他們打造考驗人性的機器——直擊台灣最大博奕機台商
他們打造考驗人性的機器——直擊台灣最大博奕機台商

博弈這件事,神秘色彩從沒減過,傳說故事也沒少聽過幾回。不過,近年隨著社會風氣開放,各國將其合法化,有了制度及監管的配套,加上博弈產業涉及諸多專業,如科學類的統計、數學、科技、數據,服務業類的飯店管理、娛樂等,外界(特別是台灣)開始了解到那「專業」的一面。

應該有不少人聽過,研華、伍豐等知名的上市櫃公司,打入某某賭場獲得大單之類的新聞,台灣身為硬體重鎮,在博奕機台(Electronic Gaming Machine,EGM)產業自然扮演一些角色,不過,低調向來是這產業的特性,鮮少人知道,全台灣最大博奕設備商不是這些檯面上的企業,而是一家名字很霸氣的公司––尊博,《數位時代》前進台中工業區,一窺究竟。

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一進入尊博,就看到時尚明亮的辦公空間,氣氛不輸網路公司。
圖/ 尊博提供

環境福利不輸網路公司

工業區裡多半是廠房,外型不起眼,但進入尊博,才知道是別有洞天,LOFT風搭配開放式的空間,飲料、咖啡隨員工自取,就像時髦的美式餐廳,自然還少不了健身房,同仁運動完還可沖澡,而且每週四固定是公司的運動日,採訪當天的下午4點左右,就有不少同事就換上自行車衣,準備騎車去,「公司有很多社團,TRX(懸吊式阻抗訓練)、自行車等,以前週二還有油畫課,公司認為創意來自多面向,而且員工健康,大家才能合作長久」尊博總經理特助洪婉萍領著我們參觀時說。

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尊博將辦公環境打造得時尚明亮。
圖/ 尊博提供
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尊博重視員工福利,除社團多,也打造健身房供同仁使用。
圖/ 取自尊博官方臉書

或許是因為電影看太多,大家都對賭場所應用的科技相當好奇,但概略說來,主要有三大類:博奕產品/機台、賭場營運管理(含數據分析)、影像監控系統。尊博的強項在於博弈機器,從遊戲開發、硬體設計、組裝,全都由自家開發,一手包辦,菲律賓、澳門、柬埔寨等知名賭場都是客戶。

數位系統避免糾紛、便於控管稅收

另外,尊博的合作夥伴嘉碼科技(GAMA)則是專攻賭場營運系統(Casino Management System,CMS)。什麼是賭場營運管理系統?嘉碼科技總經理繆孟達解釋,主要就是讓博弈機台跟管理平台介接,讓賭場經營團隊可以輕鬆管帳,也能處理金流,例如Ticket In Ticket Out(TITO)或無現金的(Cashless)卡片,也有類似客戶管理系統(CRM)的功能,像是執行促銷活動。

由於賭場裡動輒2,000-3,000台的EGM或電子賭檯(ETG),過去使用人工付彩金(Hand Pay),除了耗時也可能出現人工帳差,採用系統化之後,每一筆押分、退分記錄都會被詳細記錄,除可避免糾紛,亦方便政府或主管機關控管博彩的稅收。

而GAMA在2013年奪下菲律賓國營的娛樂暨博弈公司(PAGCOR)的標案,所以PAGCOR旗下近20家賭場、超過6,000台EGM都是使用GAMA系統,一舉讓GAMA成為亞洲最大的賭場營運軟體開發商。

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尊博研發部副總經理徐琮裕(左)、嘉碼科技總經理繆孟達(右)。
圖/ 郭涵羚攝

博奕設備分兩類

尊博研發部副總經理徐琮裕指出,博奕設備分為兩類,一種是機械式,「純用機構、ID設計,做出自然機率,考驗的是全年無休下機器的穩定度」,例如骰盅/骰寶,就是在一個容器裝有骰子,透過攪動骰子,隨機產生點數。

一個玩法簡單的骰寶,其實背後的技術不算太容易,「這類遊戲是全自動,不能人為介入,因此產品設計必須保證安全性跟持續性。」例如,第一代的骰寶主要採用影像辨識技術,但骰子玩久了,髒污、磨損在所難免,如此就會影響到辨識的精準度,因此,尊博就將第二代改為使用RFID技術,在骰子的六個面都放入了RFID Tag(感應線圈),不過,在實際使用上,骰子滾動完會落在圓盤上的任何一點,很有可能出現「立骰」的狀況,因此背後的程式要能立刻判斷是否為立骰,只要立骰就不能開骰,必須讓骰子再次滾動,所以如何讓感應線圈分佈完善,而且還要達到辨識快速、精準,都是「眉角」。

博奕產品除了機械式,另一類就是電子式,例如台灣人俗稱的拉霸、吃角子老虎等Slot Machine,此類設備有一個很高的進入門檻就是要符合國際博奕實驗室(Gaming Laboratories International,GLI)國際標準認證。GLI是目前國際博奕市場中具有公信力的研究機構,也負責各種不同遊戲、設備器材以及系統整合上進行測試與驗證。

「所有機台想要進到合法的知名賭場,就必須經過GLI嚴謹的測試及認證」,包括從硬體,機台不能外露一顆螺絲,到每回系統開機,底層Boot都會確認硬碟資料是否有被篡改過,這些細節規定就是要保障玩家,也連帶為想要進入博弈產業的公司設起了高門檻。

結合數學及心理學的專業

今年上映的電影《北京遇上西雅圖之不二情書》,由台灣觀眾熟悉的湯唯擔任女主角,她在戲裡扮演在澳門賭場工作的公關「姣爺」,專門陪客人下注,她在賭場逛一圈,看看客人的穿著打扮、氣息,就能準確判斷是觀光客、專業賭客還是大戶。

但,博奕機台不像人,沒有鏡頭可以辨識玩家的穿著、面部表情,又該怎麼知道他或她只是嚐鮮的觀光客、還是來搏身家的賭客?「博奕是一門結合數學跟心理學的學問,如何滿足不同客群的心情,讓他們流連忘返,這就考驗機台廠商的能力」徐琮裕說得很玄。

首先,在數學領域,其實每一機台的設計都有不同的遊戲浮動率(Volatility)、玩家回報率(Return to Player,RTP),而且還得依照每一個國家的規範設定,例如澳門就規定RTP不得低於85%,以保障玩家。

換句話說,當業者開發機台的同時,就已經在程式裡寫好Volatility、RTP等設計,選擇了不同遊戲、機台,就有不同的賭金配比,只是「願意花大錢的相對就會有較大的回饋」。除此之外,開發人員還會配合音效及動畫,擴大情緒的刺激度,讓賭客在崩潰的邊緣,讓他們贏回一點錢,就這樣流連忘返在那個刺激的世界裡。

開發好機台,得先自己下去玩

為了開發出那種「腎上腺素分泌」、刺激又好玩的遊戲,設備開發人員親自試玩是必須,不論是玩自己的機台或是到賭場實地調查都有,「而且會拿自己少量的錢去試玩。」一般人一定會想:「要用自己的錢玩也太虧了吧!」但只見徐琮裕平靜的回答:「因為要賭自己的錢才有感覺啊。」,因此想要在博弈產業工作,「可能需要具備一點賭性,才能理解賭客的心理,調校出具有黏著度的遊戲。」

所以,會讓賭客一玩再玩、會勾人的遊戲,就是成功的設計。那要怎麼調校?系統判斷的標準是什麼?可惜的是,徐琮裕只願意透露:「大型、小型賭場的客群都不同,有些人喜歡大輸大贏,我們會分類客戶,但分類的機制是什麼,不便透露。」所以在採訪的過程中,可惜我們得到的答案不多,始終沒法掀開這神秘的面紗。

那有可能駭進機台,贏大錢嗎?對此,徐琮裕認為:一般是沒機會,賭場都是封閉網路,不連接網際網路,機器最多就是故障,如有意外,較多是內神通外鬼。

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博弈是一門結合數學及心理學的專業,開發產品時也須將兩者結合。
圖/ 尊博提供

從徵才變為育才

隨著澳門、新加坡政府發放牌照,讓台灣人對博弈產業的專業開始有了認同,但尊博在成立初期也曾面臨人才難找的狀況,例如有人來上班沒多久,就以「阿嬤到廟裏拜拜說不可以」、或是「基督教徒」等原因而離職,但看著鄰近國家將「賭」變成「博弈」,展現可以走向國際化的發展模式,加上一些學校的觀光系、休閒娛樂系開設相關課程,台灣對於博弈的態度也趨於開放,讓尊博和GAMA在人才招募變得相對順利,現在,他們更就積極走向育才,跟大專院校談產學合作,包括彰化師大、中興大學、高雄大學都是合作夥伴。

聽說博弈產業的福利都很好?尊博研發經理沈慧玲表示:「我們是創意產業,薪水理當比較高。」的確,機台設計包括了數學、軟體程式、機構、美術設計等專業,加上近年來大數據蔚為風潮,擅於數據資料分析的職務都是當紅炸子雞,以尊博來說,完全沒有經驗的大學生進來就是36~38K,保障年薪14個月。若再加上,餐食供應兩餐、可使用健身房、鼓勵員工運動等福利,確實比一般公司好上許多。

再加上,博弈機台的生命週期長,跟一般消費產品半年就迭代一次的生態大不同,以澳門或太陽城的賭場為例,平均每一部機台每一天就可以帶來300-400美元的進帳,因此賭場是否要淘汰機台看的是平均收益,貢獻低的機台就淘汰,跟機台新舊無關,而且通常玩家要先了解遊戲的玩法,才會願意持續下注,所以不會短期就更換設備,因此博弈的開發人員不必為產品迭代而「爆肝」,博弈產業的毛利也相對高,例如全球知名的博弈機台設備商Aristocrat,毛利率高達58%、營業利益率(OP Margin)為22%,另一家在博弈業界同樣很知名的業者IGT,第二季財報的OP Margin為13.5%,也是造就福利佳的另一項原因。

規劃跨進手遊平台

博弈產業一般可分為兩類:實體賭場(Land based)以及線上博弈,徐琮裕透露,內部正在籌備建立一個BI(商業智慧)的團隊,接著規劃推出休閒娛樂博弈性質的手遊平台。由於尊博已經在Land based產業建立一定的地位,而且觀察外國Slot Machine大廠已經將遊戲變成休閒遊戲(Social Game),因此希望將既有資源整合,延伸到另一條路—手遊,開拓另一個成長市場,「讓博弈成為人人都可以接受的娛樂產業,是公司的願景。」徐琮裕說。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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