【公告】信諾 × 台科大 AI 成果登 SCI Q1，產學共創智慧環境治理

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信諾科技與國立台灣科技大學攜手合作，以創新AI模型成功登上國際頂尖 SCI Q1 期刊。本研究提出的「FBI-SMOTE-XGB」智慧預測模型，能高效識別土壤與地下水污染防治費的應徵收對象，大幅強化政策執行的數據決策力。此一重大發表，不僅彰顯信諾在智慧環境治理的技術實力，更為AI驅動永續未來的願景立下嶄新里程碑。

信諾科技與國立台灣科技大學營建工程學系 PiM（Project intelligence & Management）研究團隊聯合研究成果，榮登《Engineering, Construction and Architectural Management》期刊。該期刊為建築、營建與管理領域國際領導指標，收錄於Scopus與Web of Science (ESCI) 核心資料庫，並名列「商業、管理與會計」學科中「戰略管理」類別的 SCI Q1 期刊，代表全球學術前 25% 頂尖水準。此一刊登不僅是對研究品質的高度肯定，更見證信諾科技以AI賦能環境政策、連結產學的長期承諾與創新價值。

AI模型精準預測，破解土污費申報痛點

本篇論文〈Improving Detection of Pollution Fee Declarations for Environmental Policy Compliance through Metaheuristic-Optimized Ensemble Learning〉，以 AI 技術為核心，聚焦提升土壤與地下水污染防治費（簡稱土污費）應繳對象的辨識效率。研究創新導入金融業常用的詐欺偵測邏輯，透過結合元啟發式優化與集成式學習演算法，成功打造出「FBI-SMOTE-XGB」高效智慧模型，協助破解傳統稽查耗時、易漏報的困境。

效能卓越，打造數據驅動的環境治理新實力

該模型於多項指標中展現亮眼成績：準確率（Accuracy）98.64%、精確率（Precision）97.98%、特異度（Specificity）97.98%、F1-Score 達 98.64%，AUC（Area Under the Curve）更高達 99.80%。透過數據演算驅動政策工具，能即時鎖定高風險對象，助力政府精準追繳，強化行政效率與治理成效。模型同時展現元啟發式演算法在超參數調校上的出色表現，進一步提升 AI 模型在環境領域的實務應用潛力。

產學共創，信諾引領綠色治理新標竿

本次成果於國際期刊發表，為信諾科技在 AI × 環境治理領域上的重大躍進。結合產學資源，我們不只打造可用的技術，更打造可改變世界的影響力。信諾將持續推動高端 AI 技術應用，深化學術合作網絡，致力建構智慧、永續的環境治理藍圖。邁向全球淨零願景的路上，信諾，始終站在創新前沿。​​​​​​

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