台灣網路金融落後,只是政府的責任嗎?
台灣網路金融落後,只是政府的責任嗎?

在中國,保險和金融行業的創新先驅者已突破傳統遊戲規則限制,利用基於場景化的保險和其他金融產品、服務來開拓金融科技市場,但顯然有不少創新,因為無法對用戶產生實際價值,很快就從人們的目光中消失。

把傳統商品直接搬到線上的做法已不被市場接受,而單靠產品和行銷創新也不足以吸引更多用戶。 今天的網路新生世代,對產品、服務和體驗的要求越來越高。

然而,很多傳統企業的決策者在面對新創事務時,往往忽略網路有其自身的遊戲規則,誤以為產品或服務本身就能直接轉為收益。

事實上,如果自己沒有流量和用戶基礎,又缺少廣告宣傳和行銷計畫來吸引用戶,新創產品在網路上的影響力和滲透力就不可能更好,甚至比以前更差。關鍵是如何利用新的金融科技(Financial Technology,FinTech)。

傳統金融保險能否與未來的金融科技無縫融合,這不僅是挑戰,也是真正的機會和核心競爭力。其中最常被提及的是下一代汽車保險UBI(User Base Insurance),一種基於用戶(駕駛人)或用戶使用的大數據(駕駛行為和習慣)的場景化保險。

人們可能會想,無論是共享經濟、線上與線下整合的O2O、還是任何其他網路新創商業模式, 如果可以觸發傳統金融和金融科技之間的連接,且能在市場上做商業化應用,或許便是金融科技在未來世界的突破點。

今天中國市場的根本問題不是做什麼,而是怎麼做;不是燒不燒錢,而是如何賺錢。

這是因為市場雖然已經比以前理性,但仍舊充斥著太多的自以為是,太多的盲目跟風和抄襲,太多的理論分析和事後諸葛。

目前擁有大數據和平台資源的網路公司,或許有機會,但前提是該如何基於金融保險原理來改造和創新價值鏈。另一方面,人們可能認為傳統保險公司和金融企業缺少網路基因等發展金融科技的要素,除非採取併購或資本投資,並借助第三方,否則成功的機會也很渺茫。

未來競爭不只來自業內與國內,勇於脫離舒適圈吧

與台灣不同,中國對新創初期發展模式的期待是「野蠻式」增長,監管介入在後,好處是可以藉由試錯搶占先機,壞處是試錯必然有風險。

2013年,阿里巴巴支付寶正式推出餘額寶碎片化理財功能,將金融保險服務推到高峰,一方面警覺網路和創新顛覆的威力,同時思索未來的可能方向。

隨後,「互聯網+」上升為國家戰略,當整個中國政府和人民都在談網路,唯恐慢人一步而在網路金融大道上狂奔時,台灣呢?還在為第三方支付的落地爭辯,政府施政仍然以保護傳統金融的思維在考慮創新。

面對百年難得一遇的彎道超車機會,台灣,真的是慢了!

台灣的網路金融落後,只是政府責任嗎?就算不是所有責任,但肯定最大!未來的競爭,不是來自於過往的傳統競爭者,而是跨業進來的攪局者;不是來自於國內,而是海外。

如果,我們不甘於成為全球、甚至中國網路巨頭的附庸,那麼政府有權責去營造一個鼓勵和支持創新的環境與政策,民代和輿論要寬容試錯,傳統金融要敢於脫離舒適圈,迎戰趨勢中的變革,這是台灣想擁有領先全球的金融科技、創新網路金融和孵化獨角獸平台必須馬上突破的障礙。

實際探索,是目前面對新創世界唯一的學習方法,台灣政府如何營造一個適合的環境和平台,平衡傳統和未來的發展需求?中國在一些網路金融的創新正在超越西方國家,這一點,台灣更不可視而不見。

越來越多的市場研究指出,金融科技領域的區塊鏈、微移理論、機器人建議、大數據、雲端…等創新將改變我們的未來生活。

然而,想要在明日世界存活下來並不容易,這是因為多數人的想法是寧願留在舒適圈也不願意改變。對於理念、理論、應用、市場的成功故事尚不足以說服這些──世界將要改變,而他們最好已經準備好了。

你準備好了嗎?

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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