即使是金融界的老兵,有許多現在才發現到,台灣的金融環境,已經和美國唇齒相依,美國的中央銀行——聯邦理事會(Fed)的降息動作,不但讓美國股市急速攀升,全世界的股票市場,都陸續傳回捷報。台灣的股市,也在接下來幾天內重回5000點大關。
利息對股市的影響,以投資人角度來判斷,最容易理解。當投資人發現把錢放在銀行的利息很低,會考慮把投資轉往股票市場,股市可以重拾動力。
另一方面,企業借貸成本降低,投資意願也會增加。因此各國中央銀行,往往利用利息調升調降來調整經濟,雖然若干經濟學家並不贊成這種做法,但是目前看來,還是中央銀行的壓箱寶。最近8次Fed的降息,下一年道瓊工業指數平均上漲24.5%,連台灣的加權指數,都上漲19.5%。
經濟景氣如果拿飛機來比喻:當經濟成長由景氣走向衰退,就如同飛機要下降時,經濟的機師——央行總裁會調降利率,希望經濟以比較平穩的方式降落,也就是「軟著陸」,如果景氣失速下墜,就是所謂的「硬著陸」。
在天際翱翔超過10年的美國經濟,目前各項經濟指標均顯示已步入衰退局面,葛林史班終於如預料之中開始降息緩和落地,不過時機上比想像中來得快。
在Fed突如其來的降息動作之後,包括美林以及知名券商的經濟分析師都認為,在利率下降之後,股市再向下跌的空間已經有限,原因不只是投資人把錢放在銀行的動機降低,更重要的是:美國股市其實已有超跌現象,降息動作讓投資人瘋狂殺出的動作驟然停息,讓股市有重新回到基本面的機會。
美國企業在資金成本下降以及股市逐漸穩定的情況下,無論要舉債或是發行新股來籌措投資所需的資金,都應該比幾個月來容易。
對於以出口和代工為主的台灣經濟而言,美國和其他國際企業持續投資的動作,是Fed帶來的第一個好消息。
第二個好消息是投資人資金外流的速度將會減緩。過去幾個月內,美元利率超過新台幣利率,再加上台灣的經濟發展也不如預期,投資人認為美金的利率和匯率都比台幣吃香,大量的儲蓄轉入美元,讓新台幣匯率雪上加霜。
如今美元的利率和匯率都不再風光,資金外流的現象應該會改善。 但是在台灣經濟中另一個舉足輕重的力量——外資,卻取決於台灣股市。
摩根史坦利的新指數計算方式,明顯有利於台灣市場。 但是由於台灣股市還是以散戶居多,在本土投資人信心和政治經濟局勢尚未明朗前,外資對台灣的信心恐怕也要打折扣。因此,即使Fed降息創造了較有利的局勢,最終還是得靠自己。
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。
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
