[西雅圖現場] 實際走訪亞馬遜實體書店,3大革新看零售業的過去、現在和未來
[西雅圖現場] 實際走訪亞馬遜實體書店,3大革新看零售業的過去、現在和未來
2016.05.11 | 科技

去年年底,亞馬遜正式在華盛頓大學附近開設了第一家實體的書店,這應該會是在亞馬遜稱霸美國線上銷售之後,回頭過來搶攻實體零售市場的第一響。

圖說明
(薛仲翔提供)

在實際走訪一趟之後,讓我感覺,這樣的策略變化,背後隱含的其實是由於手機的興盛導致人們消費行為的改變,與科技的進展所帶來的結果,亞馬遜只是搶先透過Amazonbooks來迎合人們行為的轉變,並且進一步的強化了實體與虛擬的整合。與傳統書店比較起來,除了在倉儲的管理上能夠更有效率,也透過重新定義商品的標價、陳列、分類與標示方式來重塑零售業的銷售流程。

第一項變革:價格

相信對於現在擁有手機的消費者來說,走到店裡看到喜歡的商品之後,總是會下意識的拿起手機,查查看在網路上的電商平台的價格是否有比較便宜,由於實體店面需要負擔店租與人事開銷等成本,往往會在網路上找到便宜許多的選擇,因此透過手機「線下體驗,線上購買」成為當代的消費行為顯學。

圖說明
(薛仲翔提供)

在Amazonbooks這裡,一走進門就可以看到一個大大的立牌告訴你:「不用查了,這裡賣的價格跟我們線上商店一樣。」因此消費者可以不用再花額外的心思去開手機詢價,除非他覺得有更便宜的管道,否則直接在店裡購買跟線上購買要負擔的價格是相同的,還可能可以省下運費,進而提高消費者進行實體銷售購買的意願。

第二項變革:陳列與分類

「排序」、「分類」與「檢索」這三件事情,不僅僅是電腦科學上非常經典歷久的問題,也是人們平常生活中每天都在處理的問題。

在資料採礦的概念發展以前,我們所習慣的分類或排序,往往是依據專家所制定的規則,例如圖書館常用的「杜威十進分類法」,商場則通常是以商品的某種性質作為分類的依據,例如「家用品」或是「食品」,而書籍則是可用「科幻」、「文學」等等我們熟悉的類別來做分類。而在排序的部份,過往大多是根據銷售的水準來做判斷的依據,但由於貨架的空間有限,往往難以承載所有類別的銷售排行,因此通常都只能用總體的排行作為暢銷書的排序依據,這點在虛擬的電商平台上便可以很容易的解決。

然而,自從「尿布與啤酒」這樣透過資料採礦所挖掘出來的關連性被證明在實務上具有價值之後,這樣的關聯性便成為商品推薦的一種利器,透過挖掘商品之間隱藏的關聯性,可以幫助人們做出更有效率的決策。

圖說明
(薛仲翔提供)
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(薛仲翔提供)

而在Amazonbooks這裡,更進一步的將這種資料挖掘的成果應用在貨架的設計上,例如說買了Peter Thiel的《Zero to One》這本暢銷書的人通常也買了像是《The Hard Thing about Hard Things》這樣的關聯資料,便可以用來作為類似商品分類的依據,而非根據其關鍵字或是內容;另一個例子則是利用更精細的數據粒度來呈現商品,目前看到的是以月作為單位,實際上要做到以週為單位甚至日為單位都是有可能的。

第三項變革:標示

我在台灣買書的時候,常常會看到書上加了一片外皮,上面往往寫滿名人的推薦或是一些行銷的話語,目的也是希望透過這些資料來吸引消費者決定購買,但在今日買書的情境,我往往是先上網去看一下網友的評論,然後再搭配目錄或是根據內容與編排的好壞來決定是否購買,外加的那一層皮對我來說反而是一種干擾,加上偶爾會被貼上一些特價或是書展之類的貼紙,讓書的質感反而因此受到影響。

圖說明
(薛仲翔提供)

而在Amazonbooks,你不僅看不到標價的標籤,也不會在封面上出現名人推薦的外皮,取而代之的是消費者的評論內容、評價數量,以及消費者對評論的評價,說穿了其實也就是把消費者在網路上做的一部分行為放到實際生活當中,簡化消費者決策的流程而已。

回顧與展望

從人類的歷史來看,人類社會的發展有點像是螺旋般的在兩個端點之間不斷來回上升,在走訪一遭Amazonbooks之後,我看見的是零售業在被電子通路的蓬勃發展衝擊之後所發展出來的新面貌,未來很有可能會重新塑造我們對於實體店面的想像。舉個例子,如果標示書籍的標籤從紙本改採用跟Kindle一樣的E-Ink技術,便可以實現即時更新書籍陳列資訊的效果,也可以動態呈現最新的評論;更甚而之,可以根據店面所在的地區,去動態調整書籍的排序與陳列模式,甚至透過自動上架的機器人,就可以減少每日盤整的人力,讓店員可以專注於更加個人化的服務內容。

這樣的零售模式,基本上是由數據與自動化的科技力量所驅動,而這樣的變化,也許並不意味著傳統模式的消滅,而是促使我們思考可以怎麼做去提供消費者更好的服務與決策依據,或許正如同前亞馬遜首席科學家Andreas Weigend所說的:20世紀是由粒子的碰撞驅動了整個人類文明的發展,21世紀則是由人們互動的資料而推動著世界往前。

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關鍵字: #零售業
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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