國泰金開放台灣之星、易遊網合作,金融生態圈是怎麼運作的?
國泰金開放台灣之星、易遊網合作,金融生態圈是怎麼運作的?

不一定要走進銀行才能得到金融服務,金融業者打開大門,透過跨產業合作,將金融服務融入生活場景中,已經成為趨勢。

國泰金的步伐很快,打破只跟單一業者跨業合作的方式,從去年(2019)開始,陸續找來旅遊、交通、電商、電信等不同產業領域的業者合作,建構「數據金融生態圈」,一年下來,有什麼樣的合作成果?

不再單打獨鬥,國泰找上異業建構生態系

國泰金去年透過整合集團內資源,與多家跨產業業者展開合作,以POC(Proof of Concepts)小規模形式,驗證並優化新的商業模式,與台灣之星、蝦皮、易遊網、PChome等業者展開合作,建構與不同產業的生態圈。

國泰金控副總經理梁明喬表示,透過POC(Proof of Concepts)小規模的驗證,串接雙方資料數據、研究新的商業模式。POC結束後,會檢視流程與客戶反應來修正,不過POC只有約三個月的時間,通常不會有明顯立即的業務效益,但仍可觀察到一些現象。

去年,國泰跟電信公司台灣之星合作,將原客戶手機補貼金轉為多元金融商品,客戶購買電信資費方案後,若不使用手機補貼則可選擇小額信貸、刷卡金。台灣之星發現,在此模式下,能有效提升高資費綁約, 雙方指定用戶在POC期間,就帶動網路門市月租999元以上資費方案,申辦量月增近15%。

此外,國泰跟旅遊電商平台易遊網,推出台灣首個保險監理沙盒,讓顧客可以在易遊網購買機票、行程時, 在不必跳轉網頁的情況下,直接在易遊網官網或App上,直接投保旅平險,目標在下一個階段,能將旅遊綜合險一併埋入,同時滿足出國的完整保障。

國泰金控總經理李長庚觀察, 夥伴關係會成為企業經營的新常態,有助避開未知風險,藉由異業數據的交換,能突破框架、獲取過去沒有的機會。

機會:開發新客群,為銀行創造新商模

在台灣,平均每3,700人就有一家銀行提供服務、每800人就有一台提款機,金融服務過度密集,一直以來都有「overbanking(銀行數太多)」問題,對銀行來說,在市場過度競爭下,也很難有空間開拓新的市場與客群。

梁明喬先前受訪時曾分享,國泰的客戶平均年齡落在30歲以上,因此透過異業合,除了有機會學習不同產業的服務流程、產品包裝等Know-how,更重要的是有機會透過金融服務與場景的結合,接觸到過去沒能服務到的客群。

舉例來說,與PChome推出的「手機碎屏險」(註:提供手機損壞的保險),就有機會透過單次投保背後的數據(電商+投保雙方數據),進一步分析客戶需求,挖掘新的年輕客群,國泰金補充,Pchome的合作是透過API串接,並透過專屬連結與OTP驗證,快速為購買商品投保,並沒有涉及數據交換。

過去金融服務的商業模式相對單純,顧客若有需求,就要到銀行分行,或是銀行官網上尋求服務, 但是生態圈的出現,打破過去的遊戲規則 。

舉例來說,先前國泰跟可樂旅遊合作,顧客在線上購買行程時,無需重複填寫相關資料,即可加購旅綜險。對銀行來說,透過旅行社的平台,能更精準鎖定顧客對保險產品的需求,同時也將過去銷售保險的通路,與旅遊場景結合。

不過,並非所有的異業合作夥伴,都有交換數據的意願及IT能力,因此如何達到有價值的共識是關鍵。

有了數據後,金控內部的各子公司必須在合乎相關監管規範,重新串接內部系統、設計流程,以及解讀不同產業的客戶數據,內部工作流程的改變,所有的員工都必須具備數位轉型的意識與能力,才能面對新挑戰。

因此,國泰金控也喊出「CaaS國泰即服務」(Cathay as a Service)為核心的服務生態圈。目標希望未來能將金融服務,嵌入到任何有需要金融場品的場景中,打破過去只能在銀行通路尋求服務的商業模式。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #生態圈
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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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