Nu Skin也推AI膚質檢測App!美妝品牌、直銷大廠為何都搶著跳進「精準保養」大坑裡?
Nu Skin也推AI膚質檢測App!美妝品牌、直銷大廠為何都搶著跳進「精準保養」大坑裡?

直銷大廠Nu Skin宣布推出AI美膚顧問服務「Vera」,當消費者透過官方APP填寫3分鐘線上肌膚諮詢問卷、拍1次臉部照片後,即可得到個人化養膚建議,購買到更符合身體狀況的產品。

6月份正式推出的「VERA」 AI服務,蒐集來自全球近50個市場、超過1萬筆資料。 值得注意的是,這項服務不僅面向消費者,同時也結合了Nu Skin自家的客戶管理系統,比方直銷人員邀請顧客體驗AI測膚質後,可持續追蹤顧客的膚質變化、下單進度。

NU SKIN AI皮膚產品
NU SKIN 最新AI智慧美膚顧問「#VERA美膚顧問」三大特色「大數據、個人化、玩體驗」。
圖/ NU SKIN

如新台灣總經理張雅婷表示,「疫情邁入第二年,全球社會就業結構也出現轉變,更湧起一股創業轉職潮,我們看見了許多新的機會。希望在科技幫助下,讓夥伴增加專業化、客製化、體驗化。」

對Nu Skin而言,這項嘗試並不算是危機轉型,因為他們在2020年疫情期間仍繳出營收25.8億美元成績,反而是比較像跟進大廠的AI美妝、保養趨勢。

近年來,想透過AI幫顧客找到適合產品、增加品牌黏著度的國際企業不在少數,如資生堂(SHISEIDO)在2019年推出一套物聯網膚質管理裝置「Optune」,強調可結合外部環境(濕度、溫度、花粉)與用戶個人變化(月經週期、情緒)等偵測每日膚質變化,用來搭配適當的保養品。

萊雅(L'Oréal)集團於2000年消費電子展(CES)秀出了AI美妝保養機「Perso」。設備同樣主打個人膚質偵測,但多了底妝,唇色分析。

研究機構Forrester指出,當品牌能推薦或提供個人化服務時,能吸引高達77%的消費者;Accenture則發現當品牌提供個人化服務時,會有75%的消費者更願意購買商品。

這股趨勢也吸引台灣本土廠商投入,包含訊連科技旗下的玩美移動、新創公司元盛生醫。

玩美移動的「YouCam AI智慧膚質檢測」主打兩大功能:第一,建立七萬張不同膚色、膚況的照片資料,分析使用者膚質狀況,第二,透過擴增實境(AR)標定瑕疵分布與種類,並根據瑕疵分布狀況分析嚴重程度及AR預覽保養品使用效果。玩美移動表示,目前可針對皮膚的七大瑕疵-皺紋、黑眼圈、斑點、紋理、保水度、油光與泛紅於相機擷取影像後進行即時辨識分析。

元盛生醫則主打技術差異,強調自家iCi肌膚檢測儀是市面上「唯一可量測黑色素及含氧量的隨身可攜式肌膚檢測儀」,同時還能提供肌膚含水量與油脂分泌量分析。透過APP提供1至7分的膚質分析,搭配元盛生醫的保養瓶身外頭刻度,消費者可輕鬆生成適合當天膚質的保養品質地。

另外,東森集團旗下的自然美公司去年與華碩簽約,目標在3年內打造東方人專屬的膚質檢測平台。東森集團看好利用自家累積超過32萬張臉部照片庫,能有機會打造更好的AI檢測商品。

不過研究機構CB Insight提醒,目前有太多品牌都推出基於自家產品的AI膚質服務,其實忽略了消費者的「深層需求」——更想要基於跨品牌的AI產品建議。他們認為,會使用單一品牌「全套」美妝商品的消費者仍是少數。

責任編輯:蕭閔云

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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