換季衣櫃救星,Boxful 任意存推「499洗到飽」倉儲加值服務
換季衣櫃救星,Boxful 任意存推「499洗到飽」倉儲加值服務

香港新創團隊 Boxful 今(15)日宣布與大台北地區擁有 18 家洗衣門市的橘子乾洗合作,推出市面上第一個「任洗、任存」的一條龍洗衣與儲存服務。同時整合「洗衣」與「倉儲服務」,瞄準的就是消費者「換季」的需求以及「衣物收納空間」的痛點。

瞄準換季倉儲痛點,Boxful推499元洗到飽

Boxful 任意存自 2016 年正式營運以來,便不斷找尋使用者對於倉儲的痛點。根據他們所發布的《衣櫃換季調查》報告,56% 覺得換季的洗衣流程很麻煩;36% 的民眾有換季衣物塞爆衣櫃的困擾;63% 則有隔季取出衣物出現霉味黃斑的問題。

因此 Boxful 任意存與橘子乾洗合作,推出到府收衣物,洗淨後直接進倉的一條龍式倉儲加值服務。

一個 Boxful 標準箱可裝進超過 40 件冬季長袖或長褲,消費者只需通知 Boxful 任意存拿取箱子,裝滿後直接由物流車送到橘子乾洗的廠房,洗淨後直接入倉。 價格方面不管衣物有多少,通通以箱計費只要 499 元,儲存費用則是一個月 119 元。

Boxful 任意存台灣區總經理許仄偉表示,台灣的環境潮濕,衣物發黴、發黃的情況嚴重,而橘子乾洗特別助理林智遠也補充,發黃的衣物難以處理,透過專業的洗衣與倉儲服務則能有效避免衣物發黃的情況。

Boxful新服務 vs. KumaWash 到府送洗,有何差別?

成立於 2015 年的 Kumawash 打著「到府收送、洗衣的服務」,建立了自己的物流車隊,擁有 30 分鐘內收件、最快 24 小時候拿回衣物的驚人速度。此外,KumaWash 選擇不與傳統洗衣業者合作,自行購買了洗衣機「從頭學習」洗衣業務。

KumaWash
去年驚傳收攤的 KumaWash 在今年初復活,目前服務範圍有台北市大安、松山、信義、中山四區。
圖/ KumaWash 臉書

在交了大筆的學費後,KumaWash 卻在 2017 年 11 月無預警宣布服務終止。儘管在 2018 年 3 月「復活」,服務的範圍也縮小至台北「大安、松山、信義、中山」四區。

有了 KumaWash 的前車之鑑,為什麼 Boxful 任意存仍投入台灣 O2O 的洗衣市場?對於兩者間的商業模式差別,可以拆成兩個部分來看:

1. 瞄準的受眾對象不同

KumaWash 鎖定的是較為居家的消費者、新手爸媽、上班族等。洗滌的衣物也以日常衣物或是上班用的襯衫為主,以洗衣服務為主要收入來源。

Boxful 任意存則透過《衣櫃換季調查》找到痛點後,與橘子乾洗的合作更像是「提供倉儲之外的洗衣加值服務」,主要受眾仍放在有倉儲需求的消費者。

2. 與傳統洗衣業合作

在這部分 KumaWash 選擇自己培養物流與洗衣團隊,在相關的營運方面燒掉不少資金,在洗衣機與機車方面足足花了 2000 萬台幣。Boxful 任意存則與橘子乾洗合作,大大降低了進入洗衣業務的門檻與開銷。

簡單來說,Boxful 任意存跨入洗衣行業的成本較小, 提供的洗衣服務不是主要的獲利來源 ,與 KumaWash 站在完全截然不同的起跑點上。

新創與傳產聯手,共同擴大市場規模

2017 年底,Boxful 任意存獲得 B 輪募資,金額達到 1800 萬美元(約新台幣 5.4 億元),投資者來自於港、台、中、星等地產行業,號稱是亞洲最大的倉儲產業投資案;創業至今,已累積 2610 萬美元(約新台幣 7.8 億元)資金。

對於 Boxful 任意存來說,與洗衣業者的合作能夠擴大「倉儲服務」的範疇,而透過橘子乾洗也能補足過去缺乏的線下門市,期望目標是將20% 的月成長業績提升至 30%。

而對於橘子乾洗來說,由於僅有 18 家門市,洗衣又是「地域性」極重的產業,服務對象一直以來受到不少限制,舉例來說三重、新莊、蘆洲都沒有門市。透過與 Boxful 任意存的合作,不只能夠突破地域限制,橘子乾洗特別助理林智遠也表示,雙方合作將可以擴展橘子乾洗所能夠服務的年齡層。

除此之外,消費者過去把衣服放在洗衣店久久不拿回來的使用習慣,對洗衣業者造成不小的倉儲壓力,與 Boxful 任意存的合作也期望可以教育消費者。

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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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