守護台灣美食日常!iCHEF推免費「外帶平台」,一鍵搜尋外帶店家、線上點餐
守護台灣美食日常!iCHEF推免費「外帶平台」,一鍵搜尋外帶店家、線上點餐

餐飲POS業者iCHEF於今(11)公布《紓困政策意見調查》,報告數據顯示,在第三級警戒至今自主歇業的店家,過半數決定在七月會重新開始營業,且只有兩成的店家規劃資遣員工。

iCHEF外帶平台
在平台上,消費者可以依照自己所在的地區找尋附近可供外帶的餐廳。
圖/ iCHEF

有鑑於此,iCHEF整合Google地圖以及Google我的商家,宣布開放「安心找外帶」美食平台,讓消費者依照自己的防疫服務需求,透過平台尋找附近符合條件餐廳,並直接在線上點餐後前往外帶,首先開放的搶鮮版即有3,000間餐廳上線。

外帶地圖:一次找尋周邊外帶餐廳,已有3,000家上線

iCHEF共同創辦人程開佑表示:「防疫升級以來,看到許多餐飲業者做冷凍包、聯名、外帶等,誕生了很多創新、創意與創造力。但很現實的是,業績就是停留在四成左右,大家以為消費者會轉為外帶,沒有,消費者直接不來。而且這個狀況預估會持續到防疫升級結束。」

為了協助餐飲業者,iCHEF決定打造「安心找外帶」平台,讓消費者直接搜尋附近提供的外帶店家並線上點餐。

「安心找外帶」平台將以每周為單位更新,目前免費支援所有iCHEF店家使用,開通點餐網站功能後即可立即上線,尚未成為iCHEF用戶的餐廳,亦可透過疫情限定的零元方案,免費開立iCHEF帳號加入此平台。目前共有3,000家餐廳上線,預計6月底將達5,000個上線店家,iCHEF將優先協助餐廳上架,日後再進行針對消費者的行銷推廣。

除了直接找尋消費者附近的餐廳,iCHEF的平台也有篩選功能,消費者可以找尋提供線上支付或無接觸取餐的店家,但目前iCHEF並不提供審核功能,採用店家自行標註、消費者確認的方式運作。且透過線上點餐外帶後也能預估時間,免去排隊群聚的可能性。

iCHEF也預計在6月25日更新「店家防疫聲明」、「距離排序」、「餐飲類型」等更多功能。除此之外,也將新增篩選公益性質的指標,如「高雄好家載」店家、提供醫護人員用餐、待用餐等特殊需求。

「只有我們是沒有辦法做出一個平台的,需要餐廳、成千上萬的餐廳;消費者,不只是大安區而是全國各地的消費者一起投入,這樣這個平台才有機會運作,才能真正幫助到餐飲業者。」程開佑說。

inline美食地圖
inline的美食地圖也從地理位置出發,標示與inline合作的店家與訂餐網址。
圖/ inline

除了iCHEF之外,原先是線上預訂餐廳的inline也在這段時間內,成為餐飲線上點餐外帶、外送的預訂工具,也推出了美食地圖。放上與inline的合作餐廳,讓消費者可以就自身所處的位置選擇餐廳線上點餐自取或外送。

《紓困政策意見調查》:原歇業店家過半欲回歸、近八成餐廳將申辦政府紓困

iCHEF也公佈了針對餐飲業者的《紓困政策意見調查》,共計860家家餐廳參與,有效問券849份,程開佑也表示,在去識別化處理後,已將相關資訊寄送給政務委員唐鳳團隊參考。

報告數據顯示,從三級警戒至今開始歇業的店家中,有過半決定七月份將再重新展開營業,即使虧損還是想持續經營。對於預期疫情影響生意的時間,餐廳平均認為大約第四季(10月、11月)才能回復正常營運。

值得注意的是,雖大多餐廳規劃減少員工工時,卻僅有兩成的餐廳考慮資遣員工,不考慮資遣的餐廳有逾七成都是希望「吸收虧損、保住家人與員工」。而針對政府對餐飲業的「紓困4.0方案」,有近八成(78%)的餐廳表示會去申辦政府紓困專案。

「老實說,目前看來全球的紓困都很難真正、有效地拯救餐飲業,只能靠消費者與餐廳共同的努力,不要讓恐懼摧毀掉台灣的美食日常。」程開佑說。

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #餐飲業動態
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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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