外送員不是人!樂天聯手西友超市推送貨車實驗,從公園開始練兵
外送員不是人!樂天聯手西友超市推送貨車實驗,從公園開始練兵
2019.09.26 | 機器人

樂天與日本連鎖超級市場西友Seiyu合作,從9月21日開始使用日本第一台自動機器人,為大眾提供送貨服務。此送貨實驗期大約是一個月,直到10月27日為止,主要提供給在神奈川縣橫須賀市的海風公園燒烤或野餐的人。

在此送貨服務中,他們使用的是自動駕駛機器人UGV(Unmanned Ground Vehicle,無人地面車輛),此UGV每天行進安裝在公園中的六處接收地四次,用戶從手機訂購產品並在指定位置領貨。

紓解物流業人力緊縮,機器人配送商品到公園

貨物從位於橫須賀市的西友商店運送,其中的400種物品主要是肉類、飲料和應急設備。下訂單後,可以使用樂天的付款服務Rakuten Pay付款。預訂完成後,西友商店店員會將產品放置在UGV中,機器人會在公園內自動運行,最大速度約為20公里,行駛途中,路線圖會直接傳送至UGV並接收,不需要管理中心來進行操作。

另外,如果路線中有障礙物或有人,它將自動進行迴避,可大大減少碰撞的風險,並可以從應用程式立即檢查當前UGV的位置。當UGV到達接收位置時,會發訊息通知用戶,用戶將PIN碼輸入到UGV中時,行李箱會自動打開,即可領取貨物。

樂天
自動配送機器UGV
圖/ 樂天官網

樂天認為,由於運輸交付成本增加,物流業正面臨危機。在市場蓬勃發展的同時,勞動力短缺也變得更加嚴重。根據日本卡車運輸協會一項調查,卡車業的商業景氣日漸衰落,其原因在於人員短缺,隨著UGV的部署,將能緩解此問題。

該服務目前僅在公園內,但在幾年之內將在公共道路上運行,旨在提供給普通家庭。遠景是透過UGV將小包裹配送至每個目的地,而不是像現在的貨車,一次遞送多個物品。(超商咖啡新戰場!萊爾富找樂天推電子團購券,對打全家、17Life

阻礙UGV在道路行駛的竟是法律問題

技術上來說,UGV已經可以在公共道路上行駛,但是最大的障礙是道路交通法。其負責人說: 「法律沒有規定這些無人駕駛機器在道路上行駛,」而且在人行道或道路上行駛,也存在著爭論。

在這種情況下,經濟產業省成立公私合營理事會,解決自動機器人普及化及處理上述法律問題。其中,該委員會討論的主題也包括UGV配送的安全性。

除了地面自動配送,天上當然也有

在這次演示中,位於橫須賀市的西友商店也展示無人機運送服務。將產品從出貨商店運送到海風公園對岸的小島。且從7月至9月19日,已經有70多個訂單。與UGV一樣,它也可以自動運行,且無需人工操作。

在技術方面,則使用準天頂衛星系統MICHIBIKI。過往使用GPS時,到達目的地的誤差就長達幾米,但使用MICHIBIKI的定位信息時,結果會減小到幾公分。(物流業打空戰!UPS成立無人機子公司,預計年底展開空中快遞

隨著技術的創新,無人自動配送的發展也與日俱進,UGV也逐漸普及,也許在不久後就可以看到紅色小車子穿梭在日本大街小巷,來服務日本廣大民眾。

責任編輯:陳映璇

資料來源:樂天官網

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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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