更方便購物的聯網商店
更方便購物的聯網商店
2011.03.03 | 行銷

英特爾前發表了「聯網商店」(Connected Store)的概念,透過網路連線的技術,使整個零售產業從頭端的物流管理到消費者的購物,完全在無縫的聯網環境中作業,讓零售業者能夠更為科技化得進行 貨品管理,消費者也能夠在零售商店中,享受線上購物的便利。此項概念也引起相關品牌業者以及研究單位的關注,包括愛迪達、Best Buy、卡夫食品(Kraft Foods)、寶僑(Procter & Gamble)等知名品牌,以及麻省理工學院媒體實驗室(MIT Media Lab)的研究人員均參與此概念的相關研究,並在全美零售業協會 (National Retail Federatoin Convention,NRF)展示概念實作產品。

例如愛迪達與Intel合作開發結「adiVERSE」,是一個鞋品虛擬貨架的大型螢幕 牆,消費者可搜尋或瀏覽喜愛的鞋款,利用觸控螢幕選取虛擬貨架上的鞋 款,並可轉動畫面,從各個角度觀看鞋子,並瀏覽各種產品資訊,包括鞋子的製造、功能、適用場地、產品介紹以及商品廣告等。若消費者決定要選購,輸入所需求 的尺寸,可直接查詢哪些地區還有存貨,系統確認後會將選購訊息傳送至消費者的行動上網產品中,如智慧型手機或平板電腦等,待消費者進行確認後即完成購買。

卡 夫食品亦展出未來的數位看板與自動販賣機整合的應用,除了各種商品的介紹之外,提供智慧型手機的應用程式,透過產品的二維條碼,即能夠取得食品的搭配食 譜,選擇之後並將選購清單傳送至智慧型手機中,亦可將食譜發送至Facebook上與親友分享。此項應用機器亦整合有販賣機的功能,消費者可選取該品牌的 各種新產品,取得試吃包,新產品的相關訊息,亦會發送至智慧型手機中。

這種新概念的購物環境,除了協助管理者能夠做更有效的管理,對消費 者來說,亦提供有效且智慧化的購物環境,未來去大賣場購物,消費者無需再帶著購物清單, 一項一項的在迷宮般的賣場中苦苦尋找,只要在行動上網裝置中輸入購物列表,與賣場的系統連結之後,即能透過購物車螢幕引導消費者到所需商品的貨架處選購, 並提供相關商品的優惠訊息,若該項商品已銷售完畢,亦可提供附近可購買該項商品的相關賣場訊息,讓消費者能夠一次購足所有貨品。「聯網商店」這樣的概念, 無疑提供一個更為便利的消費環境。

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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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