創投資金青睞 一茶一坐拚上市
創投資金青睞 一茶一坐拚上市
2007.03.01 |

鼎泰豐、仙蹤林、永和豆漿大王……台式餐飲文化很早就在海外市場大放異彩,卻總因為缺少經濟規模,無緣更上一層樓。如今,從台灣到上海發展的「一茶一坐」在創投資金的挹注下,已經在中國各地開出四十家分店,去年底更獲得第二輪一千萬美元融資,離上市僅一步之遙。
一九九一年創立的一茶一坐,剛開始由於創始股東們都是愛茶之人,因此推廣「茶人文化」,希望透過品茗來拉近人與人之間的關係。誰也沒想到,這麼一家在台灣被歸類為「泡沫紅茶店」,一點也不特別的餐廳,竟會在二○○五年得到來自台灣頂新集團、IDG等多家創投注入的一千四百萬美元資金。
當一茶一坐以餐飲業身份獲得創投資金,許多人開始把它和美國的中式連鎖餐廳P.F.張(P. F. Chang’s Bistro)相提並論。P.F.張是一九九八年在那斯達克上市的美國中餐店,當年IPO的股價為十二美元,如今已經到了一百美元。股價的高成長使最初投資該公司的投資人獲得大約二十五倍的收益,而當時P.F.張在上市時尚未獲利。

**中國投資教父最後一筆私人投資

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有中國「投資教父」之稱的沈南鵬,目前擔任紅杉資本中國基金(Sequoia Capital China)創始人,他曾經成功地把中國的攜程網和如家連鎖酒店帶到那斯達克上市,在他加入紅杉資本之前,最後一筆以個人身分所做的投資就是「一茶一坐」。
「我清楚地記得,是在二○○五年三月十四日,我第一次和他在上海徐家匯的一茶一坐見面,談了不到兩小時,他就決定要投資我們,」一茶一坐財務長詹益洲回憶。
迅速投資的還不只沈南鵬,IDG創投也只用了不到兩周,就決定投資一茶一坐。以至於連一茶一坐的某位主管都忍不住問IDG副總裁章蘇陽:「真的嗎?你們還要不要再討論一下?」
讓這些創投業界常勝軍在短時間就拍板定案的秘密,其實是來自於一茶一坐在標準化流程和中央廚房上所下的功夫。

**擁有中央廚房才能快速開店複製

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一茶一坐總經理林盛智指出,上海第一家店開在二○○二年,但是早在二○○一年,一茶一坐就投入建立中央廚房生產基地。中央廚房承擔研發和分配的重任,一茶一坐所有菜品的工藝流程都在這裡制定,並且中央廚房為全國的連鎖店提供半成品的分配。
「在美國,有超過一萬三千家麥當勞,六千多家必勝客,但是中國這麼大,卻沒有一個中式連鎖餐飲的超大品牌,」林盛智認為,想要快速複製,必須先有中央廚房。
「一茶一坐裡沒有廚師,只有操作員,」林盛智表示,經過長期研究,現在一茶一坐已經有了一套完整的食品加工、保鮮儲藏以及還原加熱的工藝流程,所有菜品都由中央廚房配送,服務員只需將食品經標準作業流程處理即可食用。
這個流程聽來簡單,但是卻花了一茶一坐經營團隊長達兩年的時間不斷修正。「生鮮食品急速冷凍後,用低溫物流車送到店舖,解凍、還原、攪拌後,再送到客人面前的工序是很複雜的,每一個過程都是我們的研發人員經過幾百次實驗,控制了溼度、溫度等環境因素以後才得到的結果,進入不同的地區還要再做微調。」一茶一坐另一位總經理陳定宗表示,光是每年花在流程標準化上的研發費用,就高達上百萬美元。

**台灣餐飲品牌初次向世界叩關

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雖然所費不貲,不過中央廚房的強大功能正在逐漸浮現。一茶一坐在開業初期,用了將近四年才在上海開出八家門店,然而僅僅去年一年,就開了二十家門店,其中北京只用了一年多就開出八家門店。林盛智表示,接下來一茶一坐會將拓店重點向華南延伸,他預估在深圳開出八家門店,所需的時間將不到一年。
「等到二○○八年底我們分店超過一百家,就可以到美國上市,」林盛智自豪地表示。
中國糧油集團董事長寧高寧曾發出過這樣的感嘆: 「為什麼(中國)各種各樣的餐館遍地都是,也有不少百年老店,可只有麥當勞等幾家(外國)餐廳變成了世界級的?」而今,一茶一坐的例子,印證了中式餐飲也能通過標準化流程大量複製,進軍國際市場。如果順利,這將是台灣餐飲品牌離世界最近的一次。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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