【圖解】百貨不再是霸主、電商異軍突起！看2021年台灣零售和電商戰國的3大變動|數位時代 BusinessNext

【圖解】百貨不再是霸主、電商異軍突起！看2021年台灣零售和電商戰國的3大變動

零售各業態規模成長具有長期趨勢性，一旦出現轉折變化將帶來重大影響。台灣綜合零售通路過去20年來以百貨產業規模居首，其次依序為超商、量販、超市等產業別。

2019-2020電商產業超越超市與量販，成為台灣規模第3大綜合零售通路

台灣電商產業2010年營業規模僅新台幣1,021億，與綜合零售各次產業相較敬陪末座。不過，近10年電商產業CAGR高達9.0%，其中3年成長幅度突破雙位數外，2020年成長表現更寫下16.1%的新高，帶動電商產業規模於2019及2020年陸續超越超市及量販業，成為規模第3大的綜合零售通路業別。不僅如此，2021年在疫情影響下，消費行為向線上轉移，使電商產業規模快速逼近百貨業，比較今(2021)年1-9月兩者產業規模可以看到，兩項產業營業總額僅相差117億，差距僅為同期電商產業規模的5.8%。

零售產業界限模糊化，多角化跨業布局成為企業共通性策略

進一步觀察台灣大型零售與電商集團過去10年佈局策略，更能夠全面理解整體零售產業特色與產業版圖地貌。

全通路及OMO布局已成為全球零售產業主要發展趨勢，台灣零售與電商產業在大型企業集團的積極布局下，也逐步打破各類型零售業態及虛實通路間的界線。如超商設立大型店及複合店，突破傳統小型門店SKU的界線，並導入生鮮、鮮食與低溫食品販售，使超商與超市產業銷售品類界線模糊化；而量販店則藉由開設中型社區店，精選簡化商品品類並縮短消費者購物里程，打破消費者對於量販及超市產業的認知界線。

此外，台灣前10大實體綜合零售企業已全數開設自有電商平台，同時搭配「線上訂購、門店取貨」以及門市宅配等多元便利物流方案，其中好市多及家樂福更已成為台灣月均流量前20大的綜合電商平台，大型實體零售企業已成功跨界線上電商銷售。

跨業併購&聯盟競合加劇，領頭企業規模與經營範疇快速擴張

台灣零售產業領頭企業近年積極應用極具優勢的規模經濟、整合能力與資本實力，成為零售產業跨業併購主體，也強化了零售產業強強合併、大者恆大現象，促使零售與電商產業領頭企業規模快速擴張。

例如2020年家樂福併購惠康百貨，若加計當年度惠康百貨營收，家樂福營收規模一舉由新台幣738億成長至874億，一躍成為台灣第4大零售企業。因此，做為台灣量販業市佔率第2高的通路企業，2021年家樂福釋股更成為整體零售產業關注焦點。

若由遠東集團收購，則遠東百貨、愛買(遠東企業)加計家樂福營收後將達1,317億，成為繼統一超商、全聯實業後台灣第3家營收超越千億量級的零售企業。若由本土電商龍頭業者momo(富邦媒)收購，則雙方營收合計將達1,410億，成為台灣首家營收突破千億的電商企業。若由目前集團持有40%家樂福股份的統一超商進行收購，則統一超商營收規模將大幅擴增至2,419億，不僅守住台灣零售業領導地位，更將成為第1家綜合零售營業規模超越2,000億元的巨型企業。

上述營收計算基礎均為2020年企業個體營收，不包含合併營收。

責任編輯：傅珮晴

AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗，國泰重新定義保險科技

保險業正面臨客戶行為改變、人口結構老化、AI技術發展等挑戰，從人壽到產險，國泰金控翻轉保險與大眾的互動方式，展現大型保險公司的轉型路徑。

國泰未來保險體驗日（Cathay InsurX Day）是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險，所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會，打造產壽險對話平台，從台灣保險產業特性出發，以技術＋場景＋人性三大視角，重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中，特別提到根據國泰多年的觀察，發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗，因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式，同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享，國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法，期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調，保險業不是單打獨鬥，需要更多跨域協作，面對充滿挑戰的未來，「我們更要Run Faster，Better Together」，才能在挑戰中找到新機會。

過去，保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域，但在生成式人工智慧（GenAI）與代理式人工智慧（Agentic AI）技術崛起後，國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程，讓 AI 不再只是單點輔助，而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程：國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋，國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度，例如，以 OCR（光學字元辨識）醫療文件擷取與 ICD（國際疾病分類）/手術選碼優化登打效率、以 CRSS（理賠風險識別系統）風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事，以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而，保險陪伴客戶的時間是很長的，隨著保戶年齡逐漸提高，再加上超高齡社會來臨，理賠案件數量持續攀升，需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上，加入GenAI 與Agentic AI等技術，以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制，僅需一個月調校，即能快速適配不同醫院表單，維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%，大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫（Graph DB）建立理賠關係網，快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式，加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件，並快速歸納出重點，幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證，大幅節省審理時間。

莊淑儀指出，光是理賠流程，國泰人壽已打造30個以上的AI Agents，目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下，國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台，而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節，讓同仁們可以在一個介面完成所有工作，兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠，國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理，打造業務員的行動智慧助手，從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程，都有AI Agent協助提高同仁效率，讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說，隨著保險商品高度複雜化，國泰人壽推出「商品知識助理」，協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目，幫助業務員更快速採取行動，也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI，而是建置AI Agent 生態圈，高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程，藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋，國泰人壽不會單純以投資報酬率（ROI）評估AI成效，將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值，並勇於在新的商業模式上進行嘗試，確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

從數據到智能，國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出，面對火災、地震、颱風等難以預測的風險，需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害，把衝擊降到最低，讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上，國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」，以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故，其中，大車事故發生率是小車的2.2倍，致死率比起小車高達6倍等現況後，國泰產險開始思考，除了提供大車事故後的理賠支援，還可以從事前提供哪些服務？也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」，透過跟運輸業者與學校等單位的合作，針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程，透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型，即時洞悉駕駛行為及風險分析，並提供運輸業者客製化的風險改善建議，實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調，我們的目標是不僅提供理賠，更要守護客戶，提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險，國泰產險的作法是運用AI及數據，化被動為主動，以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案，現在則透過數據與AI驅動，主動精準拆解業務目標，以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額，自動輸出並比較多種方案，從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程，解決長期困擾員工的報告製作痛點，包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組，為員工省下6到7成的手動作業時間，將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作，以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

從國泰人壽與國泰產險的實作，可以清楚看到：對國泰而言，AI不僅是新技術導入，更是保險價值鏈全面進化的核心動能，將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化，持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。