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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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