快時尚、鞋業巨頭都倒下!關店數將破1.2萬家,實體零售業該如何求生?
快時尚、鞋業巨頭都倒下!關店數將破1.2萬家,實體零售業該如何求生?

美國實體零售行業的寒冬持續了三年,非但沒有回暖的跡象,2019年實體零售店的關店數量更是創下了近年來的新高。

根據諮詢機構Coresight Research最新的一份調查報告,截至12月13日,今年全美實體零售業門市的關閉數量已經達到9,302家,這比2017年創下的關店數量記錄8,139家還要多,今年7月Coresight Research曾預計到今年年底這一數字可能會超過12,000家。

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圖/ Quartz

美零售業巨頭瘦身、關店,2019關店數創新高

關店潮繼續席捲美國零售業,開店數量的成長也明顯減緩。2019年美國實體零售業的淨關店(關店數量-開店數量)數量達到4,930家,比過去兩年的總和還多。

在這輪關店潮中,很多零售業巨頭也不能倖免。美國鞋業巨頭Payless宣布將關閉在美國的2,100家商店,其實Payless在2017年就已經申請了破產保護,但依然不能挽救頹勢,在今年2月再次申請破產保護。《華爾街日報》指出這可能有史以來最大規模的零售商破產清算 。」

無獨有偶,不少零售商也還在苦苦掙扎。具有70多年歷史的老牌日用品連鎖店Fred's關閉了564家門市,還是在9月申請了破產。快時尚品牌Forever21也在該月申請破產保護,宣布將關閉178家門市。

延伸閱讀:Forever 21正式聲請破產,3個錯誤成致命關鍵

即便還沒走到破產的地步,通過主動瘦身,縮減成本來過冬零售商不計其數。擁有Ann Taylor、Lane Bryant的女裝品牌Ascena Retail Group、休閒服飾品牌GAP、維多利亞的秘密(Victoria's Secret)都加入了關店潮的行列。

不轉型就等死!線上線下整合成競爭關鍵

這些實體零售店關閉的原因也並不新鮮,電商改變了消費者的購物習慣,沒有跟上數位時代的需求,被認為是實體零售業關店潮持續的主要原因。 瑞銀一份研究報告指出,隨著網購的普及,到2026年全球可能會有多達7.5萬家實體店關閉。

儘管關店潮可能還會持續,但不意味著實體零售行業會被電商取代。實際上在實體零售門市引來關店潮的同時,電商巨頭也正在積極佈局線下零售。2017年亞馬遜以137億美元收購了全美最大有機食品超市全食超市(WholeFoodsMarket),阿里巴巴則聯合一眾線下零售品牌推廣自己的「新零售」戰略,而京東和騰訊也相繼推出類似聚焦線下的「無界零售」和「智慧零售」。

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2017年亞馬遜以137億美元收購了全美最大有機食品超市全食超市(WholeFoodsMarket)
圖/ 愛范兒

就在美國實體零售業關店潮開始的2017年,愛範兒曾將「重回線下」評選為那一年的年度趨勢,我們認為零售業將不再僅限於單純聚焦線上或者線下的垂直領域,對線上線下的強連接和整合能力將成為零售業的關鍵。

實體零售不會凋零,線上零售也不會一枝獨秀,正如《不可消失的門市》作者大衛·貝爾(David Bell)在接受《哈佛商業評論》採訪時所說的:

無論零售業如何變化,其本質不會改變—— 始終是滿足消費者購物、社交、娛樂三方面的體驗需求。實體零售一定不會消失,只是存在的方式需要改變。

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:江可萱、陳映璇

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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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