消費體驗再提升!大潤發與台大、政大學生合作,啟動測試找貨App
消費體驗再提升!大潤發與台大、政大學生合作,啟動測試找貨App
2016.05.13 | 科技

走進大賣場,你是否也常為了找特定商品而搞得自己暈頭轉向?為了提升消費者的實體購物體驗,大潤發中崙店與台政大學生團隊合作開發找貨App,並在今(13)日舉辦「大潤發創新之夜」,邀請80位民眾參與體驗。大潤發公關郭建志表示,大潤發預估在今年內完成App測試和評估,如果一切順利,明年至少會有一家分店會完成全面佈署,未來也計畫在全台22家分店鋪設相關設備。

大潤發中崙店店總袁慶昌表示,經由顧客意見調查後發現,一般消費者在大型量販店購物時,會希望能一次買足所有產品。可是因為賣場中的商品多、空間大,因此消費者常常找不到自己想要的商品,「有七成民眾會問店員商品在哪裡」,因此決定和政大數位內容學程師生合作,開放賣場中的家電區給學生測試。而這也是大潤發首度和學生團隊合作。

大潤發中崙店家電區
圖說:大潤發中崙店開放賣場中的家電區供學生團隊測試。圖片來源:顏理謙攝。

本次專案負責團隊是由來自政大、台大、東海工設、伊利諾香檳分校等校共8位學生組成。政大傳播系學生傅崇瑀說明,團隊先建立賣場立體模型,模擬計算出訊號較不受干擾的位置,並架設約40枚Beacon晶片。接著,訊號源會自動依訊號狀況和品質,動態調整發送頻率和內容,讓消費者更快找到商品。未來還計畫加入「慾望商品清單」功能,讓消費者在家中就先挑選想購買的商品,進到賣場後再依導航找到商品位置。若不計App開發成本,本次使用晶片材料成本估計約台幣4萬元。

圖說明
圖說:由台政大學生團隊開發的找商品App。圖片來源:顏理謙攝。

圖說明
圖說:由台政大學生團隊開發的找商品App。圖片來源:顏理謙攝。

政大財政系學生蕭妤如表示,大賣場存在很多年,但是購物模式一直沒有太大改變。透過App虛實結合,不只可以帶給消費者全新體驗,也能讓賣場了解消費者的購物軌跡。經過團隊實際測試之後發現,家電區的貨架高度比一般貨架低,藍牙阻絕性也比較低,進而影響定位精準度。此外,貨架與貨架之間的走道寬度也會影響精準度。目前誤差範圍在1到5公尺之內。

大潤發公關郭建志指出,由於App找貨功能是以Wi-Fi為基礎,因此透過學生團隊的測試,可以幫助賣場找出Wi-Fi訊號不佳之處。另外,App要如何跟賣場的商品資料庫連結,也是大潤發需要再研究調整的部分。

為了實際測試功效,大潤發中崙店邀請80位民眾分批參與活動。使用者只要透過事先安裝好「尋寶遊戲」App的手機,並循著App指示在找出指定的3樣商品再掃描條碼,就算完成任務。

郭建志指出,除了學生團隊之外,大潤發也同步和其他商業團隊洽談,預計今年內完成評估,最快明年開始佈署。如果全台22家分店都佈署完成,估計可以提升整體營收5%,每年增加約20億元業績。

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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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