麥當勞「得來速」點餐服務再升級,找來永遠不嫌累的AI機器人
麥當勞「得來速」點餐服務再升級,找來永遠不嫌累的AI機器人

「快,還要更快」正是麥當勞對未來速食的訴求,而為達成這個理想,全球速食龍頭正加緊擁抱技術的步伐。

繼今年3月收購一間以色列AI新創後,麥當勞再度出手,於10日併購AI語音技術新創Apprente,欲改造得來速的購物體驗。

麥當勞每天服務6,800萬名顧客,其中絕大多數都是透過得來速購買,因此得來速的效率與消費體驗,顯得格外重要。Apprente的技術能與得來速結合,實現更快速的點餐、銷售流程,讓對著麥克風不斷重複喊話點餐、口水噴得到處都是的景象成為歷史。

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得來速是麥當勞最主要的顧客來源,現在他們欲以AI技術改善民眾造訪得來速的消費體驗。
圖/ shutterstock

能理解話中含意,新技術支援AI點餐服務

Apprente是一間成立於2017年,非常年輕的AI技術公司。根據Crunchbase的資料,目前該公司已籌集480萬美元資金。收購完成後,Apprente團隊將納入麥當勞技術實驗室(McD Tech Labs),而非以獨立子公司的身份繼續運作。

雖然年紀尚輕,Apprente的技術底蘊卻不容小覷,利用基於神經科學的自然語言處理技術,以及能夠理解上下文、即時與人互動的系統,打造出一套AI語音系統,並支援多種語言、口音。

相較於一般的「從語音到文本(speech-to-text)」語音辨識技術,Apprente將自家技術稱為「語音到意義(sound-to-meaning)」。其差異在於,這項技術不會轉錄顧客所說的內容,再從文本推斷含意,而會透過語音直接判斷一句話的意思。

Apprente認為,這種作法特別適合環境嘈雜的餐廳、公共場所等環境,或者顧客慣於較口語、結構沒那麼嚴謹的說話方式時使用——得來速可說是最適合這項技術發揮的舞台。

AI不會生氣,給顧客更好消費體驗

官方聲明中,麥當勞執行長史蒂夫.伊斯特布魯克(steve Easterbrook)表示,「建立技術基礎與數位能力是我們『快速成長計畫』(Velocity Growth Plan)的基礎,讓我們能滿足顧客越來越高的要求,並使員工能更簡單、愉快地提供服務。」這番話是他在2017年提出的策略目標。

Apprente的技術恰好符合麥當勞需求。這間AI新創去年發布的新聞稿中,聲稱AI提升消費者的服務體驗,因為AI既不會疲憊,也不會情緒低落或生氣,永遠是以精神抖擻、有禮的一面應對顧客。

但這是否會影響縮減員工人數,影響人類飯碗?麥當勞則沒有對此做出回應。

目前麥當勞已在選定的店家測試Apprente技術,但暫時不願透露詳情。麥當勞表示,未來有可能將這項技術拓展到其他應用面向,如行動App與店面內的點餐機上。

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麥當勞透露,未來可能會將語音辨識技術拓展至點餐機、行動App上。
圖/ Sorbis via shutterstock

Apprente共同創辦人兼麥當勞技術實驗室副總裁Itamar Arel表示,Apprente為以技術解決現實世界的挑戰而誕生,他們很高興現在能運用這項技術,為顧客及員工創造個人化的體驗。(從大麥克邁向大數據,麥當勞要用AI重塑得來速

收購AI新創、測試機器人炸薯條,麥當勞積極擁抱新技術

Apprente的收購案,已是麥當勞今年第3起與科技有關的交易。今年3月時,他們收購了開發「決策邏輯」的以色列AI新創Dynamic Yield,且同樣是以重塑得來速為目標;4月也入股行動App廠商Plexure。

6月時,麥當勞甚至還測試用機器人炸雞塊、薯條,希望未來能藉此削減重複性的勞動,減輕員工的負擔,加速工作效率。(麥當勞正在秘密測試點餐、炸薯條機器人,要用AI取代高重複性工作

根據麥當勞的新聞稿,Dynamic Yield的決策邏輯技術已導入超過8,000家美國店舖,這項技術允許電子看板彙整過去銷售紀錄、天氣、交通、當地活動等各種資訊,進行個人化的餐點推薦,預計今年底前全美14,428家店面都將擁有這項技術。

責任編輯:陳映璇

資料來源:WiredCNBCWall Street Journal

關鍵字: #麥當勞
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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