管理風險是一門新生意
管理風險是一門新生意
2004.09.15 |

正當紐約由彭博(Michael Bloomberg)市長帶頭,肅穆追思911事件滿3週年的同一天,台北市民的心情也不輕鬆。9月10晚間至9月11日白天的連續12小時暴雨,使得台北縣市多處地區淹水,災情嚴重。
紐約的911恐怖攻擊和台北的911水災,兩者屬性不同,但都屬於災害,一是人禍一是天災,而且類似事件發生愈來愈頻繁。在911前一週,俄國才剛發生恐怖份子占領學校,造成逾300人喪生的悲劇,以及澳洲駐印尼大使館的爆炸案;再往前算,還有西班牙馬德里火車站的爆炸案。
在台北的911水災之前,桃園才剛因停水多日而引發中央與地方政府緊張,再往前則有7月初造成重大傷亡的敏督利颱風。

**降低風險1:
找到病源並對症下藥

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從全球到地方,我們正進入所謂的風險社會,這種風險不像投資股票,可以藉由分散標的或購買選擇權來轉嫁,也因此,管理風險對政府、企業和個人都是一門必修的功課。
找到病源、對症下藥是降低風險的第一步。
以台北市為例,幾乎每次淹水的理由都不外乎抽水站(或抽水機)無法順利啟用,這一次也一樣。如果這是根本原因,為何一再發生(平時不是都定期演練操作?),每次災後檢討所定下的新對策,為何總是沒有發揮作用?誰該負責?前次敏督利颱風造成中橫附近坍方,使得921重建的心血白費,甚至引起中央建議放棄再次重建,改將當地居民遷到中南美洲的爭議,這是另一個找到病源(遷村)但下錯藥(要是有錢移民還需住在土石流區?)的例子。
投資學有兩條定理,首先是「承擔風險,就有可能獲得報酬」,其次是「風險愈高,報酬就有可能愈高」。這裡的風險指的是投資所產生的風險,並不是前面所提的天災或人禍的風險,但是借用這兩條定理在管理風險上,同理可得「花錢防範,就可以減少災害」,「花的錢愈多,可以減少更大災害」。
實際例子就是美國政府對安全工作的投資,以減少恐怖攻擊的風險。所有要入境美國的班機,在出發地機場都要經歷比以前嚴格的檢查,包含把所有電子產品打開(以防偽裝品內藏炸藥)、脫鞋和拿下皮帶,在美國境內飛行也一樣。這種檢查耗費更多人力和時間,成本升高,美國政府在核發簽証上也更謹慎,使得到美國求學、觀光和經商的人數下降,收入減少,這些都等於在減少災害上所做的投資。
回到台灣的例子,政府在防災工作上總是有漏洞,而造成遺憾,花了錢卻沒得到相應效果。當然,把台灣的天災和美國的人禍做比較,並不恰當,但是天災造成的傷害擴大,背後也難脫人禍因素。再者,不論天災或人禍,都會造成傷亡與經濟損失,起因不同,結果卻一樣。

**降低風險2:
預留備案並彈性應變

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預留備案、彈性應變是降低風險的第二步。
在桃園停水期間,工廠用水卻不受影響,因為業者事先多與當地水利會簽有協議,可引進灌溉用的埤塘水到工廠,以防止正常供水中斷時,能保有用水管道,讓工廠運作不中斷。當朱立倫縣長和中央的爭執還在繼續,民眾抱怨沒水飲用洗澡的分貝也愈來愈高時,這些工廠默默不中斷地運作,桃園已是繼新竹之後,台灣的第二大電子產業聚落,他們接的訂單來自世界各地,客戶可不會因為桃園停水而跟著休假不做生意。
我不清楚業者的智慧是從何而來,或許是學自過去新竹寶山水庫的缺水經驗,而不得不先有備案,並在這次停水派上用場。過去新竹科學園區內經常發生缺水、跳電和火災等問題,對業者來說是相當惡劣的經營環境,但業者畢竟不是官員,他們不能推責任(儘管責任通常不在他們身上)、說空話和做一大堆檢討報告,他們只能面對問題找出對策,因為客戶要的是結果而不是藉口。
水量不足,園區業者會每天派人到寶山水庫看水位線並回報,公司內部根據吃緊情況調度生產線並尋找替代水源;為預防跳電,業者多自行備有緊急發電機;在防火方面,園區多家晶圓廠都有自己的消防車,並在同業有事時出動幫忙。
921大地震發生1小時後,通往園區的新竹光復路上車潮擁擠,都是從家裡趕回工廠處理應變,儘管當時是凌晨3點,這種效率遠非政府單位所能比擬。
去年SARS期間,相較於政府遲遲無法落實居家隔離和院內感染的管理,以致不斷有新的疑似案例傳出,在大陸投資設廠的台商,卻無一家因有感染案例而關閉。業者在廠區嚴格控管人員進出,在每一層樓設醫護人員,包含餐廳內進貨、烹調和用餐行進路線都仔細區隔,杜絕任何多數人可能接觸的機會。

**風險管理:誰能解決問題就是贏家

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從地震、颱風和淹水等天災,到SARS和恐怖攻擊導致的經營成本升高等人禍,再到前一陣子兩岸關係緊繃引發綠色台商效應,台灣業者在經營事業上所遭遇的各種風險(不包含被客戶抽單、轉單和砍價等),世界上很難找到對手,勉強來說只有以色列。
我在2001年底曾到以色列採訪,光是在香港轉機搭以色列航空,就得接受至少1小時的詢問(若有同伴則得分開隔離詢問),外帶行李全部打開檢查。在航行線上,為了避開中東的阿拉伯國家,以色列航空是從中亞一帶繞彎飛(阿拉伯國家不給以色列航權),比直飛多花一倍時間。
到了以色列,不管在耶路撒冷還是台拉維夫,進飯店前所有包都得打開檢查,進餐廳吃飯也一樣。我曾在耶路撒冷市區一家餐廳裡,遇到一位客人走了卻忘了帶走袋子,整個餐廳的人一下子全部緊張起來,追問袋子是誰的,結果那位客人只是去洗手間。
這些事情都增加以色列的社會和商業成本,但也使得它在安全事業上具有獨步全球的競爭力。911之後,紐約甘迺迪機場第一架放行的飛機,就是以色列航空,而以色列航空的安全人員,常常被許多國家聘去當安全顧問。
以色列遭遇的是人禍,而台灣更多的是天災,風險性質不同,但管理風險的道理卻是相通:誰能解決問題,誰就是贏家,只有輸家才會推卸責任讓錯誤重演。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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