自動販賣機收入暴跌35%!借力AI讓補貨更精準,能避免成為「時代眼淚」嗎?
自動販賣機收入暴跌35%!借力AI讓補貨更精準,能避免成為「時代眼淚」嗎?

在日本街頭,幾乎每個路邊轉角,都設有自動販賣機,夏天口渴,或者冬天想喝點什麼暖暖胃,都有清涼飲料、冰品,或是湯罐、熱咖啡供人選擇。

乍看之下,自動販賣機業者應該會是新冠肺炎疫情下的大贏家,畢竟販賣機既可避免與「人」接觸,使用也相當便利。然而,根據《彭博》報導,疫情期間日本全國近 300 萬多台自動販賣機收入跌逾 35%,重創程度出乎市場意料之外。

這樣的狀況迫使在日本有 4.6 兆日圓市場的販賣機產業加快轉型速度,以確保在疫情後的世界,能有容身之處,否則恐淪為另一種舊時代的「玩具」。

疫情讓衝動性購物不再,販賣機用 AI 跟上消費者的「需求」

《彭博》分析,自動販賣機業績下跌原因,除了遠距工作、居家隔離等防疫政策造成出門人潮銳減外,疫情時代下,消費者購物更具計畫性也是主因,這對於以往利用衝動購物以及即時方便性創造收入的業者來說,殺傷力很大。

東京雲端網路公司 VPC ASIA 執行長斯丹尼爾(Domink Steiner)預估,日本的販賣機中,只有 2 成機器能自動回報庫存狀況,其餘都必須等人親自去打開機器才能確認商品庫存,相當沒有效率,亦不貼近人們的需求。

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VPC ASIA 預估,日本的販賣機中,只有 2 成機器能自動回報庫存狀況,其餘都得手動確認商品庫存。
圖/ Ji Seongkwang on Unsplash

為了打破販賣機只是方便消費的框架,相關業者開始投資機器背後的數據分析。「我們要把販賣機想像成一間小店面,清楚客人喜歡哪些東西,除了賣飲料還可以賣什麼?缺貨了也要能及時補貨。」斯丹尼爾表示。

如 JR 東日本旗下飲料子公司 JR East Water Business,在 2020 年 12 月引進區位與商品分析 AI「HIVERY Enhance」,截至今年 3 月,已應用於 1,600 台自動販賣機,業績幾乎都有成長,理由正是因為能夠預先補貨,以及預測需求進行商品陳列。

透過 AI 分析,可以針對不同機台經營不同客群, 如在吸煙區前的可能是以男性居多、計程車司機為主,愛喝黑咖啡;有些車站學生多,含糖飲料或有影視動畫聯名的商品特別暢銷;在女性專屬停車區前,健康類型的飲料就很熱賣。根據數據資料,便能安排不同商品在不同機台,促進銷售。

補貨方面,販賣機連上網路後,可在某項商品快賣完前即時發出通知,也可以根據氣象預報或機台附近的活動,預先補貨,以免遇到有需求卻沒有貨的窘境。

可口可樂推出「訂閱每天喝」,挽救業績頹勢

為挽救日本自動販賣機銷售節節下滑的頹勢,可口可樂公司(Coca Cola)推出自動販賣機「包月訂閱」的新服務「Coke ON Pass」,消費者每月支付 2,700 日圓,即可每天從販賣機領取一款自己喜歡的飲料,品項不僅有可樂,還有咖啡、茶和其他類別。

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可口可樂「Coke ON Pass」服務可在全日本 34 萬台可口可樂販賣機使用。
圖/ Kotaro Kibe on Unsplash

據《日經新聞》報導,可口可樂在日本推出的訂閱服務,適用於全日本 34 萬台可口可樂販賣機,截至 1 月底,該公司的 App 下載量已達 2,500 萬。

自動販賣機是日本街道特殊的光景,但在疫情讓人流減少的衝擊下,又加上電商、各個通路競爭激烈,未來要如何殺出一條血路,結合科技和創意,或許是個出路。

資料來源:HypebeastBloomberg日經新聞

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本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #AI
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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