販賣機終於可以買酒了!台灣導入區塊鏈驗證創全球首例,最快這兩地可以體驗
販賣機終於可以買酒了!台灣導入區塊鏈驗證創全球首例,最快這兩地可以體驗

「智慧販賣機」是國內四大超商,在今年共同的關鍵字,少了人工盤點存貨,清點營收、銷售的數據自動勾稽到鄰近的超商門市,是替超商經營加值的秘密武器,校園、辦公大樓、百貨公司,都能見到販賣機蹤影。

不過,受限於身分認證技術,市面上的販賣機不能販售菸酒,在文創園區、Live House、河濱公園想要來杯啤酒,無法在販賣機購買,仍必須靠人力設攤販售,這樣的痛點很快將成過去式。

區塊鏈新創BiiLabs,與業安科技 (Yallvend)、數位身分股份有限公司(AuthMe)創下全球首例,結合區塊鏈與數位身分認證技術,讓傳統販賣機一秒升級,即便是無人販賣機,也能把身分驗證做到滴水不漏,販賣機經濟將迎來更多新商機。

日、德販賣機賣菸酒,身分認證仍存在漏洞

從國際案例觀察,目前日本、德國都能在販賣機販售酒類與香菸。以日本來說,符合購買菸酒的法定年齡,就可以申請一張身分驗證的實體卡,只要有這張卡,就能在販賣機買菸;德國則是透過護照、身分證、駕照等證件,讓機器驗證購買資格。

不過問題來了,無論是證件、購買憑證,販賣機都沒辦法辨別購買者是否是證件擁有者,兒子拿爸爸的證件、跟年長的朋友借證件,一樣都能購買成功,現行的身分認證機制,仍存在很大漏洞。

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目前日本、德國都能在販賣機販售酒類與香菸,但是現行身分認證機制,仍存在很大漏洞。
圖/ google

區塊鏈新創BiiLabs 與業安科技 (Yallvend)想出了一個方法,他們將BiiLabs的去中心化身份識別(Decentralized Identifiers;DID)技術,結合AuthMe的專利e-KYC解決方案,與業安販賣機升級模組整合,販賣機若販售須受購買年齡規範的產品,就能導入這套模組,一秒升級成具備數位身分驗證功能的販賣機。

販賣機結合數位身分認證,創下全球首例

BiiLabs透過DID技術,結合AuthMe的e-KYC解決方案,讓販賣機得以用數位化的方式做身分驗證,這樣的作法是全球首例。

第一要進行去中心化身份識別(DID),消費者必須先做「認識你的客戶(Know your customer:KYC)」,簡單來說就是驗明正身。消費者必須對護照拍照,接著感應護照上的IC卡,最後再用手機對本人拍一張照片,完成以上程序後,就能取得DID的KYC。

過去販賣機做身分驗證,最大的問題就是無法辨識站在販賣機前面的這個人,是不是證件擁有者。業安科技執行長黃建堯表示,當要購買時,透過掃碼登入系統,用手機進行人臉辨識,當系統確定是本人後,手機會回傳至販賣機,站在機台前的這位消費者符合購買資格,才會扣款給產品。每次購買都需進行人臉辨識,只要網路順暢都能在1秒以內完成身份驗證。

區塊鏈新創BiiLabs,與業安科技 (Yallvend)
當要購買時,需透過掃碼登入系統,用手機拍一張自拍照,當系統確定是本人後,手機會回傳至販賣機,確認購買者的資格。
圖/ BiiLabs

為確保身分不被竄改,手機進行身分驗證時,會產生專屬序號並簽章,在驗證確認前,透過API提供帶有時戳(time stamp)的電子收據,將ID身份、購買日期與地點傳回至販賣機。黃建堯認為,除了確保販賣機不會收到任何個資,又能確認購買人的真實身分,比起現行的機制都還要完善。

為了避免人臉辨識過程,有造假的可能及漏洞,AuthMe執行長李紀廣表示,從晶片證件取得包含年齡、照片等資料,全都受到數位簽章所保護,並無法被竄改,每次進行人臉辨識時,會檢查照片之數位簽章是否吻合。

AuthMe所提供的技術,除了驗證晶片證件資料及人臉辨識之外,更重要的是會透過AI進行活體辨識(Liveness Detection),來杜絕惡意使用者利用照片、影片甚至是3D列印的頭像對系統進行欺詐,進而將使用者身分驗證做到滴水不漏。

華山、松菸搶先實驗,逛展時體驗微醺暢快

菸酒在世界各國都是較為敏感的產品,尤其每個國家的法規、實體證件、仿偽特徵、資訊位置都不相同,要如何將數位身分驗證技術,轉移到不同國家的硬體周邊,是團隊在研發技術時,最主要的挑戰。

數位身份的概念,近年逐漸被各國政府接受,尤其販賣機、無人商店等新興商業模式的演進,BiiLabs共同創辦人暨執行長朱宜振認為,建立完整驗證機制絕對勢在必行。結合DID身份認證的智慧販賣機升級模組,是基於IOTA Tangle網路的分散式帳本技術,將資料儲存至區塊鏈中,能夠應各國政府數位身份認證的差異,進而降低業者開發成本。

華山1914文化創意產業園區_官方 FB
黃建堯透露,當技術開發完成後,計劃明年第一季在華山、松菸申請實驗場域。

一旦身分認證的問題可以被解決,這意味著,無人銷售的商業模式,將迎來更多可能性。黃建堯透露,當技術開發完成後,計劃明年第一季在華山、松菸申請實驗場域,並與幾個專注在特色啤酒的新創合作,推出具備數位身分驗證功能的販賣機,屆時,在文創園區優游漫步時,也能透過販賣機感受暢飲啤酒的快感。

責任編輯:陳映璇

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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