下一步想在 7-ELEVEn 做什麼? ibon替您想!
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2009.08.18 | 行銷

7-ELEVEn至 2008年全台店數已達4800家,形成只要有消費者需求的地方就會看到「小7」(筆者的習慣稱呼)的身影。面對亞洲超商密度超高的台灣,對徐董而言,沒有市場飽和只有市場重新分配,藉由創造新市場而非只是服務市場的理念,讓小7總是可以發掘連消費者自己也不清楚的潛在需求,並吸取國外消費型態的精華加以改良調整引進台灣,領先改變國內消費者的消費型態。回顧小7的精采紀事,從1980年代影印、代客傳真,1990年代的代收服務,2000年代的預購、宅急便、電子商務、到店取貨、ATM提款機和icash卡等等,不斷地創造「感動的服務」。對生活一成不變的消費者而言,總有新鮮事的小7,讓到小7逛逛發現新玩意,已成為許多消費者生活的小樂趣。

 

 

自2006年小7推出整合以往服務並加以創新延伸的「ibon便利生活站」。ibon共包含列印、掃描、下載、申辦、購票、紅利、繳費、休閒、數位生活、儲值、好康等11大項服務。

在繳費方面,除基本水電費外亦增加了補單繳費、信用卡和現金卡繳費、慈善捐款、配合廠商所提供的代碼繳費,甚至線上點燈與安太歲的費用…等。而在停車費或信用卡「補單繳費」的服務方面,跟筆者一樣的汽/機車族想必都有停車單被雨打爛掉/風吹走,或是出門繳費卻忘了帶繳費單的經驗,因此補單服務可讓筆者不禁想為小7高聲歡呼,東方線上2005~2009年版E-ICP東方消費者行銷資料庫亦顯示,去小7繳費的比例自2007年即上升至近8成,相較2005年成長了7.4%!

在購票與休閒服務方面,即為代收服務後另一個帶給民眾生活更便利的創新服務,不但各展覽表演及演唱會門票、電影票、運動票、交通票皆可訂購,亦推薦不同的主題旅遊、各縣市政府強打之觀光活動等。雖然ibon購票仍處於導入期,需要各項大型吸客活動讓消費者熟悉操作與養成習慣,但消費者洞察與可遇見的商機在於購買年代售票不用再去據點較少的金石堂或敦煌書店,不用為動作慢的工讀生焦慮(光溝通就錯失買票良機,搶手的票省一秒都是關鍵!),想購買電影票亦不用擔心線上或電話購票付費時,信用卡資訊曝光(需輸入卡號),就透過小7自己來最精準也最方便,而若怕連線lag者,亦可在家訂票後至ibon取票,可見ibon在購票或取票服務的發展仍有成長的空間。而由三個月內有去便利商店之消費者中,97.2%皆有去過小7,其中使用ibon相關服務者達85.1%( universe 13,885萬人)來看,消費者若在運用ibon相關服務時,順道消費一些零食或飲料,所帶來的經濟效益即十分可觀。現今遍及全島甚至離島的小7,似乎已成為各地區民眾的「社區服務中心」,反映著每個年代的變化與需求,不斷提升服務層次,讓消費者總不禁驚嘆「7-ELEVEn,真是太方便了!」。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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