台灣消費者近三年來投保的變化
台灣消費者近三年來投保的變化
2008.05.07 | 行銷

台灣不同年齡層投保壽險的比率變化
不論薪水收入如何改變,台灣人傳統的觀念總是會買個壽險以防萬一。從近三年東方線上E-ICP東方消費者行銷資料庫比較發現,有投保壽險的比率從2005年的69.5%上升到2007年的75.4%,投保的比率逐年上升。從投保人的年齡分佈來看,比較近三年的資料發現,40~49歲的投保比率上升8%,50~59歲上升11%,而60歲以上則上升16%。反之40歲以下的投保比率沒有太多變動,可見40歲以上投保人數的增加是整體壽險市場增加的主力。

醫療險是成長最多的險種
究竟40歲以上各年齡層的人增加投保哪些險種呢?從E-ICP資料庫2005~2007近三年的比較發現,增加最多的是醫療險,各年齡層投保比率皆增加10%以上。可見現在人隨著年紀的增加,對於醫療費用的支出開始有了預防之概念。特別的是60歲以上的年齡層,對於防癌險的投保比率,呈現大幅成長。可能是因為雖然平均壽命延長,但健康狀況不一定會一直維持下去,尤其台灣長年高居死亡因素第一名是癌症,60歲以上的人口自然會想要規避罹癌的風險。反之青壯人口對於罹癌的感覺沒這麼高,主要還是比較在意平常的醫療支出。

理賠迅速是最多人選擇保險公司的考量因素
現代人購買保單,除了考慮到理賠金額外,影響消費者選擇保險公司的因素,從近三年東方線上E-ICP東方消費者行銷資料庫比較,已經有投保的人選擇保險公司之因素,考量理賠是否迅速的比率,從2005年佔33.7%上升到2007年的41.9%,成為有保單的人選擇保險公司時,最多人考量的因素。但是若按地理區來看,北部地區最多人考量的因素是保費低,南部地區則是親友推薦,中部地區才是理賠迅速,但是平均下來最多人考量的因素還是理賠迅速。可見現在有投保的消費者,認知到保險產品已經大同小異,不論哪一家保險業者提供的保單內容差異不大,保險業者要想贏得消費者購買的意願,應該針對服務的部分做加強,提高理賠的效率以滿足消費者的要求。對於不同地理區考量的因素不同,建議壽險業者可以告知各地的業務,在推銷保險時可以針對當地人的考量因素來強調。

最多人投保的動機只是單純保障
究竟台灣這麼高的人壽投保比率,投保的動機為何呢?2007年有77.3%的人投保時的動機只是單純保障,第二多的投保動機才是儲蓄,有36.4%。而現在保險業者一直推陳出新的投資型保單,卻只有13.5%的人購買保單的動機是為了投資。可見台灣人對於保險還是抱持著買個保障的態度,沒有思考保金還可以作為其他的運用。對於推出投資型保單的保險業者來說,教育消費者保險兼投資的觀念會是比較重要的事情。

總結
雖然近三年投保壽險的比率有上升,但還有25%的人沒有投保,是一塊尚待開發的市場。而投保人數的增加主要來自40歲以上人口,意味著壽險公司應該改變過去強調老年領保費的觀念,轉成尋求青壯年以上人口還有哪些未被滿足的需求。醫療險的成長,意味青壯年以上的人口越來越在意醫療方面的支出,針對不同族群開發不同的醫療保險內容,會是一個值得開發的市場。60歲以上投保防癌險的高度成長,不代表防癌險的市場值得進入,因為罹癌的醫療費用十分高昂,而投保的消費者,又是年齡較高的高風險族群。因此建議壽險業者在推出產品前,要仔細規劃保費和理賠間的比率。隨著保險產品的差異度越來越小,消費者購買時考量的因素,已經轉換成理賠的速度。加快理賠速度,會成為壽險業者在爭取保單時,另一項競爭優勢。台灣人投保動機還是在於單純的保障,加強對消費者溝通保費兼具投資的功能,會是壽險業者在推投資型保單應該加強的重點。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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