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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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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