燒掉6千萬的大膽賭注,銷售卻不如預期...亞尼克蛋糕販賣機下一步怎麼走?
燒掉6千萬的大膽賭注,銷售卻不如預期...亞尼克蛋糕販賣機下一步怎麼走?

甜點公司亞尼克在2018年7月底,掏出新台幣5到6千萬元,在台北54個捷運站點鋪設54台蛋糕自動販賣機(YTM),當時期許每台機器每日能夠售出30條生乳捲,即可做到損益兩平。

但一年過去,目前整體YTM的單日銷售量大約在700條左右,到了連續假日或節慶時則有1,000條的銷售量。以第一波建置54台來看,平均每台YTM銷售量約12-18條,未達預期銷量的一半。

亞尼克董事長吳宗恩也坦言,「到現在看起來(YTM)回本還很困難、還很辛苦。」

亞尼克董事長吳宗恩與柴語錄限定包裝合影
吳宗恩坦言,過去一年YTM的業績並不如預期。
圖/ 亞尼克

也由於亞尼克YTM是與台北捷運局合作標案,約期3年。因此去年YTM發布時,也喊出3年將擴增至108台的目標。目前約期已走到第2年,在接下來的2年,亞尼克的下一步會怎麼走?

YTM銷售不如預期,主因消費者不熟機器操作

問到YTM銷售不如預期原因?吳宗恩說,「我們當時認為4個步驟完成購買已經很簡單,但還是不夠。」

回顧過去一年,亞尼克持續在各站點舉辦試吃活動,近距離與消費者互動,並輔助消費者操作YTM。過程中亞尼克發現,舉辦活動的站點,銷售量都可以達到平時的2-3倍,因此推估並非是產品力不足,而是消費者依然排斥使用自動販賣機購買生乳捲。尤其是在如龍山寺站這樣人流年齡層較高的站點,甚至有消費者反應不敢靠近YTM,「他怕不會用,會很漏氣,」吳宗恩這樣說。

亞尼克透過市調、YTM攝影監視器、包裝盒中的QR Code問券與試吃街訪得知,YTM的使用者有超過一半是年輕男性。為此,亞尼克積極與網紅、年輕化的代言人合作,但吳宗恩也說,「我們知道有新的族群,當然要投其所好,但我們也不會放棄(較高年齡層消費族群)。」

因此,亞尼克將原先一週1次的站點巡迴試吃活動,提升至一週2次,目的就是要跟更多不會使用YTM的消費者面對面溝通、推廣。(亞尼克蛋糕機YTM滿週年,意外開發新客群

改良機台〉二代機年底建置,專注軟體、支付優化

問到是否依然能夠達成一年前許下的目標,吳宗恩說,「今天沒有放棄,就是期待可以做到。」在先前,他也曾提到亞尼克已經開始籌備YTM二代機台的測試工作,並預計將在今年底前開始建置新機台,第55台YTM就會是改良過的二代機。

吳宗恩也指出,許多軟體開發成本在第一代YTM推出時就已投資,因此二代機的成本相對低,主要是以硬體的成本為主。不過,也由於研發成本的考量,二代機所使用的硬體基本上與一代機大同小異,主要會專注在軟體優化、支付系統串接。

正因如此,許多消費者期待可以在YTM買到單片生乳捲或是圓形生日蛋糕的願望,恐怕暫時無法實現。吳宗恩說,受限於YTM中機器手臂的規格,未來就算要單片銷售,也必須以「綜合套餐」的方式上架。(家樂福、高島屋都撐不下去!量販店盛世終結,中國零售怎麼了?

調整位置〉依人流作選點評估

YTM在捷運站經營一年後,對於不同站點的人流特性已有相當程度的觀察,吳宗恩也說,不認為每一個捷運站都適合經營YTM。

儘管在目前54個YTM設點中,還沒打算要撤出的站點,不過在未來,亞尼克將依照人流特性來調整YTM的設置。另外,亞尼克也不排除將YTM設置在捷運站之外的地方,但選點還是以人流為最主要的考量。

責任編輯:陳映璇

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

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提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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