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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