點數生態專業級玩家,樂天幫每位會員都做了一位「數位雙胞胎」
點數生態專業級玩家,樂天幫每位會員都做了一位「數位雙胞胎」

生態系,是日本樂天銀行最為人稱道的一項特色,與樂天共同組隊,爭奪純網銀執照的的國票金董事長魏啟林曾說:「生態圈本身就是一項技術。」對於純網銀經營背後的重要性不言可喻。

目前在台灣市場,樂天以電商及信用卡業務為兩大核心,領域涵蓋信用卡、旅遊、購物平台、電子書等。而在日本,樂天生態圈更提供多達70項以上的服務,產生的龐大資料透過AI、大數據、機器學習,讓樂天在行銷上占有優勢地位,而這背後,都跟每位會員背後那個無形的「數位雙胞胎」有關。

打破虛實分界,點數串起生態系連結

樂天在日本市場擁有1億人次的會員,以目前日本人口1.268 億人來看,可以說只要生活在日本,就脫離不了樂天提供的服務。而這綿密的生態系之所以方便,是因為只需要一個ID帳號,就可以暢行無阻使用所有服務。

根據樂天國際商業銀行預定的總經理佐伯和彦說法,目前日本樂天的生態圈,涵蓋超過70種的服務,從保險、信用卡、電商到旅遊都有。最關鍵的武器就是「樂天超級點數」,點數經濟要能活絡發展,首先必須擴大賺取點數的管道。

佐伯和彦
目前日本樂天的生態圈,涵蓋超過70種的服務,從保險、信用卡、電商到旅遊都有。最關鍵的武器就是「樂天超級點數」。
圖/ Rakuten

純網銀強調Mobile Only,交易多半是在手機上完成,無論是買保險還是電商購物,在生態系中的所有消費都能賺取點數。也就是說買保險獲得的點數,可以用來換取或折抵旅遊產品,當然使用場景也不局限於線上,線下所有配合的商家通路也能使用。

可以說,樂天超級點數就是一種虛擬貨幣,打破虛實通路分界,在取得、使用管道都方便充足的設計下,自然提升顧客使用服務的意願以及動機,促進生態圈整體正向發展。

打造「數位雙胞胎」,摸透顧客每一寸喜好

日本樂天銀行已經運營將近20年,累積720多萬名往來客戶的數據資料,佐伯和彦表示,透過AI、機器學習技術,數據能在行銷上發揮功效。

樂天的作法,是替每一位顧客打造一個Digital Twin(數位雙胞胎),這個概念常在製造業中被提及,意思是打造一個物件或系統的軟體模型,讓使用者精準掌握變動,來運作流程。「這個我們叫做CDNA,」佐伯和彦口中的英文縮寫,指的是Customer DNA,白話來說,就是打造一個顧客的虛擬雙胞胎,透過分析,把細節喜好摸透。

rakuten
顧客資料就能用在金融產品的廣告上,以信用卡貸款來說,就能依據個人行為模式投放網路廣告。
圖/ shutterstock

佐伯和彦舉例,必須掌握顧客在哪裡買東西、哪一年出生、客戶實際行為,「像是有一位A小姐,她住東京1988年出生30歲,愛吃甜點、都在晚上用手機上網,這都是事實的數據。」接著,系統會透過AI分析這位A小姐有哪些傾向。「她可能有80%機率是在公司上班、70%機率她是已婚的、97%沒養寵物,」這些預測雖然不一定是事實,樂天依舊會把這些數據整理歸檔。

這些資料就能用在金融產品的廣告上,以信用卡貸款來說,就能依據個人行為模式投放網路廣告,佐伯和彦分享,透過這套模式,廣告點擊增加778%、轉換率增加356%,確實透過預測模型達到提升業績的目標。

虛實界線模糊,必須爭取更多異業合作夥伴

樂天從2008年進入台灣市場,至今已有11個年頭,過去與許多台灣企業合作推服務,像是2011年與博客來合作成立樂天書城,近期也跟Pchome合作互通點數,此外也有Kobo電子書、信用卡等服務,佐伯和彦分享,樂天信用卡業務每年都有79%的成長幅度。

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樂天2011年與博客來合作成立樂天書城,近期也跟Pchome合作互通點數,此外也有Kobo電子書、信用卡等服務。
圖/ 蔡仁譯/攝影

市場一般預估純網銀三年可以爭取獲利,要達到這個目標,除了要掌握穩定的資訊流、金流,也要向外爭取更多資源,也就是更多異業夥伴的支持。從股東結構看,宣布成立資本額100億元的「樂天國際商業銀行」,日本樂天取得50%股權、樂天信用卡取得1%、國票金取得49%股權。魏啟林先前就曾說過:「我們這隊,是100%的金融隊。」

股東單純好處是做決定比較有效率,但也缺少非金融的股東產業背景,這個道理就如同電商業者積極布局實體通路一樣,未來純網銀消金加上企金,場景通路快速整合,虛實界線逐漸模糊,因此,同時擁有線上線下通路的純網銀,在經營上是比較有優勢的,國票樂天隊要如何在現有的生態系外,爭取更多台灣在地的異業合作夥伴,會是現階段必須突破的挑戰。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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