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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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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