全家今年到店取貨上看8000萬件次,2020年運量還要增4倍
全家今年到店取貨上看8000萬件次,2020年運量還要增4倍

電商交易帶動超商寄取貨需求快速成長,全家便利商店估計今(2017)年的取貨件次將可上8000萬(含B2C和C2C,其中C2C採A店寄、B店取則記為兩次),比2015年翻了一倍。而看好需求將持續成長,全家也在倉儲物流大手筆投資布局,目標2020年的到店取貨量要比今年再翻4倍。

單日收件量九年增千倍,C2C電商是最大助力

全家是在2008年首度推出到店寄取件服務,首日收件量僅113件,而九年後的今天,全家單日收件量已經突破12萬件,成長幅度達千倍之多。而這當中帶動店到店服務快速成長的背後動能,就是電商的發展,特別又以C2C的推力更強。

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電商免運大戰將全家店到店寄取服務的數量推到新的高峰
圖/ 吳晴中/攝影

全家便利商店商品本部長黃君毅表示,C2C個人賣家的收寄件量是在2014年首度超越了B2C(如雅虎、momo、Lativ等平台)的寄件數量,而2016年蝦皮啟動免運服務後,又進一步將C2C數量大幅上推。而且他們觀察到,蝦皮在2016年首度推出無門檻免運後,先帶起一波熱潮,即使後來開始提高免運門檻,訂單量仍維持在一定水準,而當隔了一段時間再次推出較低門檻免運優惠後,訂單量暴增幅度遠超出全家和蝦皮預期,讓他們相信超商店取需求不會只是一時的活動高峰,而是真正創造出更多C2C買家和賣家,並也預期未來C2C的量將會超過B2C非常多。

也因為如此,他們去年才會開始著手全家100%持有子公司日翊文化位於桃園大溪物流中心的升級計畫

1.2億元升級物流中心,物件處理量倍增

日翊文化總經理高銘賢表示,他們是從去年八月開始規劃,今年9月完成高校環狀理貨線的建設和調整,並在9月中正式啟用。該環狀線是由全家和供應商夥伴共同開發設計,占地兩千坪,在啟用後,每件包裹從碼頭下貨、理貨到出貨的處理時間可以從原先的180分鐘,大幅縮短至120分鐘,進而也帶動單日最高處理單量從原本的12.6萬件,倍增達25萬件;同時人力成本則估計可節省約20%。

除此之外,黃君毅提到,目前全家位於中部和南部的物流中心都還不是電商專用倉,因此效率較差,所以會陸續投資改造。其中他們在高雄已經決定斥資六億元在岡山建新物流中心,預定明年啟用;另外中部地區則還在找地的階段。

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全家便利商店商品本部長黃君毅喊出2020年運量要翻倍再翻倍的目標
圖/ 吳晴中/攝影

持續加快速度、擴大全溫層、增加跨境服務

在需求持續增長,供給也同步提升的狀況下,黃君毅喊出2020年到店寄取件處理量要比今年再成長4倍的目標,達單日60萬件。此外,他表示全家同時也會持續往全區今日寄、明天取的方向努力,加快取貨速度;同時目標要支援全溫層,也就是導入更多冷藏、冷凍電商包裹配送,希望2020年單日目標處理量的60萬件中,有20萬件來自冷藏、冷凍件;還有他們也會在台日跨境店取的服務之後,持續嘗試擴大跨境寄取貨的範圍。

黃君毅強調,全家在物流所做的布局,其實主要不是著眼於物流本身的利潤,而是希望能夠藉由滿足不斷增長的電商需求,讓物流服務帶動各門市的來客數成長和獲利增加。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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