聽音辨才!台灣新創橋良以聲紋辨識個性,找到自己最適合的路
聽音辨才!台灣新創橋良以聲紋辨識個性,找到自己最適合的路

AI技術的發展,讓「個人化」成為當代的趨勢,無論商業行銷、金融帳戶,都致力於提供最符合個人特質與需求的服務;建立「個人ID」的辦法,比較常見的是透過個人的影像和過去行為,以AI辨別其偏好,但現在還有另一種侵略性更低的可能方法——個人的聲音。

美國在三年前已有一個團隊Mattersights提供以聲紋打造個人化廣告推薦的服務,麻省理工學院(MIT)也訓練出了一個名為Speech2face的模型,用於地方惡作劇電話的查證;中國則是在兩年前開始應用於金融場景,以聲紋辨別是否為本人使用賬戶金融服務。而台灣,也有個新創團隊正致力於以聲音辨識系統讓每個人可以擁有適合的「選、育、留、用」的職涯環境——橋良(Bridge)。

「我的目標是讓父母可以理解小孩。」橋良創辦人郭旻昇是個「人生勝利組」,順著父母期待一路升到台大數學系,事實上他卻對自己的未來感到茫然,而且本身個性不善於交際,無形增添許多壓力,所以大二時毅然決然退學,先後做過餐飲業與壽險業務,以突破自己的社交困境。餐飲業與壽險業務那種不同於純粹數字運算的商業思維讓他有了新啟發,於是重投中山大學財經系就讀,希望未來可以朝向商業發展。

橋良創辦人郭旻昇
圖/ 賀大新攝影

心理學勾起過往回憶,欲實踐「人類動態論」

在二讀大學期間,課堂上郭旻昇碰到了對他人生產生重大影響的一套心理學理論:Sandra Seagal的「人類動態論」(human dynamics),這套理論提到人類是有不同到跟本性格的,而且與個人的聲紋有某些相關性;結合自己過去的經驗,郭旻昇覺得這套理論對自我探索確實大有助益,於是畢業時(2019年)決定將商業結合理想,以「實現因材施教的教育」為創業題目。

「人類動態論」將人們依照Mental(心理)、Emotianal(情感)以及Physical(行動)三大面向分成七種人格特質的類別,藉由學校的教授資源、外部合作的技術團隊,郭旻昇嘗試將AI技術結合人類動態論;然而,這當中最困難的還是如何將 MEP 指標在聲紋上上標,「我們足足花了一年之久。」郭旻昇說,為了擁有大量的訓練資料,橋良初期與市調公司合作,藉由宣傳廣告找出消費者輪廓,並分析他們的聲紋以上標。

Photo by Soundtrap on Unsplash

除此之外,橋良目前的主要合作對象是人資,一來因為人資也會有有大量的人員面試,二來人資一直以來的痛點都是如何讓正確的人坐到正確的位置上,這與橋良創辦的初衷可謂目標一致。至於收費方式,橋良採取SaaS收費模式,月收軟體服務費用,以及收取單筆上傳的音檔費用。

橋良目前的短期策略,乃繼續提供人資服務,同時讓模型可以更穩定,例如避免因感冒或青少年變聲造成的無法辨識等技術困難等等,未來希望可以將此服務帶入教育界,讓每一位孩子——也包括家長——都可以知道知道自己最適合的路在哪裡。

更多資訊歡迎收聽 Podcast《創業新聲代》EP124 橋良|以心理學結合AI,幫助企業建立、解讀一般大眾消費者的輪廓

創業快問快答

Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:創辦人在探索自我、人際溝通的過程中,接觸了不同的心理學理論,並深感「認識自己」與「理解他人」之重要,希望能協助每個人找到適合自己的位置,並被以正確的方式對待、少些冤枉路。

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?
A:可作為企業「輕量版」的資料庫,不用長時間累積資料、需時短、維護成本低,以質化分析補充大數據可能未掌握的動機脈絡。

Q:長遠來看,公司想成為一家何種類型的公司?下一步的目標是什麼?你們如何完成?
A:成為一家協助大家「解決衝突」的公司,不管是自我內心掙扎或是與人的衝突,其實都來至於對同件事認知期待的差異「太大」,透過橋良提供的工具來「認識自己」或「認識他人」能讓人們更能同理他人想法。
下一步以資訊系統為目標,開發一套知識管理系統,協助組織在判讀及發展人力資源時,能有所本、不仰賴個人決斷,透過公司即時分析後所得的資訊,提前預防或事後化解衝突。

團隊資訊

公司名稱:橋良股份有限公司(Bridge)
成立時間:2019/3/16
產品名稱:MEP 聲紋辨識系統
上線時間:2019/9/15
團隊人數:4 名
新創資料庫|Facebook

本文授權轉載自:創業小聚

關鍵字: #創新創業
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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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