這碗牛肉麵誰幫你煮的?分析機器人如何煮出一碗美味的麵
這碗牛肉麵誰幫你煮的?分析機器人如何煮出一碗美味的麵

說起機器人進軍餐飲業,這倒也不是甚麼新鮮事,像是在台中逢甲夜市,隨處可見機器人端坐麵店門口,就那麼一刀一刀將麵條削進湯鍋,除了麵食之外,機器人泡咖啡也很在行,不僅美味,還附上拉花呢!到了鄰近的日本,機器人當然得學會握壽司,行有餘力,順便翻烤一下章魚燒也行!

即使已經不是新手,但聽到台北街頭出現機器人煮起牛肉麵時,還是讓人豎起眉毛,畢竟牛肉麵稱得上是台灣的國民美食,南北口味、百家爭鳴,機器人真有本事在如此競爭強度下占有一席之地嗎?更何況這家去年底開幕、作為全世界第一家機器人牛肉麵店特別強調,店中的機器人絕對不是跑跑龍套、做做樣子而已,它就是擔任大廚的角色,下麵、煮麵全部一手包辦,我們不禁會好奇,以精準、穩定著稱的機器人真有可能和人類廚師抗衡嗎?最終想問的肯定是,機器人煮的牛肉麵好不好吃呢?

經過半年的考驗,機器人大廚看來已經站穩腳步,筆者趁著中午剛開店的時刻登門造訪,麵店座落在台北北區,一條不算太熱鬧的街上,門口直接擺上像是日本店家常見的食券販賣機,似乎是昭告來客,從點餐開始,你就已經進入自動化流程了。

熱情、爽朗的老闆也印證了這件事,的確如此,當顧客確認餐點後,機器人立刻收到指令,立馬備餐,出身金融界的他表示,當初引進機器人的出發點確實是有財務觀點、人事成本上的考量,但他也相當看好機器人科技的未來,由於真心喜歡機器人,所以就將店名取為愛羅吧(iRobot),至於被問及為何會剛好與艾西莫夫經典機器人科幻小說同名時,老闆表示,這就是個美麗的巧合吧!

3分鐘麵好上桌,機器人怎麼煮出美味牛肉麵?

我們就實地來看看機器人如何煮出一碗美味的牛肉麵。第一時間就讓人眼睛為之一亮,兩位機器人大廚竟然都是Fanuc公司的產品,說到來自日本的Fanuc,它可是機器人業界的龍頭,銷售量睥睨全球,所生產的機器人能力當然也不在話下,一向是黃色外裝,身軀精實、動作俐落的它,常常應用於焊接、噴漆、組裝等用途,基本上就是很「工程」,煮起麵來反而給人一種很秀氣的感覺,似乎只需用到三分力氣。

為何煮個麵需要用到這種等級、而且是工業用機器人呢?老闆豪氣的表示,要做就要做到最好,另一個理由倒很實際,目前市面上就是沒有在賣專門用來煮麵的機器人啊!

感覺上利用工業用機器人來煮麵似乎有點大才小用,但如果因此認為煮麵對於機器人來說,就是個輕鬆自在的工作,那您可要多三思!為了這碗麵,店家使用了兩部機器人,一部先備好碗在旁邊等著,另一部負責下麵、煮麵,等麵煮好後,得先甩甩麵勺、瀝乾水,這廂一放好麵條,另一邊馬上鋪上牛肉,再將碗推進注湯機,整個過程大約兩、三分鐘的時間,一碗熱騰騰的牛肉麵就此大功告成!

機器人煮的牛肉麵_愛羅吧(iRobot)
機器人煮的牛肉麵
圖/ 楊谷洋

除了兩部機器人各自的定位、排程,以及彼此之間的配合需要工程師仔細的調教與反覆的測試之外,另一項挑戰則是來自顧客的不同需求,比方說,是要細麵、粗麵,加蔥、不加蔥呢?麵的粗細還進一步影響到煮麵的時間,有的時候甚至是後面點的麵先煮好,整個流程就得跟著調整,相對於工廠較為固定的製程,機器人反而需要擁有更大的彈性來面對區區的一碗麵!

那機器人費盡心思煮出來的這碗牛肉麵到底好不好吃呢?仔細想想,機器人最下功夫的部分就在麵條身上,當然麵條的Q彈會影響到口感,但牛肉麵美味與否的關鍵還是落在牛肉的烹煮、湯頭的調製,但這些都是屬於店家的獨門配方,機器人一點都插不上手,畢竟它並沒有像人類一樣靈敏的味覺。

如此說來,機器人進軍牛肉麵界的優勢還是在於它的精準度與一致性,以及足以長時工作的耐操力。展望未來,機器人如果想要繼續在餐飲業立足,那可要好好善用它遠超過人類的手勁與速度,細細思量哪種餐點最能發揮自身的長才,就此走出一條不一樣的道路!

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #餐飲產業
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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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