台灣大車隊攻進外送戰場!鎖定高檔餐廳,2.2萬名司機給新玩家帶來哪些優勢?
台灣大車隊攻進外送戰場!鎖定高檔餐廳,2.2萬名司機給新玩家帶來哪些優勢?

疫情三級警戒持續延長,餐廳禁止內用、娛樂場所關閉,民眾也減少外出防疫,計程車司機就透露,現在的載客量比平常,至少掉了七八成。

這對計程車業來說,是危機也是轉機,台灣大車隊發現,雖然搭車需求減少,但是外送需求大增,用餐尖峰時間,等外送都要花很多時間。既然沒有客人載,車子空著也是空著,台灣大車隊決定,讓全台2.2萬名司機,投入餐飲外送行列。

瞄準飯店、高檔餐廳,跟外送平台做出區隔

防疫升三級以來,如果不想自己煮飯,就只能靠外帶或是外送餐點,台灣大車隊看到防疫沒人出門搭車的空窗期,宣布推出「55688精緻美食配送」服務。

台灣大車隊營運長周恆倫表示,一般的外送平台,都有配送區域、訂購量的限制,台灣大車隊的外送服務,主要會瞄準大型飯店、高檔餐廳,以及大型餐飲業者,適合中、大份量訂單,沒有距離限制,消費者在哪裡都能送。

業者表示,外送服務是24小時全天候的服務,消費者向餐廳完成訂餐後,合作的餐廳接著聯繫台灣大車隊集團客服中心,確認運送餐點的需求(距離、數量),客服中心會先派遣集團旗下全球快遞,透過機車來配送,若是遇到大體積、高重量、或易搖晃變形類型的食物,則會安排台灣大車隊司機,將食物送到消費者手中。

台灣大車隊
台灣大車隊的外送服務的運費,統一會由餐飲業者支付,運費的價格,會由客服中心依照運送距離的距離,向餐廳報價。
圖/ 台灣大車隊

台灣大車隊的外送服務的運費,統一會由餐飲業者支付,運費的價格,會由客服中心依照運送距離的距離,向餐廳報價,會在司機抵達店家後,直接向店家收取。業者補充,餐飲業者可利用台灣大車隊,提供的包括信用卡、電子支付等25種無現金支付方式付款。

若市場反應佳,考慮列入常態服務

相較於一般外送平台,台灣大車隊表示,計程車隊的優勢在於車多,旗下有2.2萬台車,就算在用餐尖峰時間,媒合的速度也比較快,送餐的距離也不會受到限制,透過計程車運送大量餐點時,由於汽車車內寬敞,確保餐點不擁擠、不堆疊、不變形,也適合運送高檔餐點。

在安全方面,台灣大車隊表示,除了嚴格要求司機取餐送餐過程全程配戴口罩外,取餐送餐前都會固定消毒,並配合政府實施「簡訊實聯制」,也是全台第一間,提供全額補助司機接種COVID-19疫苗的計程車隊。加上司機服務行程軌跡、時間紀錄,車輛系統監控,行程可充分掌握,對店家以及消費者都可以有保障。

台灣大車隊
台灣大車隊表示,外送是緊急因應目前社會狀態所推出的服務,接下來會陸續公布合作店家名單。
圖/ 台灣大車隊

台灣大車隊表示,外送是緊急因應目前社會狀態所推出的服務,接下來會陸續公布合作店家名單,也歡迎有外送服務需求的餐廳,隨時向台灣大車隊客服中心聯繫。

在價格方面,業者表示目前報價未系統化,短期內會採用客服人力方式報價,未來若市場反應不錯,台灣大車隊旗下的全球快遞,會考慮列入常態服務,逐步規劃報價系統化服務。

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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