一碗冬粉,靠AI成亞馬遜熱賣商品!日正總座:不去使用科技,就會被淘汰
一碗冬粉,靠AI成亞馬遜熱賣商品!日正總座:不去使用科技,就會被淘汰

在2022 年,日正食品看見麻辣熱潮席捲美國市場,推出麻辣拌冬粉搶占商機,沒想到消費者反應冷淡,於是爬取亞馬遜(Amazon)平台針對冬粉的評論,運用自然語言處理(NLP)技術進行語意分析,發現自家產品對北美消費者來說太辣,反而賣不動,於是調整辣度,成功熱賣。

這是日正結合 AI 和 C2M (客戶對製造商,Consumer to Manufacturer)模式,透過蒐集市場數據,回饋到產品設計和研發流程中,進而達到精準研發、製造,縮短研發和上市時間。例如中國電商Temu 就蒐集用戶瀏覽的數據,透過 AI 分析,提供對不同消費者有吸引力的產品和優惠,躍上美國 App 排行榜冠軍。

對食品製造商來說,有了 C2M,等於擁有精準的市調武器,日正食品總經理李采慧指出,語意分析發現美國消費者偏好泰式酸辣,於是推出「香辣蟹粉絲」、「泰式酸辣寬粉」,成為亞馬遜的暢銷商品,帶動北美市場業績成長 18%。

用電商平台數據回推製造,精準命中北美消費者

李采慧回憶,過去研發曠日費時,先進行市場調查,開發 20 個版本是家常便飯,還得一個個測試,每個版本配方記錄於Excel,開發一個新產品要一年以上。想進入美國市場,只能靠經銷商上架到華人超市,要做市調,除非派人實地調查或發線上問卷,否則全靠猜測。當初就是看到麻辣口味在美國受歡迎,於是把麻辣拌粉上架到亞馬遜,沒有更進一步掌握當地口味,結果銷售慘淡。

2022 年,李采慧參加研討會,看見餅乾廠商用 C2M 數據判斷甜度,大幅節省開發時間,決定加入商業發展研究院(簡稱商發院)的 C2M 計畫,鎖定亞馬遜平台外銷北美。公司派出研發、行銷和國貿部成員,和商發院小組、系統商每2周開一次會,建立客製化數據分析系統,「剛開始蠻辛苦的,就像大海撈針。」研發經理曹巧吟表示,原先以為只要下關鍵字「粉絲」就能找到資料,沒想到亞馬遜資料庫龐大,加上粉絲的英文譯名有各種寫法,結果不如預期。

於是調整策略,從麵體開始篩選,一路從義大利麵、米線篩到粉絲,才掌握到精確資料。接著透過 AI 的語意分析,辨識消費者提及的料理名稱,還能進一步理解文字背後的偏好語境,發現北美市場特別傾向「泰式酸辣風味」。曹巧吟表示,這對研發端影響很大,如果前期篩選不夠精細,只掌握到「泰式」,研發可能就得一起開發打拋、綠咖哩等口味。

這也讓日正做了一個重大決定:改變產品名稱。李采慧表示,「原本冬粉我們是翻成vermicelli,發現連外國人都看不懂,後來改成glass noodles,立刻拉出銷售長線。」

再透過撈取消費者在平台上的評論,了解美國人喜歡小辣,偏好海鮮和雞肉,不愛豬肉,而且重視健康。日正產品開始主打低 GI 無麩質、不含防腐劑和口味多樣性,再盤點相關產品的銷售定價,讓口味小辣的「香辣蟹粉絲」和「泰式酸辣寬粉」上架後,即使價格比其他拌麵拌粉高一倍,依然暢銷,帶動美國市場業績成長 18%,研發時程還縮短一半。

曾導入ERP慘賠千萬,但堅信「你不去使用科技,就會被淘汰」再次挑戰成功

其實日正早在 20 年前就開啟 ERP(企業資源規畫)之路,卻歷經慘痛教訓。2004 年,日正食品不斷擴張,最多全台有 13 個據點,身為財務主管的李采慧發現光靠手工核對帳目容易混亂,甚至出現呆帳。於是投入千萬導 ERP,沒想到當時傳輸速度跟不上,從外部傳一筆資料回總公司就要等好幾分鐘,連打單都卡,最後被迫喊卡,她還在內部會議被高層罵哭。

2 年後,管理部認為公司發展還是需要 ERP。她堅信「科技在進步,你不去使用它,就會被淘汰」,再次挺身而出,「我跟當時的總經理(劉燕飛)說,之前花了 1000 多萬元失敗,我覺得很對不起公司,我來負責。」她跟廠商密切合作,除了提升傳輸速度,還在各據點增設主機,改為每天晚上打包一次資料傳回總公司,減少白天作業干擾。終於成功,應收帳款在系統中一目暸然。

將老師傅經驗輸入自動化設備,AI微調製程

然而,傳統食品廠的考驗還沒有結束。「台灣製作冬粉的老師傅逐漸凋零,人力短缺是我的痛。」為了節省人力,2017 年在南投新建冬粉自動化生產工廠。原以為新設備就能建立自動化產線,沒想到實際運作卻狀況百出。例如冬粉生產過程,把濕冬粉掛桿成形再冷凍,本想用機器手臂取代人工掛桿直接進到凍庫,卻成效不佳。而且常出現斷粉的情況,200、300 公斤的碎冬粉只能報廢餵豬,「花了 2億、3 億元建廠卻沒成功,真的會掉眼淚。」

她回憶當時每天台北南投兩邊跑,不斷開會,絞盡腦汁思考如何把老師傅調配芡汁的功夫導入自動化設備,後來想到泉州廠還有老師傅,把他下粉和芡汁最佳組合比例,結合公司累積 20 多年的數據,寫進電腦參數,利用 AI 微調製程,花了半年終於讓生產品質穩定。

李采慧用日正的數位化經驗為例,「不能一開始沒成功,就放棄,要更努力做好配套措施。」她強調領導者不能交辦下去就完事,從早期的 ERP 到如今的 C2M,「每個案子我都親自去了解,這樣才能推得動、推得成功。」

日正食品數位轉型里程碑
圖/ 日正食品

李采慧

日正食品總經理。政治大學商學院 EMBA 畢業,1993 年進入日正擔任財務主管,2010 年接任總經理,帶領公司進行數位化和ESG轉型。

日正食品

1975 年成立,從事製粉、麵條、冬粉類食品製造,員工人數約 220 人。2006 起年展開數位轉型,2022 年起結合 AI 與 C2M 進行新產品研發,帶動美國市場業績成長 18%。

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本文授權轉載自經理人,作者王毓茹

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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