挑戰Amazon Go?Panasonic攜手日本超商推出自動結帳、包裝的收銀機
挑戰Amazon Go?Panasonic攜手日本超商推出自動結帳、包裝的收銀機
2016.12.13 | 產業創新

還記得前兩天亞馬遜推出的Amazon Go無人便利店嗎?

現在,想做這件事的人似乎不僅有亞馬遜,日本的松下也在做類似的事情哦。

據華爾街日報報導,松下電器(Panasonic Coro)將推出能夠自動掃描和包裝商品的便利店收銀機,跟亞馬遜一起(Amazon.com Inc.)推動零售產業的自動化。

週一,松下電器在大阪展示了這套收銀系統,裡面有一個特別的購物籃,它可以檢測到籃子中有什麼商品,並計算它們的價格。客人將購物籃放在一個狹槽中,購物籃底部會自動滑出,然後商品跌落到下邊的塑料袋裡面,客人就可以直接取走。消費者可以用現金或銀行卡支付。

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科技帶來零售業的變革

「該系統可能給整個零售業帶來變革。」與松下合作該的連鎖便利店集團日本羅森株式會社(Lawson Inc.)營運長 Sadanobu Takemasu表示,「我們目前都面臨勞動力短缺的問題。

不過你肯定很好奇,這是怎麼做到的?

其實很簡單,只需要在商品上貼上電子標籤就OK了(跟我們大學的食堂差不多,也是自動算錢的,秘訣就在裝飯的碟子上)。

此前,36氪曾報導,日本曾與舉行專家會議,研究在便利店引入「電子標籤」功能,並希望趕在2020年東京奧運之前投入使用,實現電子化「無人便利店」的計劃。

首家採用「電子標籤」的,就是上述日本三大便利店商之一的羅森(Lawson)。除了各便利店企業之外,隨後推廣至超市等,NEC和大日本印刷等收款機和標籤企業也將參加。

電子標籤可以實現「無人便利店」計劃之外,還能通過無線方式遠程讀取、存取大量訊息,方便管理庫存,也能在商品接近保鮮期時自動發出通知。

沃爾瑪早在2004年就提出採用這一技術,要求其前100家供應商,在2005年1月前向其配送中心發送貨盤和包裝箱時使用無線射頻識別(RFID)技術,2006年1月前在單件商品中投入使用。

松下正在Lawson大阪總部附近的一家Lawson便利店裡面使用這套系統。不過,目前,在把商品放入籃子之前,客人還需要自己手動掃描商品,但松下表示,明年二月,這套系統完全投入運營,因為那時候所有商品上都會有電子標籤。兩家公司計劃未來兩年在更多羅森門店配置自動結算機。

黑科技的成本有待下降

亞馬遜公司上週發布了一段視頻,介紹了利用人工智慧運作的「無人便利店」Amazon Go計劃。

在一家約167平方公尺的商店裡面,完全沒有櫃檯和收銀機,顧客只需在手機上打開Amazon Go App的QR Code,在進店的時候掃一下,然後就可以開始買買買,你在貨架上拿了商品之後,系統就會自動將它加入你的電子購物車,不想要了也沒關係,只要放回貨架就可以。走的時候,系統會自動列出您的購物清單,然後支付。這個計劃用了圖像識別、深度學習演算法以及傳感器融合技術,亞馬遜稱之為「JUST WALK OUT」(詳細技術請看此文)。

延伸閱讀:亞馬遜開超市「Amazon Go」,買東西「拿了就走」、不需排隊結帳!

松下推出能自動掃描和裝貨的收銀機,無人便利店真的要來了嗎?

看到那麼酷炫的黑科技就能想像到背後要花多少錢了吧?

因此,有36氪特邀作者認為,亞馬遜這個主要是噱頭,沒什麼使用價值,因為根本沒多少人用得起。相反,在行動支付更為普及的中國,阿里和京東等電商採用各種方法幫助商家觸網,將線上線下融合成一體,在應用方面做得更好。

即便是日本這個沒那麼酷炫的技術,也得花不少錢,36氪9月報導顯示,1枚電子標籤的成本達到10-20日元,日本經產省希望透過大規模使用,到2030年之前將成本降低90%。

對就業機會的影響

不過,松下電器和Lawson的高階主管說,他們不想徹底取消門店員工。Lawson認為,自己的便利店還是一個公共空間,鄰居之間、消費者和店員之間,都可以在這個交流。此外,他們認為亞馬遜的全自動系統可能在日本這樣的國家還不是特別受歡迎,因為很多人還是習慣使用現金。所以他們需要為不太喜歡全自動化系統的客人找解決方案。

確實有一些客人體驗後表示不太喜歡這個新方法,但在勞動力短缺的日本,這似乎是個不可避免的趨勢。而在美國,則因為新技術的發展,分析預計,僱傭售貨員的成長率將遠低於平均成長率。

延伸閱讀:Amazon GO帶來的壞消息與好消息
Amazon Go超市沒有店員,被自動化取代的基層員工該何去何從?

美國國家勞動局的數據預測,從2014年到2024年,美國收銀員崗位僅成長2%,零售從業者崗位則成長5%,所有產業平均崗位則成長7%。

一份職業預測報告指出,雖然美國零售市場在未來十年呈增長趨勢,但其中僱傭收銀員數量的成長率則可能放緩,因為大量自助服務的發展。

本文授權轉載自:36 氪

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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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