挺過快取寶風波,台灣智能櫃業者仍持續奮戰
挺過快取寶風波,台灣智能櫃業者仍持續奮戰
2017.09.07 | Amazon

上半年爆發的快取寶吸金倒閉事件為智能櫃市場帶來不小衝擊,卻沒有澆熄其他業者持續拓展的決心。其中,掌櫃智慧生活過去六個月來,持續增加櫃點,目前已達1300個;而中華郵政i郵箱除了5月在原本的取件服務之外,再新增寄件服務,櫃點也預計會在今年突破一百家,明年則是加快腳步往千點邁進。

雖然快取寶倒閉事件與負責人孫岳澤本身財務狀況有密切關係,不能全然歸因於智能櫃的商業模式,但這樣的事件卻無可避免讓許多人對智能櫃留下負面印象,這可能也是為什麼快取寶已撤出捷運站多時,至今空缺仍未見有業者補上。

夥伴仍力挺,掌櫃智能櫃據點突破1300點

而今年二月才正式發表的掌櫃智慧生活或也可以說是這次事件的間接受害者之一。掌櫃智慧生活實體通路發展處處長張承中強調,雖然表面上兩家業者都是在做智能櫃,但快取寶是採取一條龍經營,其實是在做無人商店;而掌櫃既不養自己的車隊、也不自己做銷售,主要是和電商、物流業者合作,是以扮演最後一哩的第四方物流角色自居,營運模式全然不同。

圖4_掌櫃智能櫃2月9日服務正式啟用,透過掌櫃智能櫃APP就能輕鬆完成寄件、取件需求_掌櫃智慧生活公
掌櫃今年2月正式啟用不久便發生了快取寶事件
圖/ 掌櫃智慧生活

只是兩家業者之間的差異,外界未必清楚,實際上,走進台北國際物流展的掌櫃智慧生活展區裡,還不時會聽到有人在詢問快取寶與掌櫃的不同。

對掌櫃來說,在市場教育階段就遇到這樣的狀況,確實是不小的衝擊,但值得慶幸的是,合作夥伴並沒有因此離他們而去。如在物流方面,掌櫃已經有台灣順豐、嘉里大榮物流和台灣宅配通等夥伴;通路佈點也有萊爾富和全台美廉社的配合,因此得以在六個月內做到1300個據點,達到一定的覆蓋率基礎。只是依目前進度來看,要想達到先前喊出的年底六千點目標,恐怕不太可能。

對手也是潛在夥伴,希望共同做大市場

張承中認為,1300點已經可以達到一定程度的使用者覆蓋,接下來隨著用量增長,他們也會持續拓展,特別是希望能在社區合作方面有所突破,真正做到電商的最後一哩。同時他們也還在持續尋找合作夥伴,目標甚至包括了競爭對手中華郵政的物流系統和i郵箱服務,希望能做到物流合作、機體共用。實際上,張承中不只想和對手合作,還期待對手能夠跑得更快一點,才能一起教育市場,共同將市場做大。

另一方面,負責為掌櫃洽談電商合作的虛擬通路發展處處長郁采芹提到,目前電商平台如91APP、SHOPLINE等,對於合作的態度其實都很正面。不過她也坦言,對大型電商平台來說,和掌櫃合作雖對消費者服務有加分,卻很難在短期內從營收看到明顯挹注,因此要做到平台全面串接,技術排程難免會被放得比較後面,但她預計今年第四季到明年間應該就可以陸續啟動。

而在此之前,掌櫃現階段主要用戶還是個人賣家和中小型賣家,靠這樣點點滴滴地累積,郁采芹表示,截至八月為止,過去六個月的交易量已突破十萬次。

i郵箱據點仍少,目標明年破千座

除了掌櫃,在台灣更早啟動智能櫃服務的還有中華郵政的i郵箱,不過如果從規模來看,目前全台只有59個據點的i郵箱規模相對又更小了,發展進度同樣也有些不如預期。對此,中華郵政方面表示,他們已經陸續完成選址和發包,接下來將會加快速度,預計今年底之前會先突破一百個據點,並在明年中做到四百座,然後在2018年底之前超過一千座。

他表示,目前i郵箱設置的位置多還是在郵局附近,但未來不會限於郵局,而是計畫進入車站、大專院校和社區。另外,他透露目前i郵箱也已經開始和其他的物流業者洽談合作,未來不會只和自家物流配合。

中華郵政.JPG
中華郵政除了持續增加i郵箱的據點,也在加強行銷推廣,希望提高消費者的認知度
圖/ 何佩珊/攝影

至於使用狀況方面,中華郵政沒有提供明確數據,但表示近期為了推廣i郵箱寄件這項新服務,推出了郵費半價優惠,成功刺激使用量衝高,在十天內突破了一萬次的寄件量。而這次i郵箱的推廣也是他們參加台北國際物流展的一大重點。

除了在台灣有兩家業者,智能櫃這類服務在海外市場其實走得更早,如電商巨擘亞馬遜早在2011年就推出了名為Locker的取貨智能櫃;今年則是再針對公寓用戶推出The Hub,以及從大學校園市場著手,推出了類似自動販賣機功能的Instant Pickup,也都是利用智能櫃發展而來的實體服務。

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關鍵字: #亞馬遜
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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