印度機場都用振樺的POS機,站穩全球第5大品牌!怎麼搶吃軟體大餅?
印度機場都用振樺的POS機,站穩全球第5大品牌!怎麼搶吃軟體大餅?
2024.03.12 | 物聯網

財訊傳媒董事長謝金河在臉書發文指出,到印度參訪時,看到印度的Ahmedabad機場店家使用的apps機,幾乎九成都來自是振樺(Posiflex),讓他感到驚艷,「台灣的廠商以代工為主,Posiflex能以自有品牌攻陷印度機場的賣場,要為振樺電喝彩」。

他提到,振樺在簡報中也有透露,Pos機在印度有相當高的市占率。

振樺佈局POS收銀機多年,先前在站穩硬體之後,再進攻訂閱經濟,衝刺軟體與服務收入。他們觀察到哪些市場變化?又有哪些佈局?以下是2019年報導:

近期鬍鬚張宣佈採用佳世達零售POS(收銀機)及自助點餐系統,餐飲業智慧化需求是否高?談到這個話題,鄭傑文笑說,「我們的客人不會讓我們發佈這種新聞。」(60年老店,鬍鬚張要賣智慧滷肉飯

振樺目前是全球第五大POS品牌,客戶每次採購量都是數百以至於數萬台的規模,過去振樺主要聚焦歐美市場,面對的是NCR、HP、TOSHIBA、Diebold等跨國級別對手,在台灣反而很少聲量。

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振樺電執行董事、云拓資本執行長鄭傑文是IPC業界併購幕後推手
圖/ 王郁倫攝影

第五大POS品牌,Banyan、IBM簽約打國際盃

曾經牽線GE投資友通、研華投資伍豐,主導超過50件國內外併購大案,鄭傑文這次下海親自參與振樺經營規劃,在他的想法中,振樺品牌是全球POS(收銀機)第五大,在各國雖有深耕的經銷服務體系,但欠缺跨國支援能力,論硬體,振樺從設計到製造一條龍有優勢,「但拿跨國專案,我們吃虧了!」

「服務是我們的弱項,」鄭傑文說,因此麥當勞之類大型跨國連鎖品牌若要招標,振樺集團很難有機會,唯一可能的,是爭取區域型連鎖企業的地方加盟商青睞,鄭傑文思考後,決定解決無法提供全球一致售後服務的問題。

KIOSK在2018年第4季開始與物聯網軟體商Banyan簽約,在美國跟印度兩地開始推出搭載其軟體的產品,提供客戶遠端監控及維運服務,今年將陸續推廣到歐洲;今年第2季,振樺再與IBM簽約,由IBM負責工作人員機台售後維修。

補上最後關於服務的兩塊拼圖後,振樺已經取得YUM集團供應商資格認證,可以說,振樺過去參與的是洲際盃比賽,現在由於軟體與維修能力升級,可以直接向國際盃等級競賽挑戰。

「最近有一個偉大的機會,振樺受度邀請參加國際數一數二的餐飲服務業供應商標案,目前送入評鑑的三台機器都拿到第一的分數。」鄭傑文開心的說。

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KIOSK是振樺併購的團隊,戲院售票機或自助點餐機常由振樺得標
圖/ 王郁倫攝影

看好訂閱經濟,衝軟體與服務收入

振樺多年前併購美國自助服務設備品牌KIOSK(KIS),2017年又買下瑞傳,振樺集團三合一後,正在努力轉型打造服務業物聯網平台,期望未來不僅銷售硬體,也能搭配軟體與服務等經常性收入,搭上訂閱經濟浪潮。(研華眼中的物聯網訂閱經濟

一台大型地毯深層清潔機很昂貴,美國清潔機品牌Bissell在美國連鎖大賣場中擺放租賃機台,讓消費者不必買斷,租機台回家使用後歸還,這套租賃系統及硬體就是KIOSK包辦。

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美國地毯清潔機品牌Bissell在美國連鎖賣場中擺放租賃機台,由KIOSK開發
圖/ KIOSK
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KIOSK開發共享經濟腳踏車租還系統
圖/ KIOSK

不只是自助地毯吸塵器出租,KIOSK也是美西海關自動護照查驗機、共享腳踏車租賃、售票亭等供應商,近期美西有個針對無銀行帳戶匯款的金融業客戶,預計在零售店設立2,500個金融匯款機台,五年總計400萬美元的專案也選擇與振樺合作。

電動車逐漸普及,北美加油站系統整合商也積極轉型,計畫採購更新自助服務及POS系統,目前一萬台機台也由振樺奪下。

由於五年合約簽訂後,當款項入帳,但服務尚未完成(五年未滿),在財務上是不能直接列入營收項目,這筆金額就會列入遞延合約負債(Deferred Liabilities),也就是說,當這筆金額越高,振樺未來潛在可認列營收就更大。

2019年首季,這筆金額已達1,250萬美元,約佔振樺集團營收3~4%,比例雖然還不高,但曲線一路向上。

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振樺電執行董事、云拓資本執行長鄭傑文認為振樺將掌握服務業物聯網平台商機
圖/ 王郁倫攝影

保固維運收入,毛利率破50%

鄭傑文說,產品保固維運的毛利率比硬體(大致34%)要好得太多,至少在50%以上,以第一季1,250萬美元遞延收入金額來說,這裡面250萬美元左右是軟體,其餘是保固服務,約佔硬體系統銷售金額6~7%。

這個意思是,每當振樺賣出100元收入,94元來自硬體,6元來自軟體,若後者比例越高,獲利自然越好,鄭傑文的理想目標是做到總系統營收的10%。

目前振樺一年可以賣出一萬多台KIOSK,約12多萬台POS,累計到現在,約6萬台機台簽署維運合約,其中KIOSK維運需求最高,因為KIOSK是消費者操作,比較容易壞,壞了收入就終止,所以客戶有急迫需求,要即刻維修。

在今年振樺結合Banyan及IBM後,陸續在全球推出軟硬體整合服務,也就是說,未來客戶除跟KIOSK買硬體,也能買到遠端管理軟體系統,隨時監控各地設備,並購買三~五年維運合約,當機台故障立即派員協助處理,振樺至此做滿一條龍服務。

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振樺土城總部從研發到設計製造都一條龍掌握在自己手裡
圖/ 王郁倫攝影
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美西海關護照查驗機就是振樺集團開發
圖/ KIOSK

現在都手機支付時代了,還需要POS嗎?鄭傑文說,除中國外,中南美及歐洲有25%人口沒有信用紀錄,銀行不發信用卡,連無人商店不收現金都被判定是一種歧視,未來KIOSK收現金仍為必須,而要能做到收付款甚至辨識偽鈔,在服務業自動化裡頭,鄭傑文信心滿滿的說,那就只有振樺做得到。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #POS
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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。

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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。」

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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。

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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。

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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。

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