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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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