解放日本勞動力,東京無人實驗商店啟用、2020年拚1,000家
解放日本勞動力,東京無人實驗商店啟用、2020年拚1,000家
2019.09.12 | Amazon

高齡社會、勞力短缺已經是不可忽視的問題,再加上科技的進步,無人商店如雨後春筍,緩和人力不足的問題,並讓人們購買商品不須再一一排隊結帳,效率也因此大大提升。

近期,日本電信公司NTT旗下的子公司NTT DATA與中國雲拿科技(cloud pick)合作,在東京開設一家無人實驗商店,推出「無收銀台」的結帳模式。

NTT DATA
天花板上安裝攝影機
圖/ NTT DATA

比起以往的無人商店需用額外的支付系統,此商店購買商品不須掃描任何條碼,離開商店後就會直接自動結帳,消費者只需下載特定應用程式就可以自動支付款項。不僅如此,NTT DATA的最終目標是促進無人商店在日本的實際應用,預計在2020年前引進1,000家便利店、藥店、超市等。

在無人商店中,要先在入口處讀取手機應用程式上顯示的QR code以驗證用戶,在商店中的天花板安裝相機,並在產品架上加裝重量傳感器,再根據視頻內容和重量的變化,無人店可以掌握消費者已經拿到的產品或退回到貨架的產品,當用戶通過出口門時,自動進行無現金支付,並發送電子收據。

無人商店全球刮炫風,減緩人力不足問題

日本總務省曾統計,老年人口占了總人口的28.1%,且少子化愈發嚴重,勞動力的不足日甚一日,再加上勞動人力成本的升高,無人商店成為零售業者的解決方案,從買賣商品到結帳都不須花費人力,最多只需對產品進行補貨,如此一來就可以有效緩和人力不足的問題。

但缺點是為維持無人商店的營運,店內設備加上店面維護所費不眥,無人商店業者必須從技術層面下手,才能有效降低成本。NTT DATA也表明將在2020年在國內設立約1,000家商店,儘管公司內部並未說明如何從技術面來降低成本,但這也間接說明NTT DATA在此技術有一定的進展來因應高成本問題。

不僅如此,無人商店早在之前就有持續的發展,像是美國亞馬遜的「Amazon GO」、中國淘寶的「淘咖啡」及我國的「7-11 X-STORE」。

無人商店之所以在國際上颳起旋風,除了能節省大量人力、加速結帳流程、省去顧客排隊的麻煩之外,最重要的是透過「身分識別」紀錄每一個消費者的購物紀錄,以及大量攝影鏡頭下消費者的臉部表情、購物時行為舉止,透過這些數據的收集、分析,來預測消費者的購買行為,藉此提高業者的營利能力,增進營收。

不再顧客至上,無人店少了人味

儘管無人商店帶給人們便利,但也磨滅了店員及顧客間熱情的招呼,亞洲地區所重視「集體文化」,對於人與人之間的互動也影響亞洲地區服務業的發展,「顧客至上」一直是亞洲服務業的至高準則,各業者巧思盡出,只為能提供顧客更貼心與安心的服務,讓消費者留下美好消費回憶,但這也是無人商店所欠缺的。(7-11無人店推廣喊停,集中火力建置自動販賣機)

為減少人力成本,使店內失去以往的溫度,未來業者得另尋其他方法來彌補消費體驗的問題,使無人商店能實質地被大眾接受。

責任編輯:陳映璇

資料來源:NTT DATA 官網IT Media News日經xTECHCNet Japan

關鍵字: #無人店
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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