練功2年獲韓連鎖麵包店青睞!伍豐看智慧結帳機會:落地比技術更重要
練功2年獲韓連鎖麵包店青睞!伍豐看智慧結帳機會:落地比技術更重要

2018年11月12日,天貓宣布雙11購物節透過生物支付的用戶占比首度達60.3%,宣告指紋和刷臉支付成為雙11主流支付方式。

刷臉支付在中國風風火火,視覺結帳全球浪潮來襲,台灣科技業者在超零售大戰中的角色在哪裡?

刷臉支付前,先刷物結帳

伍豐科技身為台灣收銀機(POS)開發商,經過兩年規劃與一年研發,物件視覺辨識結帳系統預計在第2季完成,韓國客戶將在7月第一波採用,歐洲客戶也積極測試中。

從敲打鍵盤輸入金額結帳、到掃碼、以至現在最新物件辨識POS或KIOSK結帳,伍豐走過POS發展史,從業者角度看結帳這件事,比消費者嘗鮮看得真實。

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伍豐開發視覺辨識POS系統,從單外接鏡頭、POS到KIOSK視覺辨識系統相當完整,供客戶選購。
圖/ 王郁倫攝影

伍豐的產品包括值班人員指紋辨識登入、人臉辨識登入,到最新的商品影像辨識結帳系統,冷眼旁觀無人商店從兩年前熱鬧登場,到今年初實驗店落幕,「辨識概念大家都要做,但目前沒有真正落地的,」伍豐產品規劃處協理彭禾夆說。

無人商店造價不斐,連POS機上的光學式指紋辨識模組也比臉部辨識模組還要貴,容易因人手觸摸熱感應紙碳粉髒污而損壞,這是外界想像不到的現實面,只有長期在零售第一線戰場才能體會。

為了讓客戶容易導入光學鏡頭辨識系統,伍豐開發AI鏡頭系統及3D轉盤,透過分公司協助客戶將所有商品錄製30秒3D影像檔回傳總部,建立資料庫後,將畫面切割成12-14個圖片檔、利用特殊算法進行混搭AI訓練,目前歷時4-6週時間,未來要進一步縮短,讓客戶更新菜單或商品時,可以快速更新結帳系統。

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伍豐產品規劃處產品協理彭禾夆表示,許多新創開發視覺辨識技術,但如何在零售業落地才是關鍵。
圖/ 王郁倫攝影

彭禾夆說,利用鏡頭搭配辨識引擎與伍豐開發的運算主機,鏡頭辨識系統不僅可以讓結帳員人臉辨識登入,主機也能一對五支援舞台視覺結帳收銀機辨識商品,客戶要買外掛鏡頭或KIOSK整機,都能隨需求組合搭配。

除了速度,企業主更想「防損」

至於什麼樣的業別會要商品辨識結帳?伍豐目前鎖定麵包店、自助餐、超市生鮮部門三大領域,第一波採用的韓國客戶就是連鎖麵包店,過去客戶要端著麵包盤等結帳,等輸入完金額後,店員才開始包裝,未來當POS系統可視覺估算麵包金額、消費者自行刷卡或感應支付時,店員已開始包裝麵包,加速排隊人龍消化。

彭禾夆說,客戶希望用視覺辨識結帳目的有三個,首先是節省週期性人力,讓員工可以做其他服務;其次是「防損」,避免人員結帳時刻意把「腰果」輸入成「花生」圖利,消除企業主收入短少疑慮;第三個目的才是加快結帳速度,彭禾夆強調,物品辨識結帳不是取代人結帳,是扮演協助角色。

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麵包店成為視覺結帳最熱門應用零售店之一
圖/ 王郁倫攝影
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伍豐開發視覺辨識系統,採用英特爾與輝達晶片搭配,主機可以一台控制五台POS機。
圖/ 王郁倫攝影

但要讓辨識系統落地,更關鍵是如何跟客戶的既有收銀系統結合,並設計一套可行的流程,讓店家所有店面都能導入,長期能更新產品,而這一段,也極可能是現在無人商店無法大量推動的關鍵痛點。

彭禾夆分析,砸百萬重金開一家無人商店實驗店沒問題,但要複製到所有店面,考慮的問題太多,包括流程、產業特性、成本,也因此,便利商店會被無人商店取代嗎?彭禾夆認為不會,「便利商店賣的是服務跟人的溫度,但單純結帳這件事價值其實很低,人可以花時間做其他提升價值的事。」

打造智慧收銀系統,演算法靠合作

將AI演算法應用在支付過程,已是不可逆的大浪,一堆新創投入視覺辨識演算法開發,彭禾夆老神在在,他指出,伍豐會專注開發中介軟體及辨識引擎,讓客戶可把收銀系統串連物件辨識應用,連結到雲端後台,演算法則與同業合作,這一端伍豐不會自己投資。

身為支付系統開發商,從伍豐的眼中所看到的智慧結帳,怎麼落地比技術本身更重要,演算法不斷更新,辨識率可以好再更好,但落地的關鍵在「懂」零售流程,做好圖資收集、建立SOP,建立雲端管理平台。

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伍豐產品規劃處產品副理胡漢糧表示,最初視覺結帳系統的念頭,是日本客戶提出能否辨別飲料水位深淺作為結帳判斷,逐漸成熟而來的。
圖/ 王郁倫攝影

彭禾夆說,伍豐下一步是要做數位看板系統,讓客戶隨需要增購,以月租費或流量方式收取費用。

目前中國永輝超市也傳在內測視覺辨識結帳流程,搭配磅秤計算水果金額,未來全球大型賣場或許都將導入視覺結帳,「時薪高的國家都有意願嘗試,」伍豐產品副理吳漢糧說。

回憶兩年前,伍豐的一位日本客戶提出需求,希望伍豐能協助開發一套辨識結帳產品,讓每天只有1小時用餐時間的小學食堂,能快速消化瞬間塞爆的結帳人潮,日本客戶甚至提出判斷水杯內水位深淺計算大小杯飲料的需求,伍豐因而發現視覺辨識結帳的價值,透過一年的練功,伍豐期望從一台一台賣斷的傳統收銀機業者,搭上智慧零售的大浪,轉型為AI POS服務商。

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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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