案產出率上比單一LLM路徑高出約2.4 倍，且通常在能快速地回報 。

• 數據挑戰：許多產業面臨數據碎片化或缺乏標註數據的困境。複合式AI透過結合「人類專家知識」與「小數據學習」，補足了數據缺口 。

• 互操作性協議：2024 年底推出的模型上下文協議MCP(Model Context Protocol, MCP)，減少AI與外部資料庫、工具、企業間連接困難度，大幅降低了複合式系統的整合成本 。

• 解決 AI 幻覺與合規需求：在高度受監管的產業(如法律、醫療)，單一模型錯誤率難以接受。複合式AI透過知識圖譜、規則等進行「事實錨定」(Grounding)，能提供具備證據鏈的回答。

事實上，這並不是新的做法。許多企業軟體廠商將生成式AI、AI代理嵌入ERP、CRM系統早已思考這樣的整合。例如: 鼎新AIGP的AI代理ERP系統，即整合生成式AI、AI代理、既有ERP上的商業規則、OCR的機器學習影像辨識及行業知識圖譜進行語意理解。此外，亦結合MCP可以擷取更多企業運作邏輯的企業知識系統，如: ERP、MES、CRM等。複合式AI概念再次受到矚目，表示企業正積極將生成式AI、AI代理落地到營運流程之中。

圖、鼎新AIGP運用MCP及企業規則整合生成式AI

(資料來源: 鼎新數智)

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國際複合式AI的應用案例

複合式 AI 涵蓋了後台決策優化到前台客戶互動的各種場景，以下列舉幾個目前在商業中快速成長的應用方向：

• 智慧供應鏈: 美國冷鏈倉儲公司每天需處理上百份貨物運輸排程協調，傳統人工易錯誤且效率極低。該公司與夥伴合作開發AI智慧代理，可學習供應鏈規則並自動地執行多節點協同決策。其中包含使用自然語言處理理解電郵/電話指令，結合多個機器學習模型預測運輸條件(如車隊可用性、天氣狀況)、再依照規則和優化演算法自動安排貨運。該系統可同時操作郵件、客戶系統與司機調度平台，並根據情境動態調整排程。

• 智慧工廠: 西門子透過「Senseye」平台，將工業 AI 與人類領域知識結合。該系統分析來自物聯網感測器的振動、溫度、壓力和能耗數據，建立每台機器行為特徵，幫助製造商減少高達50%的非計畫性停機時間。進一步，結合生成式AI推出「維護副駕駛」讓維修工程師能以自然語言查詢故障原因。該生成式AI結合工業知識圖譜，將維護手冊、歷史維修報告與實體資產結構進行關聯。技術人員可以用自然語言查詢：「這台馬達為什麼震動異常？」。系統會綜合歷史故障案例、維護手冊與即時讀值，提供具體的維修建議。這種方法解決了製造業熟練勞動力短缺的痛點，將維護效率提升了55%。

圖、西門子Senseye預測維護平台

(資料來源: 西門子)

• 智慧醫療: 醫療數據高度破碎，常散落在電子病歷（EHR）、基因測序、醫學影像與血液生化指標中。CI4O透過複合式架構，將放射基因組學與多組學(Multi-omics)數據進行深度融合，為跨學科醫療團隊提供單一的智慧決策界面。以卵巢癌的術前化療為例，該系統整合了患者的影像特徵、遺傳變異與臨床表徵，能以高達80%準確度預測治療結果，遠高於依賴單一數據源傳統模型。此外，該系統引入了符號推理，將最新的臨床指南與法規作為硬性規則嵌入推理鏈中。不僅確保了AI建議符合醫學倫理與法律，更解決了 LLM 容易產生的「醫學幻覺」問題 。這種「事實錨定」機制讓醫師能追溯每一條建議的來源，增強了臨床決策的信任感與安全性。

• 智慧金融: 摩根史坦利是金融業應用組合式AI的先行者，將生成式AI與內部的語意知識圖譜深度整合，打造了AI助手與AskResearch研究諮詢服務。傳統 LLM常面臨專業知識深度不足與「幻覺」問題，摩根史坦利解決方案是將GPT-4 生成式AI服務限定在100,000份專業研究文件與合規規則的結構化知識庫中，並結合語意知識圖譜，讓生成式AI不容易產生幻覺。安聯人壽的智能客服「艾莉（Allie）」不僅是聊天機器人。它結合了自然語言處理與超過400個預設的業務腳本(規則引擎)，能讀懂情緒並處理複雜的理賠申請，將80%的日常詢問自動化，同時保持人性化溫暖互動。

圖、摩根史坦利AskResearch研究諮詢服務

(資料來源: 摩史坦利)

小結

複合式AI不僅是一種技術組合避免AI產生幻覺，更是積極地讓AI真正落實到企業營運，產生效用。複合式AI讓大型語言模型不只是會說話的玩具，而是成為能連接真實數據、遵循商業邏輯、行業法規、最佳化排程以及工具等。亦即，讓生成式AI成為具備解釋能力的大腦，可以操控各種穩定、不容易出錯的手腳。