漢堡王、溫蒂都他客戶!25歲二代帶領「40年POS機大廠」攻AI影像辨識

攝影/陳睿緯

【撰文‧張如嫺】

飛捷已是全球領先的POS機廠,卻不甘只做硬體,近年來積極發展軟體事業,將AI影像辨識技術導入美國速食業龍頭、東南亞連鎖超市,爲集團事業開創第二春。

在這家位於美國華盛頓州的溫蒂漢堡(Wendy's),店長一邊替客人打包餐點,一邊盯着牆上螢幕,原來,櫃檯的AI攝影機正追蹤每位客人的排隊、點餐和等餐時間,數字全顯示在螢幕上,一發現排隊時間變長,店長馬上調度人力,減少客人不耐而離開的機率,平均下來,讓月營收增加4%。很難想像,把這款「AI計時器」系統導入速食業的,竟是原本只做硬體的工業電腦廠飛捷科技。

1984年成立的飛捷專做POS機,約8成客戶來自全球零售、餐飲業,點餐、結帳機臺全靠它。做了30幾年硬體,5年前,飛捷走上軟體研發之路,還分拆出華捷智能(Berry AI)、英捷智能(Angible)、英諾菲三家純軟體子公司,前兩家更挾AI視覺辨識技術分別打進美國速食龍頭、東南亞大型連鎖超市,他們是如何做到的?

避紅海競爭 董座兒接新任務

「這個產業做久了,就有一堆人進來,我們每天都在怕,會不會明年就被別人幹掉?」飛捷董事長林大成說,創業以來,他始終秉持「人多的地方不要去」,卻難抵擋後進者削價搶客,即使已拿下全球POS機大廠地位,對「被幹掉」的擔憂依然揮之不去,「每天都感受到這種壓力。」於是2018年,林大成決定發展「非POS」業務,希望創造第二成長曲線,避開紅海競爭。

但問題馬上就來:不做POS機,還能做什麼?林大成把這項任務,交給剛自美國大學畢業的兒子林逸中。林逸中加入飛捷後,與同事從兩張桌子開始,發想POS機以外的新業務,「人多的地方不要去,但沒人的地方千萬不要去,你要跟在部隊旁邊走。」林大成時常這樣提醒林逸中,意思是,從大家都在做的生意中找到加值應用。

他們從飛捷已打入的產業切入,注意到當時首次對外開幕的亞馬遜無人商店,號稱採用大量AI影像辨識技術,判斷消費者的動作與拿走的商品品項,激起林逸中研究AI影像辨識的興趣,並認爲這項技術有商機。

2019年,Berry AI誕生,由飛捷100%持股,年僅25歲的林逸中則擔任執行長,鎖定AI影像辨識找應用,飛捷正式跨入軟體市場;不過有技術又有經驗的人才稀缺,最初團隊只有5人,就走上這條與本業截然不同的路。

Berry AI的「處女作」是麪包結帳機,也就是放在麪包店結帳櫃檯旁,代替店員辨識客人買了哪些麪包、計算價錢;然而麪包重疊、夾子遮擋等不確定因素太高,導致辨識準確率遲遲無法提升,就算一百個麪包中,AI只會看錯一個,店員也無法接受。林逸中這才驚覺,不是所有客戶的痛點,自家技術都能解決。

第二次,Berry AI轉換賽道,把影像辨識帶進郵局,自動量測包裹尺寸,結果公務機關導入新科技的速度慢,就連試用都要跑好幾個月的公文、招標流程,林逸中果斷放棄,並繼續研究其他產業應用。

歷經一年多峰迴路轉,某次林逸中在與好友聊天中,發現速食業者一直在尋找提升服務效率和品質的解方,他決定回頭鎖定飛捷最熟悉的餐飲客羣。團隊經過訪談、調查得知,光是店內標準作業流程就有上百項,「業者對AI有非常多想像,一開始有8、9項功能,客戶全都想做。」林逸中舉例,業者會想知道員工上班有沒有滑手機、洗手有沒有洗乾淨、庫存盤點有沒有照實做,但是,Berry AI得先幫他們挑出最適合用影像辨識、且最急迫的需求。

每降低7秒等候 營收增1%

「其實對速食店來說,每降低7秒等候時間,營收就能成長1%。」林逸中發現,等候時間是最直接影響營運的要素,因此從「AI計時器」下手,將攝影機裝在得來速車道和廚房、櫃檯,利用去識別化的AI影像辨識,算出客人排隊、點餐、取餐要花多久時間,即時螢幕顯示讓店家能一眼看出人流卡在哪,進而判斷哪些時段是否安排太少人力或備料不足。

Berry AI進軍速食大國美國,讓業者試用、改良再試用,加上母公司飛捷名號助攻,2020年起就陸續打進全球連鎖速食龍頭,以及漢堡王、溫蒂漢堡、小凱撒披薩、Dunkin' Donuts等連鎖速食業者。溫蒂漢堡加盟商Wenspok Companies指出,這套軟體可讓員工專注於更高價值的任務,且馬上就看到營運效率和顧客體驗提升,「Berry AI平臺的表現超出我們預期,很高興能將解決方案導入更多餐廳。」

在林逸中操刀下,Berry AI有所斬獲,但林大成的野心不止於此。2023年,他觀察到疫情和缺工,加快了零售業導入自助結帳的速度,對善長硬體制造的飛捷而言,自助結帳機臺是一門可以發展的新生意;不過,早就不甘於只當硬體廠的林大成,還希望搭配軟體,他找上在AI產業工作的羅荷傑,兩人一拍即合,羅荷傑加入飛捷,一邊思考軟體在零售業自助結帳的應用、一邊招募團隊。

羅荷傑拜訪數十家不同品牌的零售業門市進行訪談,自己也當消費者體驗,發現業者採用自助結帳的最大痛點,不是效率不如人工結帳,就是漏刷商品導致營業損失,若能把Berry AI已經熟悉的影像辨識技術,用來偵測商品是否漏刷,問題便迎刃而解。

想這麼做,首先得訓練AI「看」懂人類行爲,比如手伸過去刷條碼、系統卻沒顯示商品,或是拿起購物車商品就放包包,都屬於漏刷行爲,一旦AI偵測到異常,就會透過結帳機臺提醒,或通報店員處理。

抓結帳漏刷 準確率達99%

羅荷傑指出,攝影機可架在機臺上或天花板,自助結帳機臺周圍30到50公分都是偵測範圍,除了防漏刷,也可以讓店家透過使用前後比較,瞭解自助結帳造成的損失情況,目前辨識準確率已達99%,也就是說,AI揪出的一百次漏刷中,有99次都正確。

今年,這個團隊從飛捷獨立出來,名爲Angible,羅荷傑擔任執行長,將軟體導入東南亞大型連鎖超市,可以單獨訂閱,也能搭配飛捷的硬體使用。

不過部分設置自助結帳的零售業者,已採用重量檢核機制比較未結帳和已結帳商品重量是否一致,來判斷有無漏刷。比如全臺自助結帳設置比率最高的家樂福,就採用這項機制,並且幾乎沒失誤過。反觀AI影像辨識方法須考量系統相容性、成本效益,業者是否導入,得再評估。由此可見,業者還有其他選擇,Angible如何說服客戶採用AI影像辨識方案,是未來挑戰之一。

飛捷朝軟硬整合轉型,法人指出這是必要之路,有助提高競爭力、客戶黏着度及毛利率,林大成也深知這點,「兩家子公司有加值效益,也讓大家知道飛捷已經不再只會做硬體。」他坦言,以前一臺工業電腦可以賣1千美元,現在軟體租給一家客戶只能收到1百美元,營收規模完全不同等級,「一開始看到數字,的確很不習慣。」雖然兩家子公司還處於燒錢、虧損階段,林大成仍胸有成竹,認爲AI導入零售餐飲業是未來趨勢,「我們非常樂觀!」

未來Berry AI將繼續鎖定美國市場,針對既有客戶推出更多元的應用,目標是從現有數百家,在未來5年內打進超過一萬家門市;Angible則希望累積更多影像數據做分析,並提供給店家洞悉消費者。

讓兩支精銳小兵團「跟在部隊旁邊走」、自建智慧零售生態系,是飛捷轉型的核心策略,接下來就看小兵們能不能上演「立大功」戲碼,帶飛捷這艘大船,成功轉舵。

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