概述
全球各地的公共機構正在產生比以往更多的資訊，採購報告、政策草案、合規備忘錄和市民反饋數據每天湧入。然而，決策經常停滯。
一位變革領袖說：“我們被數據淹沒，但卻飢渴於智慧。”（Thrive Global，2023）
問題不在於數據的可獲得性，而在於解釋數據所需的時間和能力。根據Deloitte Insights (2025)，大多數政府“擁有的資訊遠超過它們能夠有效使用的資訊”，這會導致決策和公共服務交付的昂貴延遲。
生成式AI與LLM：公共智能的新支柱
為了解決這一瓶頸，iMBrace構建了一個專為公共部門語言、數據安全和工作流程精確度量身定制的生成式AI文檔智能平台。
該平台由大型語言模型（LLMs）和自然語言處理（NLP）技術提供支持，幫助機構將非結構化文本轉化為結構化且可操作的智能信息。
主要功能：
- 採購智能： 自動提取合同條款、風險指標和定價洞察。
- 政策總結： 將草案壓縮為簡明、以證據為基礎的總結。
- 合規自動化： 標註缺失條款、過時法規或不一致之處。
- 知識協調： 將信息統一成一個可搜索的AI中心。
這些系統不僅僅是自動化；它們引入了模擬專家閱讀、評估和優先處理信息的上下文理解。
正如經濟合作與發展組織（OECD，2024）
所指出的，“基於LLM的AI系統可以通過提高公共部門分析的質量和速度來加強治理，前提是支持透明和負責任的框架。”
結果：更智慧、更快捷且更具責任感的治理
將生成式AI整合到政府工作流程中，能夠顯著提升效率和準確性。
挑戰
- 採購審查需要幾週時間。
- 合規審查錯過隱藏的風險。
- 部門間信息孤島。
- 高層過載。
iMBrace文檔總結器
- 自動化的投標總結與風險提取。
- 基於AI的條款檢測。
- 跨部門AI知識板。
- 智能總結與優先級設定。
對治理的影響
- 減少高達70%的周期時間
- 更高的審計準確性和監督
- 更快的協調與透明度
- 幾分鐘內即可獲得可操作的洞察
德勤（2024）：文檔自動化和生成式AI總結是政府現代化的五大優先事項之一。
iMBrace：您可以信賴的企業AI
公共機構必須維護數據主權、隱私和問責制。這就是為什麼iMBrace是基於企業AI架構設計的，該架構確保所有數據保持在國家或區域邊界內，並且每一個AI決策都是可解釋和可審計的。
核心支柱
- 可解釋的AI（XAI）：可追溯的洞察
- 本地部署或混合部署：符合政府IT政策
- 安全合規框架：與審計法規對接
這些原則符合經濟合作與發展組織
（OECD，2024）
的指導意見，強調國家主權、透明度和公共信任作為負責任的AI採用基礎。
支持這一點，Jonathan Bright 等人
（2024年，arXiv）
觀察到，生成式AI將文檔分析時間縮短超過60%，同時提高了政府專業人員的分析精度。
總結
全球政府，尤其是亞太地區，正在積極試點基於LLM的文檔智能技術，以簡化政策工作、採購和合規管理。
根據普華永道（PwC的AI準備指數，2024），73％的公共機構計劃在兩年內投資生成式AI，以提升服務交付、決策透明度和市民信任。
iMBrace 引領這一變革，結合了：
- 生成式AI文檔理解
- 基於LLM的上下文總結
- 工作流程自動化與協調
- 人工驗證機制
透過這些創新，iMBrace 使政府能夠更快行動、更智慧思考並更好治理，同時保持對敏感數據的完全控制。
