X-STORE 2號店啟用,7-11朝一店雙區型態測試
X-STORE 2號店啟用,7-11朝一店雙區型態測試
2018.07.18 | 物聯網

超商龍頭7-11繼今(2018)年1月發表未來商店X-STORE之後,今(18)日再推出X-STORE 2號店。時隔半年,7-11表示2號店相比1號店在影像辨識速度等方面做了升級和調整,另外2號店的「一店雙區」設計,似乎也透露出X-STORE的未來可能發展方向。

設備、服務、產品結構都作調整

首先,不同於X-STORE 1號店是開在統一超商總部大樓內,2號店則是開在台北市信義區的基隆路上,也就是說,主要客群將不再是7-11的內部員工,而是一般消費者。或者更精準地說,是超過150萬名OPENPOINT會員。

7-ELEVEN「X-STORE」2號店延續以探索(eXplore)、體驗(eXperience)、
7-ELEVEN「X-STORE」2號店的坪數較1號店稍大,但採用的科技設備和服務沒有太大的差異。
圖/ 7-ELEVEN

除此之外,2號店的空間比1號店更大一點,約26坪,基本上1號店具備的科技設備和功能,如電子標籤、自助結帳櫃台等,2號店都有。統一超商經營企劃部部長許義雄表示,2號店主要的改變是根據先前1號店的營運情形和使用者需求,針對部分設備和服務做了調整和優化。

舉例來說,因為1號店開始對統一員工以外的一般消費者開放後,來客數有明顯成長,也突顯出自助結帳速度不夠快的問題。所以他們針對這個狀況進行軟硬體全面更新,將人臉辨識和商品結帳辨識速度提升了1倍左右。

同時他們也是在對外開放後發現,原本入口處的人臉辨識設計沒有考量到小孩子的身高,所以在2號店則是改成高低雙鏡頭設計。還有他們發現不論是不是7-11員工,包括許義雄自己一開始也都還不是太習慣人臉辨識,所以這次在2號店的入口處就新增了刷卡(OPENPOINT)通關的選項。

基本上2號店沒有淘汰任何1號店所使用的設備和功能,倒是另外再新增了和中國信託合作測試,結合指靜脈和人臉辨識的「X-ATM」。

延長營運時間至24小時,嘗試輔助大夜班人力需求

此外,2號店也有一些無關科技應用的調整,如因應門市附近有松山高中和捷運站,他們做了一些商品結構變化,如新增無印良品的貨架就是一例。另外也值得注意的是,相比於1號店只在早上7點到晚上7點開放,X-STORE 2號店的營運時間則是延長為24小時。

雖然目前多數7-11也都是24小時營業,聽起來似乎沒什麼特別,但在將X-STORE改成24小時開放的同時,他們還做了另一件事,就是要嘗試用X-STORE輔助大夜班的人力需求。更明確地說,這家X-STORE 2號店其實是從原本7-11門市切割一半而來,也就是所謂的「一店雙區」型式。

以白天來說,消費者來到這個門市,可以選擇進入右手邊有人員服務的一般門市,也可以選擇左手邊的未來商店X-STORE。但進入深夜後,原本有人員服務的7-11門市將會關閉,只留下X-STORE繼續營運。許義雄表示,即使如此,因為有補貨等需求,其實還是會有大夜班人員留守,但他們主要是希望X-STORE可以釋放人力作更有價值的事,也減輕大夜班人員的負擔。

7-11「X-STORE」2號店發表會_2018_07_18_蔡仁譯攝-15.jpg
7-11「X-STORE」2號店在入口處的人臉辨識改採雙鏡頭設計。
圖/ 蔡仁譯/攝

不過統一超商經營企劃部新商機研發TEAM經理戴琪甄也表示,這樣的作法畢竟是從今天開始測試,所以之後還是要觀察實際運作情形,確認這樣的方式是否真能如預期所想像的可行。

實驗性質仍濃,暫無開設X-STORE 3號店計畫

而整體來說,雖然這次7-11將X-STORE的開店位址選在人流量大的地區,比1號店開放許多,也更接近超商的日常營運。但畢竟還是沒有碰觸到能否大量複製的關鍵成本問題,看來測試意味仍相當濃。

對此許義雄也表示,現在X-STORE的首要任務還是會先著重在找出消費者需求,以及是否能夠呈現出科技的價值感。至於投入的人力,和軟體開發以及硬體設備成本,都還沒有精算過。而目前來說,他們也還沒有開設X-STORE 3號店的確切計畫。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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