最少時間賺最多錢,買下香港、紐約和巴黎……
最少時間賺最多錢,買下香港、紐約和巴黎……
2001.09.01 |

31歲的劉憶如,是新近竄起的理財專家,靠著清楚的理財觀念,不但賺進了大把鈔票,此刻則在趕寫她的第三本書。每天超過20小時的寫作時間,讓她在半年不到的時間內出了兩本書,而且本本暢銷。
從國中起,劉憶如就開始打工的生涯,剛考上景美女中的那年暑假,她就到身為工程師哥哥的公司打工,焊接音樂鈴卡片的零件,也曾連續幾年,到中央印製廠當暑期工讀生(只是過路財神),幫忙數鈔票,上了大學,更身兼很多家教,努力搶錢。

**受華爾街震撼教育

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畢業之後,跟一般大學生一樣,劉憶如懷著「異國留學夢」。雖然只存了7000塊美金,劉憶如還是勇敢飛往異國追尋她的夢想。最慘的時候,手邊的錢連買二手車都不夠,只能買輛腳踏車代步。由於人生地不熟,劉憶如上學的第一天就迷路,在沿路按門鈴求救後,才找到同學會會長幫忙。
因為這樣的慘痛經驗,劉憶如向家裡求助,後來在家裡的贊助下,勉強買了一輛二手車,也從此奠下買賣二手商品的經驗。她說:「買二手商品可以為消費者省下大筆的費用,」一輛汽車一經使用價格就下跌30%左右,因此買一輛駕駛不到一年的新車,可以省下十多萬,相當划算。一直到現在,劉憶如都身體力行買古董家具(可以增值)、買二手車(可以省錢)、買成屋(可看到實物、降低風險)的原則。
MBA畢業之後,劉憶如考進紐約傳訊電視擔任駐美特派員,就在華爾街的震撼教育下,培養出國際宏觀的理財視野,沒多久,碰到中共飛彈演習,很多台灣人把保命錢匯入美國。當時,劉憶如的家人匯了10萬美金到美國,並聲明只可多不可少。有了這筆母錢,劉憶如開始練習理財,她保留6萬元定存,3萬元買共同基金,一萬元買股票。
當時駐外記者壓力大,但是待遇很不錯,平均每個月扣掉房租、養車、生活費,至少還能存300美元,1996至1998年,美國股市穩定成長,共同基金獲利每年有20%,股票方面更因為劉憶如經常在華爾街報新聞,容易清楚脈絡,1996年開始,她投資微軟一萬美元,結果從100塊漲到160左右,等股票分割(split),再漲再賣,兩年內劉憶如就賺進她人生中第一個100萬。

**要用最少時間賺最多錢

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回到台灣後,劉憶如看到身邊很多朋友,每天早上6、7點起床,早餐還沒吃完就塞車直奔辦公室上班,中午隨隨便便扒了個便當,精神緊張了一天,5點鐘一到,老闆還沒走,誰也沒敢走開半步。好不容易拖著疲累的身體回到家,抬起頭看看時鐘,已經是9點鐘了。但是這樣整天超過10個小時的工作時間,並沒有為他們帶來「豐衣足食」的生活,反而是每月月初「手頭闊綽」,月尾「捉襟見肘」的惡性循環,活脫脫是「月光族」,因此,當時在非凡主持「生活網站」的劉憶如,決定轉換跑道,做自己的老闆,當個自由作家,那是2000年11月的下旬,當時她立志,要用最少的時間賺最多的錢。
轉換跑道的念頭醞釀了一段時間,劉憶如在離職後的一星期內,就立刻準備好一份出版企劃書,找了3家出版社洽談,最後選了她覺得合作默契最好的一家出版商,就此開始她的寫作生涯。
回過頭來看,短短半年時間,出了兩本暢銷書,目前正準備出第三本書的劉憶如,可以說是走對了方向。在各方邀約下,劉憶如開始建立起在理財方面的權威形象,甚至被視為年輕一代的理財專家。她目前在桃園有一棟房子,布置得非常溫馨,屋內陳設了許多古董家具,有一部不錯的車子,同時在美國擁有價值數百萬的共同基金和股票,在國內也涉獵未上市股票和房地產投資。31歲赤手空拳能有這樣的資產,是不是也令上班族「窮爸爸」的你同樣羨慕呢?
劉憶如說:「我覺得每一個人都有這樣的機會,只是看你用不用心。因為每個人的家庭環境不同,理財個性也不同,別人的經驗可以做為參考,但不是通則。」問她接下來有什麼願望,劉憶如說:「我希望在40歲以前,要在巴黎、香港、紐約、台北都有房地產,」但先決條件是,這些不動產有其他賺錢投資的運用,她才會購買。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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