Android Pay結合地圖只是開胃菜,加上Google Assistant才更令人期待
Android Pay結合地圖只是開胃菜,加上Google Assistant才更令人期待
2017.06.02 | Google

Android Pay昨(2)日正式在台灣上線。Google指出,Android Pay最大特點就是結合Google Maps地圖的服務。地圖與支付可以點燃零售業與銀行業者許多新想像,不過更值得關注的,或許是與Google Assistant之間的結合。

支付+地圖只是開胃菜,Google Assistant才是靈魂

Google台灣香港區策略合作經理胡予明指出,Android Pay含有店家會員與折價券的自動推播功能。「使用者若有打開GPS,透過Google地圖定位,走進合作商家後,綁卡後的手機就會自動跳出會員計劃、禮券與折價券等訊息。」此外商家基本資訊也會整合在內,在消費後Android Pay會幫你保存消費紀錄,方便即時查看。
 
台灣最大的紅利點數平台HappyGo就加入Android Pay首波上線,使用者綁定會員卡資訊,在合作店家消費時,出示 Android Pay 上的 HappyGo 卡資訊,即可累積點數。「不過,自動推播商家訊息功能僅限於綁有會員卡,綁有會員卡代表使用者對此商家較感興趣,並非跳出廣告,使用者不用擔心會被不感興趣的訊息打擾。」胡予明強調。

不過,對於Google這個一直喊著AI First的公司而言,支付與地圖整合只個開胃菜,主菜還在後頭尚未端上檯面。

核心概念:像拜託家人跑腿買東西一樣的自然

Google利用電腦視覺、語音辨識或自然語言處理等人工智慧技術帶出的服務更是發展核心,Android Pay還會隨著人工智慧技術進步而演化,語音助理Google Assitant的加入,比結合地圖等服務的結合更具有發展性。

Google在今年的開發者大會宣佈Android Pay將會增加「語音支付」功能,使用者打開Google Assistant語音助理,直接利用聲控,不需要滑螢幕就可結帳(註1)。

在Google的想像中,和語音互動這件事是很自然的,並不是為了語音而語音,而是為不要中斷手邊工作。「你日常做的事,因為Google Assistant發生了微妙、不刻意、自然而然的改變。」Google Assistant產品主管Gummi Hafsteinsson指出。

他舉例「比如說,當你打開冰箱,發現沒牛奶了。一般情況下,你需要拿張紙把『牛奶』寫到購物清單裡,或者打開APP加入購物車。現在只需要簡簡單單、很自然地對Google Assistant說一聲:『Hey Google,把牛奶加入購物列表』。這方便得多,而且不需要放下手頭的事。」

有此來看,語音會不會是支付主流這件事情並不重要(短期內也不會是),重要的是語音支付讓付錢這件事情更流暢自然,融入在我們日常生活中。

技術創新:相當於人類的語音辨識(Voice Recognition)準確度

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有網路女王之稱的華爾街證券分析師Mary Meeker指出,「從2013年到2017年,Google利用機器學習算法讓語音辨識準確度從80%上漲到95%,等同於人類的準確度。」
圖/ Mary Meker

當然,語音支付概念並非Google獨創,語音溝通受限於硬體收音與環境噪音等問題,在從語音辨識到自然語言處理的實務上還有很多挑戰要克服。

但Google近年在語音辨識技術的進度,已經讓Google Assistant的使用者體驗更好了。

Google執行長皮采(Sandar Pichai)就曾表示,Google語音辨識技術在美語方面,錯誤率從2016年7月的8.5%降到了現在的4.9%。有「網路女王」之稱的華爾街證券分析師Mary Meeker更指出,「從2013年到2017年,Google利用機器學習算法讓語音辨識準確度從80%不到,增加到95%,等同於人類的準確度。

長遠來看,Android Pay雖然有個Pay字,但延伸的服務不僅僅只是「付完錢」這麼簡單,Android Pay將是一個有大腦的支付系統,在不同的使用場景,讓使用者選擇最適合的方式(用講的或用感應的)付錢,而使用者不僅可以用Android Pay付完錢,也可以使用和「錢」有關的服務,如分析消費數據以預測支出狀態,或是告訴消費者,怎麼消費可以更精打細算。

註1:台灣使用者目前還無法使用語音支付。Google台灣香港區策略合作經理胡予明指出,台灣還不會推出語音支付的功能,因為Google Assistant還沒有推出中文服務。

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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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