積極向電商招手,全家低溫店取服務能否進一步擴大超取版圖?
積極向電商招手,全家低溫店取服務能否進一步擴大超取版圖?

經過2年多的布局,投資金額超過10億元,全家便利商店的低溫店取服務如今除了有自家購物App全家行動購這個客戶,也正積極對外招商,並陸續有更多外部電商業者使用,如電商平台創業家兄弟旗下專營生鮮商品的好吃市集,今(19)日就宣布與全家合作。而據了解市場上還有多家中、大型電商業者也都對這樣的服務相當感興趣,已經開始接觸洽談。

全家持續投資低溫物流,冷凍食品單日最大容納量上看3萬件

看好冷凍食品市場需求,也希望進一步擴大店到店超取服務的成功,全家過去兩年一直很積極投資發展低溫店取。其實這和一般常溫超取的概念很相近,比較大的差別是必須用低溫物流車運送,以及門市要有足夠的低溫儲放空間。這是為什麼全家特別在雲林建置了低溫倉儲,也陸陸續續增加各個門市的冷凍櫃空間。截至目前為止,全家約3000家門市中,已有超過半數,約1700家店都增加了冰櫃數量,可以容納更多冷凍商品。

全家估計,目前全店冷凍櫃合計單日最高可容納冷凍商品數可上看3萬件,而以目前各店的利用情形來看,他們相信還有容納更多電商訂單的空間。另全家方面也表示,就算是遇到春節年菜這種冷凍食品銷售的大旺季,因為系統設有控量機制,也可以幫助消費者尋找附近仍有空間的取貨店家。

而除了創業家兄弟之外,還有許多電商業者表示對全家低溫店取服務感興趣,不過業者也直言,全家提供這塊服務主要解決的是消費者取貨的便利性,並且可以減少發生如商品寄存在沒有冰箱的管理員櫃台,或是物流車一路上因為車門多次開關導致車內溫度上升等冷鏈「斷鏈」的狀況。但如果要論「成本」,則全家店取的費用恐怕還是和宅配價格相去不遠。

好吃市集結盟全家便利商店推出低溫店取服務.jpg
除了創業家兄弟旗下好吃市集開始使用全家冷凍店取服務,據了解還有許多中、大型電商也對這項服務很有興趣。
圖/ 創業家兄弟

全家低溫店取解決了便利性問題,但成本仍是挑戰

其實成本一直都是網路冷凍食品市場發展的一大阻礙。因為食品本身的保存期限就是一個問題,而冷凍食品相比常溫則是又多了溫度上的要求,因此必須要有低溫倉、低溫物流車,以及冷凍櫃等設備。也因為初期投入成本高,目前市場上能夠滿足這方面需求的供給量不多,物流成本自然就會相對常溫物流更高,而在商家或消費者因為不願意負擔比較高的費用,或是因為不夠便利等原因而不願在網路購買冷凍食品的狀況下,市場就做不出一定的規模量,進而倉儲物流業者也就更不敢大力投資建置冷鏈。這是為什麼電商業者一邊看好冷凍商品市場,一邊卻又說這塊市場很挑戰的關鍵。

而即便有全家這樣的業者願意大手筆投資冷鏈,但因為服務初期的量畢竟還小且不穩定,所以目前全家其實也還沒有固定的低溫車隊,而是會隨淡旺季做調整。同時也因為車次較少,所以不同於常溫商品的店取服務可以做到D+1日到貨,冷凍則是只能做到D+3。甚至,外部電商因為還多一個將商品送到全家倉儲的路程,所以對消費者來說,到貨時間可能還要花得更久。

因此,全家的低溫店取確實為市場解決了一部分問題,但整體來說,也仍有許多問題待解決。然而,這塊市場的發展雖然還有一段路要走,可能無法像常溫超取那樣一飛衝天,但超商店取的方式畢竟已經是許多台灣消費者習慣的模式,相信提供這樣的服務選項還是有助於把消費者在網路購買冷凍商品的使用意願門檻降低一些,同時也可以預期未來在有更多大型電商業者加入的情況下,將有助於帶動整體需求量成長,進而促進整體市場發展。

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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
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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。

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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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