FunNow攜手日本餐廳預訂系統ebisol,店家數翻3倍!後疫情瞄準日本在地市場
FunNow攜手日本餐廳預訂系統ebisol,店家數翻3倍!後疫情瞄準日本在地市場

即時預訂都會娛樂平台FunNow於今(1)日宣布,與日本餐廳預訂管理系統ebisol合作系統串接,ebisol旗下將近1,000家日本商家都將加入FunNow平台,讓FunNow於日本的店家數一口氣增加至1,500家。

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FunNow的共同創辦人暨執行長陳庭寬表示,雙方團隊已洽談許久,今年2月親自前往日本拜訪ebisol,正式敲定了本次的合作。
圖/ 蔡仁譯攝

FunNow的共同創辦人暨執行長陳庭寬表示,雙方團隊已洽談許久,今年2月親自前往日本拜訪ebisol,正式敲定了本次的合作,雙方將於9月底完成平台的串接。

與當地業者合作,FunNow日本店家數三級跳

FunNow在2019年7月,宣布攜手三普旅遊集團進軍東京,在2019年9月宣布獲得CSV創投基金投資。該基金瞄準社群創新型的潛力企業,由日本上市公司NEC Capital Solutions Limited與Venture Labo Investment合資設立,FunNow是他們首度出手投資台灣新創。截至目前FunNow已插旗日本東京、沖繩與札幌。

而ebisol則是日本的餐廳預訂系統,旗下商家超過2萬家,本次與FunNow合作的商家數則在1,000家左右,知名連鎖餐飲集團OIZUMI FOODS旗下擁有191間居酒屋的「わん」也在第一波合作的名單中。本次合作也讓FunNow於日本的店家數從500家翻三倍至1,500家。

之所以第一波只有1,000家商家加入,陳庭寬表示,雖然與ebisol串接,但FunNow還是要進行產品上架與洽談,首波也挑選較知名的商家加入FunNow,他也表示,未來ebisol旗下的商家越來越多,連帶加入FunNow的商家也有機會成長。

對ebisol的商家來說,透過FunNow有機會增加來客數,也能運用FunNow尖離峰時段差別定價、限時促銷等功能來銷售閒置座位。「此外,FunNow平台預先支付的特性,也能解決日本餐飲產業居高不下的no show問題。」ebisol執行長田中宏彰說。

據了解,雙方合作採分潤制,透過FunNow預訂ebisol系統上的商家,FunNow將支付一定比例的金額給ebisol。

疫情衝擊觀光事業,FunNow日本營運策略從旅客轉向當地客

FunNow目前瞄準的市場有台灣、日本、馬來西亞與香港,其中台灣、馬來西亞與香港都是以服務「本土消費者」為主。唯獨日本因其旅遊大國的特性,FunNow在策略上是希望讓台灣、香港、東南亞各地的旅客成為先行者,把FunNow的服務帶進日本。

但因為邊境封鎖對日本的旅遊市場帶來強烈的衝擊,沒有旅客能夠入境,讓FunNow在日本的營收驟降。現在,FunNow在日本的廣告投放、行銷也轉向鎖定當地消費者。

而與ebisol的合作,不只能一口氣加大FunNow於日本的店家數,對於日本當地的消費者來說,也有更多當地熟悉的品牌能夠選擇,有機會拓展更廣大的日本用戶。

責任編輯:錢玉紘

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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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