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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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