降低鮮食浪費,全家從折扣條碼、AI雙管齊下
降低鮮食浪費,全家從折扣條碼、AI雙管齊下

為了要降低鮮食品類的報廢數量,以減少機會損失,全家便利商店於去年(2018)11月展開測試,結合「時控條碼」與「時間訂價」技術推出「友善食光」機制。全家便利商店今(20日)宣布,要將友善食光機制推廣至全台店舖擴大測試。

全家自2004年起開發時控條碼,在條碼資訊中加入有效期限資訊,讓過期食品無法被刷條碼購買;且將變價機制寫入每日生產的鮮食條碼之中,當消費者購買貼有「友善食光」標籤的品項,在結帳時經系統判定符合效期前7小時,即可享7折優惠價。

全家便利商店商品本部本部長黃君毅表示,科技促動零售產業升級已成趨勢,「全家」友善食光則為業界首創的省
全家便利商店結合「時控條碼」與「時間訂價」技術,推出「友善食光」機制。
圖/ 全家便利商店

友善食光機制創造多贏循環

全家便利商店部分店舖自2018年,開始測試友善食光機制,目前已有近10家鮮食合作廠商響應加入,進一步觀察參與測試店舖成效,依商圈不同,平均可增加潛在報廢食品10%到40%銷售機會。

在店舖員工執行部份,也只需將每日有效期限例行檢查提前至活動半小時前,並將符合標準的商品貼上「友善食光」貼紙即完成,消費者至臨櫃刷取條碼即會自動折扣變價。

黃君毅期待,透過友善食光機制創造多贏模式。對消費者而言,可以有更優惠的品項可以選擇;對於加盟主而言,能夠降低鮮食報廢成本,在訂購時也比較沒有後顧之憂;若是個別門市的進貨量增加,也可以增加供應商營收。

為擴大導入品項,未來全家將開放專利

目前友善食光商品數近200項,涵蓋85%鮮食範疇,但由於冷凍、微波包材貼標流程上有待技術突破,因此目前仍有部分糕點、生鮮蔬果、微波袋裝小吃、小菜尚未加入友善食光品項。

目前,時控條碼全家已持有專利,時間訂價的專利也在申請當中。但全家表示,未來願意開放這些專利供業界使用。「專利不開放,我們提高(時控條碼)比例的難度非常高,」黃君毅這樣說。

「全家」友善食光為業界首創的省「食」黑科技,其以「全家」獨有的「時控條碼」為基礎,進一步延伸運用開發
貼有友善食光標籤的品項,在結帳時經系統判定符合時間區段,即可享7折優惠價。
圖/ 全家便利商店

全家下一步:導入AI協助鮮食精準採購

目前全家已在一般商品中導入自動輔助訂購系統,未來會將系統微調,應用在鮮食品類當中。現在已在部分全家門市展開測試,待系統更加穩定後,將推廣至全台店舖使用。

在過去,店長一天在點貨、訂貨的工作可能要花費2個小時以上。在導入自動輔助訂購系統的情況下,系統會自動判定個別店鋪每個品項所需要的數量,店長只要確認或微調就可以完成採購。

鮮食品項由於口味多樣,因此品項比一般商品多上許多,再加上保存期限短、銷售數量少,當採購變數多,系統建制的難度也更高。目前全家已經與學校、專家合作,要導入人工智慧輔助鮮食自動輔助系統的建置。「未來如果銷售7成到8成都是透過這個系統,供應商也可隨時抓銷售資料,在準備上會更有效率,」黃君毅說。

關鍵字: #零售業 #全家
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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