咖啡用乳業務佔31%!鮮乳坊打進路易莎供應鏈,如何助小農搭上黑金列車?
咖啡用乳業務佔31%!鮮乳坊打進路易莎供應鏈,如何助小農搭上黑金列車?
2021.06.16 | 新零售

根據問卷調查結果顯示,全台灣約有45%的人最愛喝拿鐵。對於一杯拿鐵而言,除了咖啡豆本身的風味以外,最關鍵的莫過於鮮奶。

2015年群眾募資起家的慕渴股份有限公司(鮮乳坊),成功搭上咖啡風潮列車,供應路易莎咖啡以及許多獨立咖啡館鮮乳,根據2019年數據,每月咖啡用鮮乳供應量約110噸。 從2016年切入咖啡用乳市場,年度咖啡用乳量只佔鮮乳總量9%,直至2018年已成長為31% ,成為鮮乳坊最主要業務項目之一。

到底鮮乳坊是如何運用本身的三大專業,顛覆了過往咖啡業務用奶的供應鏈,徹底扭轉了人們對於咖啡用奶的既定印象?

鮮乳坊
圖/ 食力

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從飼養開始做品質控管

有別於大乳品公司的鮮奶從諸多酪農戶收乳後混合做標準化處理的風味一致。鮮乳坊創辦人龔建嘉表示,鮮乳坊所使用的都是單一牧場的鮮乳,單純來源讓鮮乳坊更有能力從牧場端去調整飼養的配方、環境等要素,讓生乳風味穩定。也因為這樣從源頭管理,使得生乳的乳脂肪與乳蛋白都相對高,發泡性很好,加上每個牧場的鮮乳有不同的獨特風味,讓咖啡師可搭配不同咖啡豆使用,更加凸顯咖啡的美味。

選手都愛的優質鮮乳!乳蛋白與乳脂肪高於一般鮮乳

龔建嘉指出,鮮乳坊會受到咖啡業者喜愛,除了風味以外,最主要的原因在乳蛋白與乳脂肪都高於台灣平均標準,乳蛋白介於3.2~3.3%,高出市面上其他鮮乳0.2%;而乳脂肪則是3.6~4.1%之間,比台灣平均的3.2~3.6%高上許多。這些數值也意味著更快的發泡速度與更長的奶泡維持時間。

鮮乳坊業務代表姚致宇分享到,台灣選手呂宜蓓在2017年以及2019年的世界咖啡大師賽(WBC)中,都使用鮮乳坊。「一般上這種比賽都會提供當地的鮮奶、或者需要在當地再尋找原物料,但是對於咖啡師而言,那未必會是他們想要的風味。」因此很多選手都會想辦法攜帶自己熟悉也喜歡的材料去比賽。但是 鮮乳最難的在於如何配送,才能保持溫度、風味 ,這讓他們煞費苦心。2017年在韓國的比賽,透過非常多管道申請與溝通,最終才能讓鮮乳帶上飛機。而2019年長達12小時的波士頓之旅,則委託空服員照看鮮乳。

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圖/ Pexels

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誰說鮮乳產量只能冬多夏少!安排合適配種時間就搞定

夏季炎熱的天氣會導致不耐熱的乳牛食慾下降、乳量銳減,鮮乳坊透過調整乳牛的配種時間、營養均衡、降溫設備等方式,讓乳牛計劃性生產,盡量讓冬夏兩季的鮮乳產量可以平衡。

龔建嘉特別分享到,「路易莎會配合我們乳牛的產量,做促銷活動,達到一個產銷平衡的模式。」這些促銷往往會在乳量較多的冬天進行,讓冬天多餘出來的鮮乳可以更好地被利用,也可以避開產量可能比較稀少的夏天,避免供應不足發生。

以往大乳品公司的業務用乳若遇到缺奶時,可能會用補貼折價或者是提供還原乳的方式補足,但還原乳的應用效果不如鮮乳。如果咖啡館採用單一來源鮮乳,的確有可能會遇到乳源不足的情況,龔建嘉表示,即使如此也只能坦誠說沒辦法供應,「畢竟我們叫做鮮乳坊,從一開始我們的品項就只會有鮮乳,不會提供非鮮乳的品項。」

鮮乳坊Facebook專頁
圖/ 鮮乳坊Facebook專頁

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龔建嘉強調,鮮乳坊一直以來的自我定位都是「 畜牧公司 」,目的是透過與品牌合作,協助小農改善困境。「 我們只是通路與農民之間的橋樑,消費才是改善農民的力量 。」這也是為什麼產品上都保留牧場名字,而不冠以鮮乳坊。龔建嘉期待,隨著咖啡業務的拓展,能夠讓更多人藉由鮮乳認識各個牧場,進而支持他們;而農戶也可以因為收入提升,投注更多心血在牧養牛群上,產生生生不息的正向循環,讓台灣畜產業更升級。

本文授權轉載自:食力
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #咖啡產業
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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