亞洲藏壽司掛牌上櫃,股價單日大漲96%!餐飲話題王未來有哪些觀察重點?
亞洲藏壽司掛牌上櫃,股價單日大漲96%!餐飲話題王未來有哪些觀察重點?

這一天,是屬於亞洲藏壽司的日子。9點敲鐘甫結束,櫃買中心恭喜、香檳聲不斷,甚至連日本社長田中邦彥都親自來電視訊祝賀,並送上獎勵金牌肯定員工努力。

打著「第一家日本迴轉壽司品牌」來台耕耘6年後,亞洲藏壽司正式於17日掛牌上櫃,股價從承銷價55元漲至108元, 單日大漲96%,刻下成長里程碑,持續邁向第一階段目標:開50間分店前進。

亞洲藏壽司上櫃掛牌
從興櫃市場轉攻上櫃,亞洲藏壽司董事長兼總經理西川健太郎(右)難掩掛牌興奮情緒。
圖/ 吳元熙攝影

「對股價沒有特別期待,但相信能反應營運成果。」亞洲藏壽司董事長兼總經理西川健太郎難掩掛牌喜悅,卻仍謹慎表示。

即使今年受新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情影響,3、4月營收相較去年衰退,亞洲藏壽司在今年前8個月累計營收14.78億元,繳出年增12.51%表現。

8月份新增台北信義ATT店、台南Focus店後,亞洲藏壽司全台店鋪達29間,帶動單月營收成長30.46%,預計今年底可突破30間。

長遠目標在海外,亞洲藏壽司未來看「展店效益」

「觀察餐飲業IPO需注意新店效應!」凱博聯合會計師事務所會技師黃惠婷提醒,餐飲業只要開出分店,營收多半就會成長,單看整體營收變化意義並不大,真正需觀察的是同店業績(Same Store Sales ,SSS)貢獻是否成長。

以亞洲藏壽司來說,鎖定家庭客、團體客群,提供半自動式透明保鮮蓋「鮮度君」、回收餐盤扭蛋遊戲「BIKKURA-PON」等用餐體驗,8月共有29間店、營收為2.44億元,平均每店年營收約843萬。

亞洲藏壽司指出,未來除了百貨商場店面外,會逐步將展店重心轉往街邊店,鎖定擁有足夠人口,但餐飲業或商場尚未飽和的區域發展,維持每年5~10間的展店速度。

亞洲藏壽司上櫃掛牌
亞洲藏壽司是日本Kura Sushi, Inc在台子公司,董總、財務長、人事經理等營運團隊幾乎都是日籍人士。
圖/ 吳元熙攝影

「台灣只是亞洲藏壽司的前哨戰,」星達管理顧問董事長詹克群指出,餐飲業在IPO後,展店速度可望加快,且會有更好的市場能見度與廣告宣傳空間,但長期發展還是得觀察他們跨足海外的時間與實際成效。

他解釋,亞洲藏壽司專注提供單一品牌產品,與王品、瓦城等多品牌餐飲集團戰略不同:前者因為目標國際化發展,推單品牌較容易有識別度,缺點是較容易受餐飲趨勢變化、市場波動與競爭影響,經營風險比多品牌集團來得高。

值得注意的是,亞洲藏壽司的營收成長速度雖快,財報「營業費用」卻一直處在高檔,影響整理獲利表現,帳面上已連續三季出現虧損。詹克群提醒,多數日本企業對食材、裝潢要求較高,加上跨入海外市場開子公司需支付母公司權利金等因素,較難壓低營業成本,因此需關注展店成本何時完成攤提。

西川健太郎回應,以台灣市場來說,會先評估每一間新店都有60%的股東權益報酬率(ROE),並在5年內認列完裝潢、設備等固定成本,加上有上櫃申請費用需認列,因此展店前期支出較多。

他強調,亞洲藏壽司的長期目標是在亞洲展店200家,包含中國、東南亞都是市場選項之一,發展方向不變。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #IPO #餐飲產業
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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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