momo談倉儲大布局,目標衝刺全台3小時到貨
momo談倉儲大布局,目標衝刺全台3小時到貨

近日PChome中華郵政物流園區競標案新聞熱度高漲,各大電商平台的物流策略開始受到討論。面對這個問題,momo富邦媒也自有一套布局策略。

momo富邦媒體科技董事長林啟峰認為,這都是由於電子商務還有很大的成長空間,這也是PChome積極投入大型物流中心布建的原因。

momo預計5年內複製兩座自動化物流中心

在大型的物流中心布局上,不僅是PChome正在尋覓合適的物流中心建置場地,momo也目標要在3到5年內加速物流布局。

林啟峰_momo董事長_2019_04_01_蔡仁譯攝-2.jpg
有了北區自動化物流中心的經驗,林啟峰有信心能夠以更快的速度將中區與南區物流中心建置完成。
圖/ 蔡仁譯/攝影

momo在2017年斥資41億元建置的北區自動化物流中心,目前也正在積極尋覓中部與南部的場地,目標要在台灣的北、中、南區各打造一個2.5萬坪的自動化物流中心。

「找到土地之後,有把握兩年可以蓋完,就可以用了,」林啟峰說。因為有了北區自動化物流中心的經驗,林啟峰有信心能以更快的速度將中區與南區物流中心建置完成。

目前momo的倉儲總規模大約6萬坪,中區、南區物流中心希望個別有2.5萬坪,加上30座個別約1千5百坪的小型衛星倉,momo的理想物流願景約涵蓋12萬坪的倉儲面積。

對於PChome與momo台灣兩家最大電商平台而言,對於未來的台灣電商物流量評估其實相距不遠,林啟峰也說,「其實滿巧合的,跟PChome現在的4.5萬坪(中華郵政物流園區),加上7萬坪(PChome目前正在經營的),也是差不多11.5萬坪,」不同的是,PChome的物流中心選地主要以北部地區為主,momo則計劃在台灣北中南區都要有設點。

富邦momo 2017年度盛事北區物流中心開幕典禮_2017-10-27_吳晴中攝_0029.JPG
momo北區物流中心導入「自動倉儲」、「快速揀貨系統」、「自動標籤系統」、「自動分貨機」等自動化物流技術。
圖/ 吳晴中攝

衛星倉助力,未來要做到全台3小時到貨

小型衛星倉建置也是momo在物流上的重點布局方向。momo目前於台北、台中、台南已建置7座衛星倉,下一步更要在2019年建立20座小型衛星倉,在2020年也要進一步將衛星倉布局擴大到30座,用更有效率的方式做到快速到貨。

透過衛星倉優勢利基,如降低貨物多轉折點延伸的運送成本、提供多元化商品的配送(如生鮮),及大幅縮短到貨時間等,為營運再添成長動能。

在未來,momo的終極目標是能不透過轉運倉,直接從出貨倉儲送到賣家手上。在達成30座衛星倉的目標之後,momo估計將會有3成商品會由衛星倉出貨。目前,在「momo超市」上的商品,已全數由衛星倉出貨,並做到2小時快速到貨;未來則要做到全台3小時快速到貨。

倉管及物流人員將是重點招募對象.jpg
momo要在台灣北中南區都設立物流中心。
圖/ momo

冷鏈生鮮配送將在Q3上路

momo的物流布局短期內將密集經營短鏈物流與快速到貨,在短鏈建置完成之後,還要投入冷鏈(低溫、冷凍)運送。

對現在的momo而言,生鮮品類的銷售已經越來越重要,但林啟峰認為,在將短鏈做到位之前,要經營冷鏈物流是不可能的。因此在生鮮品項的配送上,首先將與外部團隊合作,並且在今年第三季上線。

但與外部合作的同時,momo也會一邊建立自有的短鏈、冷鏈物流,希望能由台北地區開始用自有的物流開始配送生鮮品項。

在物流機制逐漸優化的過渡時期,倉儲管理策略必須時時重新調整,林啟峰認為,這個變動的狀態確實是最大的挑戰,必須以大數據運算、人工智慧技術輔助決策擬定,讓揀貨員、物流士都能有更好的工作效率。

往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓