傳統品牌市佔萎縮中!50年老牌內衣華歌爾,如何用科技力反攻快時尚?
傳統品牌市佔萎縮中!50年老牌內衣華歌爾,如何用科技力反攻快時尚?

近年來,台灣的傳統服飾市場受到電子商務、海外快時尚品牌的衝擊不小。其中,女性內衣品牌也深受影響。

「這些年的實體通路品牌營收,大概都是輕微衰退(負成長)。」台灣華歌爾總經理陳均輝說,相比10年前與現在,台灣華歌爾的整體銷售大約衰退了10%。他分析,這些影響主要來自網路品牌、快時尚興起,尤其對於內衣業者來說,來自日本的Uniqlo更是一大勁敵。

這樣的消費者購物習慣轉移,也可以看出台灣女性對於內衣的需求與以往不同。

面對這樣的趨勢,今年邁入50歲的老牌內衣品牌台灣華歌爾要如何應戰?

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陳均輝說,近年來台灣女性對於內衣的舒適度越來越在意。
圖/ 程倚華攝影

3D AI體型檢測機8秒完成量身,創造全新購物體驗

在2020年一開始,台灣華歌爾推出的第一招,就是3D AI體型檢測。要在一年之內巡迴北中南20個站點,吸引消費者體驗科技量身。

運用紅外線量測,3D AI體型檢測可於8秒內快速檢測全身3D表面資料,透過36個3D人體AI自動標記點方式,可以自動辨識並分析計算身高、三圍、腿圍,另外也可以自動計算出內衣尺碼及體型分析。消費者可利用資訊,透過臨櫃或是在電商平台上購買商品。量測之後的身材資訊,則會儲存在台灣華歌爾的CRM(客戶關係管理)系統之中,作為消費者臨櫃購物的身體參考資訊。

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圖/ 程倚華攝影

台灣華歌爾表示,這20個站點循環結束之後,預期可以導入約1萬名會員。雖然,這與台灣華歌爾目前已經有的百萬會員數比起來仍少,但主要還是希望運用科技力,帶給消費者新穎的購物體驗。

目前,全台灣僅有一台3D AI體型檢測器,被問到未來華歌爾在全台上千個櫃點中,是否會選點常駐這台設備?台灣華歌爾表示,將依據20個快閃店點的成效而定。

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在2020年,華歌爾將陸續在台灣各地開設3D AI體型檢測快閃店。
圖/ 程倚華攝影

舒適、美型都要兼顧,華歌爾用數據滿足消費者需求

談到近年來台灣女性對於內衣需求的轉變,台灣華歌爾產品研發本部協理簡琇惠說,「以往機能型的產品大概占比7成,但是目前舒適型與機能型的銷售佔比大約各占半數。」儘管台灣女性對於舒適型內衣的需求增加,不過,她也認為,女性對於內衣的需求是很多元的,對於美型的要求,華歌爾也必須要兼顧。

為了要持續研發符合市場需求的產品,台灣華歌爾自2014年起成立人因科學研究室,透過分析會員系統中的消費者各年齡層數據,進而開發出最適合台灣市場的產品。

去年3月份,華歌爾推出的Good Fit系列產品,強調同時兼顧舒適性與美型,就是第一個由人因科學研究室研發專利並商品化的系列。該產品也帶動了台灣華歌爾的整體銷售,在去年3月創下了較2018年同期成長155%的好成績。

相較於由專櫃人員量測身體數據,華歌爾推出3D體型檢測的主要用意,是蒐集更準確資訊,進而從中找出產品趨勢。未來能否有足夠的推新品速度、準確度,將考驗內衣老牌的科技戰術。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #大數據
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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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