全家上架Uber Eats!不僅要賣鮮食,還要把日用品送到家門口
全家上架Uber Eats!不僅要賣鮮食,還要把日用品送到家門口
2019.09.19 | 新零售

全家便利商店今(19)日正式宣布與美食外送平台Uber Eats合作,成為第一個入駐Uber Eats平台的零售業者。9月25日起,雙北市(不含淡水、林口全區以及內湖、蘆洲、新莊、五股的部分區域)消費者可自上午9時至凌晨1時,在Uber Eats「全家專區」選購鮮、熟食與日用等近百項商品;全家未來將擴大服務範圍並串接會員服務。

消費者下單訂購後,訂單將即時傳送到全家店舖所配置的平板電腦,幫助店舖員工快速挑選商品,最後再由Uber Eats外送員將商品送到消費者手中。

看好外送商機,早午餐、下午茶最受歡迎

全家去年曾與外送平台誠實蜜蜂(honest bee)合作推出「店到宅」服務,獲得不錯的外送成效,因此在誠實蜜蜂暫停台灣營運後,他們又與Uber Eats聯手,將外送服務範圍擴大至雙北市,第一階段的覆蓋率達雙北市9成區域。

Uber Eats科技化的點取餐流程可協助業者簡化勞務,訂單將即時傳送到店舖所配置的平板電腦,商品訂
消費者下單後,訂單將即時傳送到店舖所配置的平板電腦,幫助店舖員工快速挑選商品。
圖/ 全家便利商店

透過先前與誠實蜜蜂的合作,全家發現餐點類商品(早餐、袋裝小吃)在早午餐、下午茶時段為需求高峰。因此,在這次與Uber Eats的合作之中,依然提供了約30項鮮食類商品,其中包含了早午餐組合、咖啡甜點組合,但像是bb.q CHICKEN炸雞套餐、天和鮮物現做便當這樣的特色餐點,只有特定門市提供餐點,因此不在這些門市服務範圍內的消費者,將無法搜尋到相關品項。

Uber Eats全家專區的服務時間為上午9點至凌晨1點,雖與超商營業24小時不同,不過已可以涵蓋一般消費者從早餐到宵夜的需求。

Uber Eats APP「全家專區」精選商品約百項,每兩周變化一次組合
全家便利商店推估,急用時的日用品外送也有一定市場。
圖/ 全家便利商店

Uber Eats不只送美食,這次看準的是「急用日用品」市場

值得一提的是,這次全家上架Uber Eats的百項商品中,有70項是化妝品、盥洗用品等一般日用品。

全家指出,過去一年的「店到宅」經驗顯示,化妝品、日用品外送能帶來穩定銷量,因此推估「急用」生活品項也會有一定市場。目前,他們也是目前Uber Eats平台上,唯一提供日用品選擇的合作夥伴。

展望未來,全家店到宅下一階段將串接會員服務,屆時只要使用全家會員App即可使用Uber Eats全家專區外送服務,同時也會持續導入各類即食商品,豐富產品組合,滿足消費者多元需求,但目前沒有確切的時程規劃。

對Uber Eats來說,這是他們在台灣嘗試「雜貨」(grocery)外送的好機會,過往對手誠實蜜蜂就曾與家樂福推出生活用品宅配服務。今年初,Uber Eats在澳洲與在地連鎖超市集團Cole測試外送,在平台上開放消費者選購熟食與牛奶、水果等商品,同時,也和歐州和北美超市洽談中。

面對單季高達52億美元虧損,Uber正在想辦法利用其龐大外送群創造新收入,「非食物」以外的合作消息將會越來越多。

責任編輯:蕭閔云

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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
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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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