AI為市場創造新起跑點,見福投數千萬發展智慧零售,從千店「刷臉」開始
AI為市場創造新起跑點,見福投數千萬發展智慧零售,從千店「刷臉」開始

當阿里巴巴喊出新零售、當國際科技玩家紛紛推出無人商店的實驗店時,在中國福建地區一個小型連鎖超商則是已經在超過一百家店導入人臉辨識系統,實際應用到日常營運。而預計在今(2017)年底之前,導入店數就可以達到一千家。

見福便利店是一家2006年於中國成立的連鎖超商,論資金規模絕對無法和阿里巴巴、亞馬遜這樣的大玩家相比;論連鎖店數也分別只有台灣超商龍頭7-11的五分之一、台灣全家便利商店的三分之一。不過論及對新科技的嘗試,見福展現出來的勇氣倒一點都不遜於這些大前輩們。

小企業的小國策略:從科技領跑

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見福目前連鎖店數約1000家,規模不算大,但對投資新科技的態度很積極。
圖/ 截自見福便利店官網

見福便利店董事長張利說話很直接,他認為今天如果要比超商經營的精細化管理,那見福就算再努力8年、10年,要想追上台、日超商的可能性也趨近於零。「我在現場管理、產品、研發、服務管理確實落後,是事實。」他認為小企業必須找出小國策略,否則最終就是被淘汰。而在張利看來,對科技的領先應用是關鍵,他看好人工智能和智慧零售就是一個可以超車的新起跑點,更是零售業長期發展的重要趨勢。他比喻,這就像戰場上,士兵已經從拿大刀變成了拿機關槍。

張利也不客氣地形容:「精緻化可能是讓企業在小數點後面拚命地做文章,而科技可能是我們決定了小數點要放在哪個位置上。」這是為什麼見福規模雖小,卻願意在科技投入大量資源的一大原因。自成立以來,見福陸陸續續有過許多嘗試,如在每家門市導入WiFi、自行開發App、成立線上商店等等,而最新的一項科技投資,就是砸下逾千萬人民幣(約合新台幣逾4600萬元),找來微軟協助於門市導入人臉辨識系統。

玩刷臉不只是跟流行、炒話題,實際上張利是真心認為這樣的技術可以解決零售業的千年痛點,也就是「認知客戶」問題。

用機器解決零售業千年痛點

他以見福本身為例,表示一千家門市每日的總來客量可以上看30萬人,而在這30萬人中,或許單店的店長可以掌握到區域內特定幾位顧客的消費習慣,卻無法將這樣的能力擴大到認知大多數消費者性別、購物頻率、購物習慣等等。這說明了為什麼過去超商多只能使用「噴灌式管理」這樣的無差別行銷,而不能做到更精準的單點行銷突破。

「我們認為機器時代來臨,使我擺脫過去個人的記憶,單店店長的記憶,變成公司集體記憶,從個人隱性知識,變成公司顯性知識,這是巨大轉變,非常重要一件事。」張利認為機器可以幫助零售業實現中國自古以來就有的「零售智慧」。

說到零售智慧,他相信很多人到菜市場都可能有過類似經驗:「他(菜販)一定告訴你,哎呀小妹妹你又來啦。認不認識你不重要,但他會很熱情,拿好菜給你,走的時候,一定抓一把蔥。」這就是張利所說的零售智慧,相對於缺斤少兩地賣便宜貨,聰明的菜販更要讓消費者有佔便宜的感覺,「抓一把蔥可能讓你很舒服,心理層次是讓你感到受尊重,這是標準的零售智慧。」

張利也舉小時候的經驗當例子,「我們過去,我家裡是石油單位,每個油田大隊都有小麥部,小麥部大爺他認得我母親,他人腦人臉識別,我母親沒帶錢的時候,他說沒關係,記帳,下次給我,那不就刷臉支付了嗎?」這兩個例子都說明了,零售智慧自古有之,問題在於過去只能靠個人,現在機器則是讓單點智慧,變成了集體智慧。

而且人臉識別在張利看來還有一大好處,「每個人天生一張二維碼,不會有人忘了帶出門」,是最好的CRM(客戶關係管理)數據入口,除了可以發展成個人化消費獎勵、行銷方案,也可以用於建立門市黑名單等用途。

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見福便利店董事長張利認為臉部辨識技術有助於解決零售業的長年痛點,也就是對客戶的不了解。
圖/ 蔡仁譯/攝影

要科技也要考慮商業價值

不過要實際應用到零售業,還是必須考量商業價值問題。因此張利也說了,在零售業刷臉可不能像做安防一樣不計成本,所以他們從不打算去追求100%辨識率,表示目前能做到90%已經可以接受。「人都會記錯人,沒關係。」他說,接下來進入第二階段,在蒐集消費者訊息之餘,還要整合支付功能,對精準度會有更高要求,就再加入聲頻去做交叉比對,來確保正確性。

此外張利也提到,「簡單」是他們在評估是否導入時的另一大考量。他認為今天一項新科技如果複雜到需要在門市做大改造,那也是不能接受的。畢竟如果只是導入一、兩家店還無所謂,當一千家店都得大改造時,整件事就變得不可行了。

張利透露,雖然在導入初期需要給機器時間學習,預期短期內還無法看到顯著效益,但他評估這套人臉辨識系統的每單位成本,最終其實會和做會員卡很接近,是可以接受的。

此外,之所以導入人臉辨識的一大目的就是為了做顧客關係管理、是想做會員經營,但張利特別想強調一個觀念,也是他目前在多數會員管理系統看到的致命傷,就是違反人性化的推銷行為。

人性化是永遠不能忘的商業核心

張利認為商業經營的本質其實是在經營人性,因此他形容消費者和商家之間的關係應該像情人而不是夫妻,「情人最好境界就是想你時在眼前,不想你時別騷擾我。」他說:「我在你這買東西,你天天給我推消息,是很煩的。」他認為這道理其實就像菜市場阿姨今天不會特別打電話告訴你:「菜便宜了,來買菜吧。」是一樣的。

對於張利以消費者為中心的堅持,和對人性的洞察,負責此次合作案的微軟(中國)渠道銷售總監陳仲儒也有深刻體會:「我們在張總這邊學到很多,他認為你今天去干擾一個人、去要資料,是一種侵入式資料採集法,你去問她姓名、電話、職業、性別,那都是侵入性、不友善的方法。」所以張利秉持的原則,是「入店即會員,離店即失聯」,他相信這才是真正掌握消費者心理,以客戶為中心的最高境界。

用科技修新跑道,規模擴張的腳步也不能停

張利表示,接下來見福會繼續用兩條腿走路,「一條要往前邁、一條要精細化;一邊叫科技、一邊叫資本。」在年底完成一千家店的人臉辨識導入後,他估計得再花一年時間打磨,到了後年,這套系統才能夠真正為公司帶來收益。他有信心,在對客戶有更深入認知的情況下,將來提高單店營業額是可以期待的。而在持續投資科技的同時,他也表示一定還會持續擴大連鎖規模。

曾經有人這麼問張利:「利哥,現在便利店在風口上面,豬都會飛起來,你啥時準備飛阿?」張利是這麼回他的:「首先告訴你,哥不是豬、哥也不找風口,哥在修跑道,我要插上科技的翅膀、資本的翅膀,跑得快就飛起來了。」

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

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