比Amazon Go辨識有效率!工研院攜手全家開智慧商店,商品拿起即進App購物車
比Amazon Go辨識有效率!工研院攜手全家開智慧商店,商品拿起即進App購物車

歷經約3年的研發,工研院運用AI(人工智慧)發展電腦視覺辨識,以及多重感測技術,正式推出全台首套自主研發的無人商店「易取智慧商店」。

同時,工研院與全家便利商店簽約合作,將於工研院光復院區建置智慧商店,並預計在今年年底進行試營運開幕,將台灣零售業的數位化進程,帶向下一個里程碑。

商品辨識準確率達99%,App自動結帳拿了就走

「易取智慧商店」的購物流程十分簡單。首先,消費者只要透過事先綁定好支付方式的手機App,掃描商店入口的QR code就能開啟閘門進入。

接著,系統能即時辨識消費者拿取的商品種類與數量,同步更新手機購物車資訊;若將商品放回貨架,商品即從購物車刪除。

全家 工研院 無人商店
工研院與全家攜手推出的新無人商店「易取智慧商店」,就位於工研院新竹光復院區內。
圖/ 蔣曜宇攝影
全家 工研院 無人商店
消費者只要拿取商品,系統就能即時辨識商品的種類與數量,並同步更新手機購物車資訊。若將商品放回貨架,商品即從購物車刪除。
圖/ 蔣曜宇攝影

最後,透過手機App掃描商店出口的QR code就能開啟閘門,手機購物車即自動完成結帳,不僅讓消費者免排隊、拿了就走,還能立即收到消費明細。

拿了就進入手機購物車、放回去就從購物車刪除的特色,讓工研院的這間易取智慧商店,在形式上更接近於Amazon Go的無人商店運作模式,而並非7-ELEVEN的無人商店(要求消費者另外將商品拿到結帳區、讓機器做辨識)。

在技術上,易取智慧商店結合了多項AI人工智慧與大數據的創新研發。

工研院巨量資訊科技中心執行長馮文生指出,智慧商店導入了鎖定消費者人流的「電腦視覺辨識」;貨架內結合攝影機、紅外線、重量感測的「多重感測技術」,以及判斷商品與消費者互動關係的「AI人工智慧動作識別」等多項技術。

工研院統計, 目前的商品取放辨識準確率大於99%、商品與人員的綁定準確率大於98%,整體正確率達98%以上。

馮文生強調,這套技術並非要取代傳統超商,而是針對特定場域展店,如小型封閉社區、一般超商不會進駐的偏遠地區等。此外,這套技術還能應用在賣場、量販、零售百貨、物流、倉儲領域。

只需1、2台電腦就能算帳,但冰品、小商品難上架

此外,馮文生也表示,易取智慧商店比起Amazon Go還多了一項優勢:Amazon Go的感應貨架主要只有影像及重量的辨識系統,但易取智慧商店另外在貨架上加裝了紅外線感測,可以想像為貨架前方的一道「光柵」,當消費者把手伸進去時,才會啟動系統開始運算。

「Amazon Go並沒有加裝這樣的啟動機制,所以他們的系統就是不斷在偵測狀態中,運算成本非常大。透過紅外線光柵,我們能省下許多運算成本,後台只需要一、兩台PC就可以負荷。」馮文生說。

不過,他也指出目前技術無法滿足的痛點。

舉例來說,假設有一批穿著相同的人一起進到商店裡,影像可能會辨識不出誰是誰;至於在商品方面,重量太小的商品如口香糖,現階段可能也不適合上架,因為重量愈小,重量感測器的精準度就需要更高,而成本也會更高。

馮文生 工研院
並非所有商品都適合上架。工研院巨資中心執行長馮文生表示,像冰品,就因為低溫會影響感測敏銳度,而難以上架。
圖/ 蔣曜宇攝影

「冰品也比較不合適。雖然我們有冷藏貨架,可以上架冷藏品,但如冰棒等冷凍冰品,在低溫下感測器的靈敏度恐怕有限。」馮文生說。

目前工研院這間易取智慧商店一次最多容納約6到10人,希望等到年底正式與全家合作、試營運後,最多可以一次容納20人。屆時進店所需的App,也將整合進全家既有App中。

解決勞力負擔與缺工痛點,易取智慧商店年底試營運

為何要推出這間易取智慧商店?

工研院總營運長余孝先指出,台灣正面臨高齡化社會,勞動人口逐漸下降,科技正可以減少在尋求人力上的負擔。

其次,實體商店長期面臨電商挑戰,電商營收比重也逐年上升。為抵抗電商的挑戰,便利商店提供的服務也愈來愈多角化。

但余孝先強調,電商能紀錄顧客商品挑選的足跡,實體店難以實現。但在易取智慧商店中,透過AI與物聯網的數據偵測,實體商店就有辦法做到這件事了。像是哪些商品消費者拿了後又放回去?消費者進店後大多走進那一條走道?這些數據統計後,都有機會提供店家進一步優化的建議。

值得注意的是,無論是工研院還是全家,都不強調易取智慧商店的「無人」性質。

「全家未來不會往無人店的方向發展,」全家總經理薛東都說,「但用新的設備機器減少人力使用是一大方向。」他表示,自己心底的藍圖和余孝先想像的超商未來很類似:未來可能一個店員就能管十間店,他可以每間店只去個半小時、一小時,做補貨上架等服務,其餘時間則能以無人商店模式繼續運作。

在「有人」與「無人」的狀態中切換的便利商店,可能就會是人們未來新的日常。

全家近年科技布局相當快速,2019年開設兩家科技店,提供商品辨識系統、電子標籤、自助結賬等智慧系統服務。他們今年更將投入35億元發展科技零售業,加速數位轉型,並 預計年底前要在100家門市裡導入150台智能咖啡機,同時再增設自助結賬機共55台。

全家 薛東都
全家近年來數位布局進展腳步快,總經理薛東都(右)表示,年底前全家預計要在100家門市裡導入150台智能咖啡機,同時再增設自助結賬機共55台。
圖/ 蔣曜宇攝影

「我們的門市內不會只有自助結賬,主要是在尖峰時段作分流、加速結帳速度。目前測試發現,尖峰時有30%的消費者會去使用自助結帳機。」薛東都說。

雖然易取智慧商店在年底試營運後,「正式導入的時機、如何與門市結合營運」仍在研擬階段,薛東都則認為,在後疫情時代,過去在台灣或中國遇到瓶頸的無人商店,又找到了新的機會。

對薛東都來說,零售產業就是這麼特別。「許多過去發現不可行的東西,突然就又可行了。消費者的需求不斷變化,除了得要掌握消費者行為變動的方向以外,更重要的是,你要隨時保持著想像力才行。」他說。

責任編輯:張庭銉

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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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