【觀點】條碼的新流通時代~物聯網開放式條碼作業平台
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2010.09.27 | 人物

條碼為流通之本

在流通的商品世界中,一件商品從製造、運送、上架直到被購買,透過龐雜的環節,讓一件商品無論通行到哪都能確保身分的大功臣,就是商品條碼(BarCode)。

本次流通業科技應用交流會,一向大膽前瞻的貝立德媒體實驗室所長張羿文,提出了一套讓關於條碼與虛擬世界的新願景:這個願景是將現有的商品藉由一維條碼,有系統地在網路上架出售,成為一個「開放式條碼上架平台」。並結合行之有年的行動行銷服務,透過手機掃描、衛星定位、後端服務等數位功能,形成一套全新的科技流通網絡。

條碼不僅是身分,更是服務

條碼自1973年在美國超市實際運用以來,為通路業者節省了巨額的管理開銷,更成為商品流通全球普遍且獨一的身分證明。在全球最大的條碼認證單位GS1網站上,對“適用範圍“如此陳述著:以商品別而言,凡是商品,必須在市場流通銷售者,皆適用商品條碼。

進入數位行動時代,過去二維條碼(QR Code)更代表了行動行銷與商品加值服務等特殊功能符號。貝立德媒體實驗室的未來條碼想像中,就是結合以上兩種實用面向,將條碼商品虛擬上架,並結合條碼行動技術形成服務,對消費者產生更直接的利益。

在這樣的設想下,實體通路的商品可被大量化、系統化地流通到虛擬網路世界。而消費者只要在任何有訊號的地方,用手機相機拍下商品條碼(如量販店的一箱餅乾、或衣櫥裡的一件衣服),就能在第一時間利用網路獲得透明化的商品訊息、並直接連結販售相關商品的店家、甚至即時比價、即時分享,這些都是條碼藉由行動科技所帶出的「新消費者行為」。

新的消費/銷售行為

比價立即化:

當通路從實體進入網路時代,比價的競爭便愈演愈烈。網路時代的消費者覺得貨比三家不如回家上網,而一旦手機條碼時代來臨,回家上網不如立刻用手機掃條碼。在店鋪內條碼一掃,所有相同商品的比價透過網路勝負立現,當一切訊息透明對稱時,街上可能再也見不到拿大聲公吼著“不用比,最便宜“的老闆了。

條碼攬客與行銷:

當條碼結合了店家定位系統,那時就在也不會有人問:這個抱枕好漂亮,哪裡買的?因為只要拿起手機掃描抱枕的條碼,販售該抱枕的店址立即出現在手機螢幕的地圖上,甚至結合專屬商品促銷活動。

條碼商品&條碼服務機制可能性:

對於擁有大量條碼商品的商場通路如量販店而言,將商品大量且低價地上架於網路將讓其商品的露出、配合系統化的促銷活動,讓銷售聲勢更顯得鋪天蓋地。

而面對面臨大量低價商品壓力的中小業者而言,利用行動條碼快速精準傳播的特性,開發出獨家英雄商品的能力,將有機會帶來瞬間暴紅的逆轉勝局面。

條碼新思維,邀您上架

台灣,是個擁有上千萬種條碼商品的寶島,更是全球頂尖的快速密集通路與行動網路科技之國,在這樣的優勢條件下,能否創造一番別開生面的思維與作為?貝立德媒體實驗室拋磚引玉,期待引動您對流通科技時代的新想像!

關鍵字: #物聯網
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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