FunNow進攻東南亞跨大步,成功串連GrabPay降低支付門檻
FunNow進攻東南亞跨大步,成功串連GrabPay降低支付門檻

即時預訂服務App FunNow宣布完成與東南亞獨角獸Grab旗下的支付服務GrabPay的技術整合,FunNow用戶將可透過Grab Pay來結帳。目前除了GrabPay之外,FunNow亦提供信用卡、金融卡、Apple Pay、LINE Pay、Google Pay等支付方式,目標是將消費者的支付門檻降至最低。

FunNow也在馬來西亞積極搶占消費者眼球,除了推出馬來文版本之外,也與Grab異業結盟,讓帶有FunNow Logo的Grab車隊在馬來西亞吉隆坡奔馳。

FunNow馬來西亞版本於2018年年底上線,目前有五萬註冊會員數。

馬來西亞是FunNow在台灣、日本之後的第三大市場,2018年年底登陸馬來西亞後,FunNow也在2019年年底開放馬來文(Bahasa Malaysia)版本,是繁中、簡中、英語、日語之後的第5個語言版本,為的就是攻占當地占比70%的馬來人市場。FunNow馬來西亞總經理湯其瑄說:「FunNow Malaysia致力於在地化為發展目標。」

GrabPay是東南亞通用支付管道

支付的方便與否,是消費者是否願意消費的重要因素之一,FunNow特別以吉隆坡為例,例如消費者用線上刷卡,需要3D驗證身份,但過程中若網路速度太慢、銀行系統商處理資料時間過長,消費者可能會因支付體驗不佳,中途跳出而無法完成預訂。

因此FunNow與東南亞獨角獸Grab旗下GrabPay合作,將解決吉隆坡市場的線上支付困境。

2018年6月上線的GrabPay,從推出至今都是馬來西亞電子錢包市場的領頭羊,目前約有80%民眾使用GrabPay支付,透過GrabPay將能大幅提升當地消費者對FunNow的使用意願,並讓支付流程更加順暢。

GrabPay也在東南亞各主要國家(新加坡、馬來西亞、印尼、菲律賓、越南和泰國)皆獲得電子支付許可證,未來FunNow要拓展至更多東南亞市場,也會和GrabPay及Grab有更多的技術整合及戰略性合作。

湯其瑄特別點名泰國:「曼谷有望成為FunNow下一個前進的東南亞市場。」

延伸閱讀:同樣有富爸爸軟銀,Uber走下坡,Grab卻將擺脫赤字轉虧為盈?

跨年期間聯手Grab計程車,擴大FunNow知名度

除了跟GrabPay串接,擴大支付管道之外,FunNow Malaysia也特別跟Grab的計程車合作,在2020年跨年期間有20台帶有FunNow Logo的Grab出租車在路上跑,藉此擴大知名度。

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FunNow與Grab進行策略合作,在馬來西亞有20台帶有FunNow logo的計程車在路上跑。
圖/ FunNow

在活動期間一個月內,車體、車內與線上動態廣告,共達到超過380萬次的曝光、6,000次的乘車人次。

不僅是叫車平台及車體廣告,透過Grab在東南亞擴張的超級App平台,FunNow後續將跟Grab展開更深度的合作,進一步接觸到Grab在東南亞廣大觸角所覆蓋到的消費族群。

責任編輯:陳映璇

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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