疫情下外送業績平平,「拿了就走」顧客卻更買單!線上外帶為何能大漲5倍?
疫情下外送業績平平,「拿了就走」顧客卻更買單!線上外帶為何能大漲5倍?

新冠疫情三級警戒,已將近一個月,智慧餐飲平台iCHEF共同創辦人程開佑指出,這波疫情看到餐飲業者許多創造力與轉型,如冷凍包、聯名、外帶組、外送與外帶商機等,但根據iCHEF的系統資料庫顯示,業績依然只停留在疫情前的4成左右。也就是說,整體營業額的損失,無法靠外送、外帶的成長補回。

從iCHEF的數據來看,現場外帶的訂單少了七成,外送雖然有微幅成長,但疫情爆發的這幾周,成長幅度持平,反而是「線上外帶」(線上點餐、到店自取)持續大幅攀升、成長5倍,為什麼?

「線上外帶」受消費者青睞的原因:省下開銷、降低暴露風險

程開佑表示,外送成長停滯可能有兩個原因:一是餐廳或平台的產能限制,二是消費者在面對長期封城的開銷考量。 到店自取不僅可以省下一筆外送運費,另一方面是,店家都會給予外帶優惠,如果只是住在附近,消費者會傾向線上點餐、到店自取。

而比起現場外帶,線上外帶可以減少店內等待的時間,能降低消費者的暴露風險。iCHEF也觀察到,有些消費者還是會擔心陌生人送餐,因為不確定外送員之前接觸過什麼,如果能降低接觸,他們反而會選擇就近點餐,自己前往取餐。

「安心是關鍵需求也是現在最需要的生意,」程開佑指出,現在消費者在出門覓食的時候最多的疑慮是:「這家餐廳乾淨嗎?」「可以不要用現金支付嗎?」「可以無接觸取餐嗎?」自從疫情爆發以來,消費者更加注意餐廳的環境衛生、防疫資訊,「他們想要找可以安心外帶餐點的餐廳,但不知道怎麼找。」

美食平台如何把「安心」變生意?揭露資訊、開放評價、走路買得到

所以,iCHEF決定推出「安心找外帶」美食平台。與Google地圖服務整合,只要消費者打開頁面,就可以直接定位,找出附近「可線上外帶」的餐廳,也可以看到Google我的商家的評分、防疫措施、是否提供線上支付、預估取餐時間等資訊。

【新聞照片一】iCHEF 深度整合Google地圖以及Google我的商家,宣布開放「安心找外帶」美
圖/ iCHEF

程開佑表示,他們看到許多餐廳為了讓消費者安心消費,儘管只是小吃店、銅板美食,也都認真升級防疫措施,甚至做的比政府規範更嚴格。所以平台上會讓店家提供「防疫標示」,主動標示店裡的防疫措施,而消費者也可以上去評價,「餐廳可以決定自己要提供什麼,但他所說的一切都會被公開檢視。」

程開佑表示,這個平台要有用,第一步是要增加店家數量與密度,才能讓消費者打開平台,馬上就可以找到「走路3分鐘」就能吃到美食的安心店家。目前已經有3000家餐廳上架「安心找外帶」,6月底前希望能達到5000家。

除了iCHEF,原是線上預訂餐廳平台的inline也順勢開啟「外帶、外送」功能,更推出「美食地圖」,放上原本的合作餐廳,讓消費者可以利用地圖,自由選擇要外送餐點,還是線上點餐自取,許多排隊名店都是合作店家,如橘色、詹記、涮乃葉、嵜本高級生吐司等都是。

針對店家,商家搜尋平台LINE熱點(LINE SPOT)也提供免費宣傳管道,店家只要註冊商家、填妥基本資料與外送、外帶優惠等資訊,就能為自己建立數位商店卡。LINE熱點會不定期撈取有優惠的店家,提高曝光、能見度,而消費者也可以在熱點上找到想要的店家。

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本文授權轉載自:經理人

責任編輯:郭昱彣、錢玉紘

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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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