台智雲使用辦法

[TzuHanLiang]

目標

要教其他公司透過使用 AI 生成 ESG 報告

• ESG 報告為旨在披露公司在環境（Environmental）、社會（Social）和治理（Governance）方面的表現和影響的報告

  舉例

  以環境的章節來說，一樣是餵入公司的費用支出資料，然後轉換成對環境的衝擊，目前的規範是通通轉換成碳排放量 Ex: 員工薪資費用 100 元 -> 碳排放 10g，最後生成不同面向的分析報告

  內容

  指導公司如何導入 AI 於企業營運活動

• 具體案例是用台智雲的服務訓練出公司的 AI 客服

台灣山二號

[TzuHanLiang]

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• 列出大綱

# 台智雲使用辦法
## 目標
要教其他公司透過使用 AI 生成 ESG 報告，要將公司的費用支出資料轉換成對環境的衝擊，並生成不同面向的分析報告，可以使用 AI 進行數據轉換和報告生成。

## 步驟
以台智雲（Taichung Intelligence Cloud）為例：
### 1. 需求分析與規劃
**目標**：確定公司希望轉換哪些費用資料，並設計出合適的分析報告。
- 確定需要轉換的費用類型，例如員工薪資、辦公室租金、能源費用等。
- 設定目標，如轉換成碳排放量、生成月度和年度報告等。

### 2. 資料收集與整理
**目標**：收集公司過去的費用支出資料，並整理為適合分析的格式。
- 收集費用支出資料，如薪資記錄、租金合同、能源賬單等。
- 將資料整理成結構化格式，如 Excel 或 CSV 文件。

### 3. 設置與選擇台智雲服務
**目標**：選擇合適的台智雲服務，並進行初步設置。
- 登錄台智雲平台，選擇數據處理和分析相關的 AI 服務。
- 設置服務，配置需要的 API 介面和數據轉換模型。

### 4. 數據轉換模型訓練
**目標**：使用收集的費用資料訓練 AI 模型，將費用轉換成碳排放量。
- 將整理好的費用資料上傳到台智雲平台，作為訓練數據集。
- 設定轉換公式，如員工薪資費用 100 元 -> 碳排放 10g。
- 使用台智雲的數據處理工具進行模型訓練，確保轉換的準確性。

### 5. 測試與調整
**目標**：在實際環境中測試轉換模型，根據反饋進行調整。
- 在內部進行初步測試，檢查轉換結果的準確性。
- 收集測試過程中的錯誤和問題，進行模型調整和優化。

### 6. 報告生成
**目標**：設計並生成不同面向的分析報告。
- 使用台智雲的報告生成工具，根據轉換後的數據生成報告。
- 設計報告模板，包括月度、季度和年度的碳排放分析。
- 報告內容可以包括總碳排放量、各項費用的碳排放貢獻、趨勢分析等。

### 具體案例：轉換費用資料生成環境衝擊報告
假設你的公司希望轉換員工薪資、辦公室租金和能源費用，以下是具體操作步驟：

1. **需求分析**：
   - 公司希望通過 AI 將這些費用轉換成碳排放量，生成月度和年度的碳排放報告。

2. **資料收集**：
   - 收集過去一年的員工薪資記錄、辦公室租金合同和能源賬單。
   - 整理資料為結構化格式，如 CSV 文件，包含費用類型和數額。

3. **選擇台智雲服務**：
   - 登錄台智雲平台，選擇數據處理和分析相關的 AI 服務。
   - 配置數據轉換服務，設定需要的 API 介面。

4. **訓練模型**：
   - 將費用資料上傳到台智雲，作為訓練數據集。
   - 使用員工薪資費用 100 元 -> 碳排放 10g 等轉換公式進行模型訓練。
   - 調整模型參數，確保轉換結果的準確性。

5. **測試與調整**：
   - 內部測試轉換結果，檢查轉換的準確性和一致性。
   - 收集反饋，根據問題進行模型調整。

6. **報告生成**：
   - 使用台智雲的報告生成工具，設計月度和年度碳排放報告模板。
   - 根據轉換後的數據生成報告，報告內容包括總碳排放量、各費用項目的碳排放貢獻、趨勢分析等。

## 範例
我們利用台智雲的服務，透過下列步驟訓練出公司的 AI 客服。

導入AI於企業營運活動，可以提高效率、改善服務品質並提升客戶滿意度。以台智雲（Taiwan AI Cloud）為例，可以利用其服務來訓練和部署公司的AI客服系統。以下是具體步驟和案例示範：

### 1. 確定需求與目標
首先，確定公司希望AI客服系統實現的具體目標，例如：
- 自動回應常見客戶問題
- 提供24/7客戶支持
- 減少人工客服的負擔

### 2. 準備資料
收集並整理公司歷史上常見的客戶問題與回覆，這些資料將用於訓練AI模型。資料集應包括：
- 常見問題及其標準答案
- 客戶與客服的對話記錄

### 3. 使用台智雲的AI服務
台智雲提供多種AI服務，可以用於訓練和部署AI客服系統。以下是使用流程：

#### a. 資料上傳與處理
將準備好的資料上傳至台智雲，並使用其資料處理工具進行預處理，例如去除重複、分詞、去除雜訊等。

#### b. 模型訓練
使用台智雲的NLP（自然語言處理）服務訓練客服模型。可以參考以下步驟：
1. **選擇模型類型**：選擇適合的語言模型，例如BERT或GPT。
2. **配置模型參數**：根據資料量和目標，配置模型的訓練參數，例如學習率、批次大小等。
3. **訓練模型**：開始模型訓練，台智雲會根據提供的資料和配置進行自動訓練。

#### c. 模型驗證與調整
在訓練完成後，使用測試集對模型進行驗證，確保其準確性和可靠性。根據驗證結果，可以進行以下調整：
- 增加更多訓練資料
- 調整模型參數
- 使用更先進的模型架構

#### d. 模型部署
驗證通過後，可以將模型部署到台智雲的雲端服務，並整合到公司的客服系統中。這可以通過API調用的方式進行。

### 4. 集成與測試
將AI模型集成到公司的現有客服系統中，確保其能夠順利運行。例如，可以設計一個Web界面或聊天機器人，通過API與AI模型進行交互。

### 5. 上線與監控
在內部測試完成後，上線AI客服系統並開始正式運行。定期監控其性能，收集反饋並進行必要的調整。

### 具體案例示範

假設公司是一家電子產品銷售商，常見問題包括產品使用指引、退換貨流程等。

1. **資料準備**：
   - 問題：如何設置新購買的智能手錶？
   - 答案：請參考智能手錶使用手冊第5頁，按下電源鍵5秒，然後按照屏幕提示進行設置。

2. **模型訓練**：
   - 選擇BERT模型，設置批次大小為32，學習率為2e-5。
   - 使用台智雲進行訓練。

3. **模型驗證**：
   - 測試集包括未見過的常見問題，例如「智能手錶無法連接手機怎麼辦？」。

4. **模型部署與集成**：
   - 部署到台智雲，設計Web界面，通過API調用模型。

5. **上線與監控**：
   - 上線後，定期查看客戶反饋，確保AI客服回覆的準確性和及時性。

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• 關聯 #155

[TzuHanLiang]

嘗試使用 chatgpt 的回答在 TWCC 上建立訓練模型

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import classification_report

# 讀取數據
df = pd.read_csv('esg_data_expanded.csv')

# 將類別變量進行編碼
le = LabelEncoder()
df['評級'] = le.fit_transform(df['評級'])

# 特徵和目標變量
X = df.drop(columns=['公司名稱', '評級'])
y = df['評級']

# 分割數據集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 訓練模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 評估模型
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=le.classes_))

生成假資料

import pandas as pd
import numpy as np

# 設置隨機種子以確保結果可重複
np.random.seed(42)

# 生成假資料
num_samples = 1000

data = {
    '公司名稱': ['公司' + str(i) for i in range(num_samples)],
    '年度': np.random.choice([2021, 2022, 2023], num_samples),
    '碳排放量': np.random.uniform(1000, 10000, num_samples),  # 噸二氧化碳當量
    '能源消耗': np.random.uniform(5000, 20000, num_samples),  # 千瓦時
    '可再生能源使用比例': np.random.uniform(10, 50, num_samples),  # 百分比
    '水資源消耗量': np.random.uniform(500, 5000, num_samples),  # 立方米
    '廢水排放量': np.random.uniform(100, 2000, num_samples),  # 立方米
    '資源回收率': np.random.uniform(20, 80, num_samples),  # 百分比
    '員工總數': np.random.randint(50, 10000, num_samples),
    '女性員工比例': np.random.uniform(20, 60, num_samples),  # 百分比
    '工傷事故率': np.random.uniform(0, 5, num_samples),  # 百分比
    '社會投資': np.random.uniform(10000, 1000000, num_samples),  # 美元
    '志願服務小時數': np.random.uniform(100, 10000, num_samples),  # 小時
    '董事會成員數': np.random.randint(5, 15, num_samples),
    '女性董事比例': np.random.uniform(10, 50, num_samples),  # 百分比
    '重大違規事件': np.random.choice([0, 1], num_samples),  # 次數
    '員工滿意度': np.random.uniform(50, 100, num_samples),  # 百分比
    '職業健康培訓次數': np.random.randint(1, 50, num_samples),  # 次數
    '評級': np.random.choice(['優秀', '良好', '一般', '較差', '差'], num_samples)
}

# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 保存為CSV文件
df.to_csv('esg_data_expanded.csv', index=False)

print("擴展的假數據已生成並保存為esg_data_expanded.csv")

生成報告

import pandas as pd

# 假設我們有一個費用支出的數據集
data = {
    '項目': ['電力支出', '燃料支出', '原材料支出', '廢棄物處理支出', '水資源支出', '環保設備支出'],
    '支出(美元)': [200000, 150000, 300000, 50000, 25000, 75000],
    '碳排放係數(公斤/美元)': [0.5, 2.0, 0.8, 1.2, 0.1, -0.3]
}

# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 計算碳排放量
df['碳排放量(公斤)'] = df['支出(美元)'] * df['碳排放係數(公斤/美元)']

# 生成報告
report = "### XYZ公司 2023年度 ESG報告 - 環境章節\n\n#### 環境（Environmental）\n"
for index, row in df.iterrows():
    report += f"- **{row['項目']}**：{row['支出(美元)']}美元\n"
    report += f"  - 碳排放量：{row['支出(美元)']}美元 * {row['碳排放係數(公斤/美元)']}公斤/美元 = {row['碳排放量(公斤)']}公斤二氧化碳\n"
    report += f"  - 分析：...（根據具體情況撰寫分析內容）\n"

# 打印報告
print(report)

預期結果

### XYZ公司 2023年度 ESG報告

#### 環境（Environmental）
- **電力支出**：200,000美元
  - 碳排放量：200,000美元 * 0.5公斤/美元 = 100,000公斤二氧化碳
  - 分析：電力支出導致了100,000公斤的二氧化碳排放，公司可以考慮提高能源效率或增加可再生能源的使用來減少這部分排放。
- **燃料支出**：150,000美元
  - 碳排放量：150,000美元 * 2公斤/美元 = 300,000公斤二氧化碳
  - 分析：燃料支出導致了300,000公斤的二氧化碳排放，是公司碳排放的主要來源之一。公司應考慮轉向低碳或零碳燃料。
- **原材料支出**：300,000美元
  - 碳排放量：300,000美元 * 0.8公斤/美元 = 240,000公斤二氧化碳
  - 分析：原材料支出帶來了240,000公斤的二氧化碳排放，公司可以通過選擇更環保的材料或提高材料利用率來減少這部分排放。
- **廢棄物處理支出**：50,000美元
  - 碳排放量：50,000美元 * 1.2公斤/美元 = 60,000公斤二氧化碳
  - 分析：廢棄物處理支出導致了60,000公斤的二氧化碳排放，公司應考慮減少廢棄物產生量並提高回收率。
- **水資源支出**：25,000美元
  - 碳排放量：25,000美元 * 0.1公斤/美元 = 2,500公斤二氧化碳
  - 分析：水資源支出導致了2,500公斤的二氧化碳排放，公司可以考慮節水措施來減少這部分排放。
- **環保設備支出**：75,000美元
  - 碳減少量：75,000美元 * 0.3公斤/美元 = 22,500公斤二氧化碳減少
  - 分析：環保設備支出減少了22,500公斤的二氧化碳排放，公司應繼續投資環保設備以進一步減少碳排放。

#### 社會（Social）
- **員工總數**：1200人
  - 分析：公司員工總數穩定，並且提供了大量的就業機會。
- **女性員工比例**：35%
  - 分析：女性員工比例為35%，公司需繼續推動性別平等，提升女性在公司中的比例。
- **工傷事故率**：1.5%
  - 分析：工傷事故率較低，顯示出公司在安全管理方面的努力。
- **社會投資**：500,000美元
  - 分析：公司在社會公益方面投入了50萬美元，顯示出其社會責任感。
- **志願服務小時數**：2000小時
  - 分析：員工志願服務小時數達到2000小時，顯示了公司積極參與社會服務。
- **員工滿意度**：85%
  - 分析：員工滿意度高達85%，表明公司在員工福利和工作環境方面表現良好。

#### 治理（Governance）
- **董事會成員數**：12人
  - 分析：公司董事會成員數為12人，確保了公司的治理結構。
- **女性董事比例**：25%
  - 分析：女性董事比例為25%，需要進一步提升女性在高層管理中的代表性。
- **重大違規事件**：0次
  - 分析：公司無重大違規事件，表明公司在合規和風險管理方面做得很好。
- **職業健康培訓次數**：20次
  - 分析：公司進行了20次職業健康培訓，確保了員工的職業健康和安全。

### 總結和展望
XYZ公司在2023年度的ESG表現值得肯定，尤其是在環境保護和社會責任方面取得了顯著成效。未來，公司將繼續努力，在降低碳排放、提高資源利用效率、推動性別平等等方面做出更多貢獻，為實現可持續發展目標不懈努力。

報告撰寫人：XXX
報告發布日期：2024年6月

• 參考台積電 111 年度永續報告

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