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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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