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【110年 應用案例】 東森得易購導入OneID AI流量變現服務 成本效益可達2倍

要如何將旗下集團的消費數據整合在一起,產生廣告綜效與提升電商導購訂單轉化率,恐怕是每一位橫跨多產業領域老闆朝思暮想的事情了。沒問題,透過AI就可以逐步幫您辦到!

東森得易購為東森國際集團相關企業,其關係企業包含東森國際、東森新聞雲、東森保代、東森自然美、東森全球行銷、東森寵物雲、Her森森、分眾傳媒與香港草莓網、熊媽媽買菜網等公司。在集團關係企業跨產業、跨領域的情況下,加上各單位會員系統獨立運作,消費者數據無法於集團內互通,讓東森集團「將客戶放在上帝的位置」的承諾難以進一步落實。

東森集團旗下公司涵蓋產業範圍廣泛,會員數據庫龐大而分散。

▲東森集團旗下公司涵蓋產業範圍廣泛,會員數據庫龐大而分散。

東森集團具備龐大的會員流量,且已應用AI新聞推薦演算法等相關技術於各場域,東森集團各單位的會員系統獨立運作,消費者數據亦無法於集團內互通,缺乏全面性消費行為分析依據,導致無法提升個人化服務與行銷策略的精準性。

東森集團分析現今零售市場所面臨的挑戰與趨勢時表示,因應消費者需求轉變,非傳統型新商業模式紛紛興起,形成零售破碎化現象。各式新興商業模式提供滿足屬於自己的利基市場的服務或商品,消費者將會減少依賴傳統零售模式。

而零售破碎化現象最明顯可在新興國家觀察到,其以跳躍式的方式發展出新興零售,如高成長的快閃拍賣電商品會威脅傳統 B2B2C電子商務平台市場,新興商業模式快速瓜分傳統零售商場,甚而顛覆既有市場遊戲規則,預計未來零售市場將會繼續向細分發展。

新零售產業快速導入AI應用 迎戰高度競爭市場

在虛實融合趨勢下,實體零售業者與線上電商業者之界線日益模糊化,實體零售業設立品牌購物官網、開發品牌 APP、投入電商平台,另一方面電商業者也開始設立線下實體體驗店,擴大與客戶的接觸。為提升營運流程自動化程度以及達成顧客體驗個性化之目標,兩者皆透過線下與線上串接探索消費者數據輪廓,以 AI機器學習、深度學習、電腦視覺、語言處理、移動控制與推動決策技術為基礎,積極導入智慧零售AI應用,形成新零售產業 。

此外, Google Chrome於 109年宣稱 2年內 關閉 3rd party cookie功能, 零售企業 將無法用Cookie追蹤個人化、理解使用者在各個時間、地點、廣告上的使用,導致跨裝置、跨平台追蹤的公司將被迫轉型,也代表 將面臨巨大流量廣告銷售困難。

因此,東森集團決定導入「OneID AI流量變現服務驗證計畫 」,成立東森集團專屬的數據聯盟,運用「 Unified ID」進行跨產業、跨服務的資料交換。將關係企業由以往的蒐集個人化數據,轉為分析整個產業間消費者會有的相同行為特徵,再將其進行分群,以取得相同行為特徵的使用者,並提供其有興趣的內容。並利用第一方數據與 AI技術提升廣告點擊率,提升廣告商業價值以及電商導購訂單轉化率。

此一計畫的AI技術由東森與華碩電腦共同開發,系統架構主要開發項目包含專案規劃、系統架構設計、系統環境建置、演算法開發、演算模型驗證以及系統驗證等,其應用技術涵蓋大數據平行運算框架、自然語言處理、用戶推薦嵌入系統、相似度搜尋、搜尋引擎索引、點擊率預測等技術。此計畫為研發一個全面的數據收集、加工、整合平台「數據中台」,吸收各種數據源的數據,以用戶為基本單位,形成結構化的數據表,並進行用戶標籤的計算,以期精準描述各用戶的特性。而後利用此數據進行 AI精準廣告投放。
 

東森數據中台架構圖。

▲東森數據中台架構圖

東森導入OneID AI流量變現服務 預估成本效益可達2倍

東森表示,本計畫主要核心應用到「用戶行為數據」及「AI技術」兩塊,其中用戶行為數據為東森集團提供;AI技術則由公司團隊與華碩團隊共同開發,涵蓋AD Serve系統、精準受眾估計系統、AI自動優化系統、廣告效果分析系統、用戶畫像系統等。而東森與華碩共同開發與華碩共同開發AI技術,其各客戶數據與流量獨立不互通。

根據估算,此開發計畫總成本效益可達200%,預期可明確掌握用戶數位軌跡,行為與輪廓之效益,將可帶來客戶終身價值(LTV)的大幅成長,有效整合東森線上線下,提升會員服務內涵,並大大增加企業價值。

未來,東森集團將持續拓增國際市場,目前鎖定中國大陸作為主要推廣市場,將整個服務模組,以東森全球的營運模式,拓展到全世界華人市場,並於兼顧GDPA compliance 的條件下,再結合草莓網,將東森新零售服務以大數據及AI的優勢,服務面向全世界。

東森集團將透過草莓網將技術擴增至全球市場。

▲東森集團將透過草莓網將服務與技術擴增至全球市場。

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【導入案例】維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測
維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測

位在高雄的嘉信遊艇,成立逾40年,是台灣最大客製化遊艇業者,客戶遍佈美、歐、亞、澳各洲,為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」的美譽。為了解決目前FRP船體檢測仍仰賴傳統方法如人眼辨識、敲打辯聲,耗時費工問題,嘉信遊艇首度將PAUT 陣列式超音波檢測運用於船體FRP複材上,並結合AI判讀超音波影像,發展完整智慧化解決方案,創造檢測業新興市場。 嘉信遊艇前身是嘉信木業有限公司,剛成立時是間位於高雄市臨海工業園區專營木材進口的工廠,1977 年開始進行遊艇設計、製造與銷售。企業第二代接班人,即嘉信遊艇總經理龔俊豪進入公司後,打破過往仰賴老師傅功力為主的製造模式,引進數位化製作,加快造船速度,船也愈做愈大,多年排行世界24公尺以上大型遊艇前20大製造商。並創下在一年內交付94艘遊艇的紀錄,為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」之美譽。 瑕疵檢測確保遊艇品質 以AI取代人力效益高 為確保遊艇品質,瑕疵檢測相當重要。目前遊艇業採取的瑕疵檢測方式仍十分傳統,通常以手積層或是真空灌注製程方式製造船殼結構,藉由人眼或是敲擊法依敲打聲音頻率來判別瑕疵,需要人工耗費時間檢查,如有瑕疵須重工修補,接續執行噴佈膠殼作業。為便於檢測,船體必須分段施工,以24公尺以上大型遊艇而言,分段施工非常耗時耗力。 為縮短遊艇製程之速度,嘉信遊艇會先將船殼進行膠殼流程,之後再執行手積層製程,船殼製程有兩種複合材料試片結構,以遊艇54呎船殼來看,船殼中內含膠殼、芯材、纖維、樹脂,總厚度約為32公分plusmn01cm,與未含有芯材的FRP船殼總厚度約16cmplusmn01cm相差一倍之多。製程中偶會有玻璃纖維含浸不完全,或是玻璃纖維與樹脂間殘留氣泡等瑕疵問題發生,瑕疵的種類則包含樹脂不足、空洞、層離等,一出現瑕疵情況,船殼材料就供應不上,拖延遊艇交貨時間。 玻璃纖維船殼瑕疵種類示意圖。 為解決此一問題,嘉信遊艇與金屬材料產業以及AI科技產業三方專業技術的相互合作,結合金屬材料產業的超音波檢測專業技術與AI科技產業近年發展的AI技術協助解決嘉信遊艇瑕疵判別的問題。作法是運用相位陣列式超音波檢測技術至遊艇複合材料結構,進行FRP超音波試掃評估,瞭解遊艇船殼積層層數厚度與材料特性,依據超音波專業經歷,評估船殼結構適用的超音波探頭頻率等資訊,經測試以頻率5MHz且探頭寬度為45mm的探頭設備,能成功找出模擬瑕疵試片中的瑕疵位置及大小。 三方合作從陣列超音波評估、AI技術模型開發及實船實證應用,獲得瑕疵檢測解決方案。 檢測影像為超音波信號影像,影像依據超音波回饋訊號呈現不同色彩,透過YOLO演算法,建構自動識別瑕疵的部位的AI模型。若異常資料蒐集程度不足以訓練,則預計採用 CNN-based Autoencoder 演算法,蒐集正常影像資料進行訓練,建構異常檢測的AI模型。物件偵測YOLO模型的訓練將輸入具有瑕疵標註的影像資料,異常檢測模型則是輸入沒有瑕疵的影像資料進行訓練。 模擬缺陷試片對應相位陣列超音波信號結果 AI系統瑕疵檢測 可縮短15個月工期 加快50判讀速度 此套AI系統建構完成後,運用至嘉信遊艇實船54呎遊艇進行驗證,可有效解決嘉信遊艇瑕疵之問題,並可望藉由 AI 技術導入超音波檢測進行智慧化判讀,約可加快50之判讀速度,同時縮短15個月的工期,有效提升遊艇製程時程與品質的效益。 當臺灣遊艇發展朝向大型化、精緻化型態之際,帶來產業優化與轉型的機會,以及發展關鍵技術的契機。複合材料超音波人工智慧檢測方案之應用為遊艇業界首創,預計可吸引更多有檢測需求之遊艇廠商。 複合材料超音波人工智慧檢測方案有三大競爭優勢: 1 專業檢測經驗及數位化資料庫,便利製程管理與分析。 2 人工智慧AI自動判讀與辨識,快速辨識瑕疵,即時回饋給製程工程師。 3 高效率製程流程檢測,提供瑕疵修復建議,降低損壞率,強化複合材料強度品質。 導入人工智慧技術應用後,可優化遊艇製程流程,減少人力檢查樹速度,達到臺灣遊艇應用人工智慧之加值效應,擴大國際訂單量,讓臺灣遊艇持續在國際間享有盛名。再者,此一商業模式也擴散至複合材料相關之應用領域,增加跨領域市場使用率,預估將貢獻全台灣設備維修及非破壞檢測市場約新台幣14至20億元的經濟效益。

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基於人工智慧的PCBA表面瑕疵檢測改善

隨著AOIAI系統的導入,我們將能提高產品良率、降低成本,從業務面來看,更可提高客戶的信任度,增加營業收益。而且AI具有難以被模仿的優勢,並非如其它設備只要花錢就買的到,讓我們的競爭對手難以追上我們。 組弘發展現況 我們致力於IOT智慧製造上,自行開發的系統已有智慧物料系統、環境溫溼度監控系統、防錯料系統、智能採購算料系統、智慧物料盤點系統、錫膏管理系統、生管系統。過去我們曾詢問過其他廠商,有關AI檢驗PCBA表面瑕疵的可能性,每個廠商都希望我們能夠購買其設備,但實際驗證後都無法達到效果,此次與資服業者討論過後,定調為AOIAI的運作模式,方覺得有可行性。 組弘科技投入AOIAI檢測計畫,用於檢查SMT零件上的文字、焊點、極性、缺件hellip等,用AI替代人工來學習AOI檢測後定義為rdquo可能是不良品rdquo的部份,提升人員產值與降低誤判率。 產業痛點 nbspnbspnbsp 台灣缺工情形嚴重,尤其願意從事目視檢查的人更少,而且年齡相對較大,檢查遺漏的狀況越來越嚴重。所以在追求高品質電子產業中,最關鍵的瓶頸已經是生產後的檢查。過去的消費性產品,異常未能被檢出,只要在一定比例下,也可被接受。現在的汽車產業如果有不良未被檢出,即有可能造成人員死亡,所以汽車產業對於品質的要求極高。要想在汽車產業的供應鏈中生存,就必須解決異常無法被檢出的問題。 nbspnbspnbsp 而且隨著台灣工資越來越高,只能設法以AI技術,取代傳統人力,否則就算解決了異常流出,但相對高的人力成本依然無法在此產業中競爭。 應用技術與說明 nbspnbspnbsp 原本過程圖一,PCB從出來Reflow後,會經過AOI檢測,分出「疑似不良品」與良品,這時「疑似不良品」的部分約為20,再由人工針對這20的部分來做複判,再將「疑似不良品」的部分區分為良品與不良品。 nbspnbspnbsp 我們想要藉由AI的技術,將原本由人工複判這20的「疑似不良品」改由AI來做,複判出來一樣會有良品與「疑似不良品」,結果一樣會有「良品」與「疑似不良品」的產生,但此時「疑似不良品」約只剩下3,也就是說組弘作業人員的工作量會從20降到只有3。理論上是AOI檢查完後,再由AI來做複判,但從表面看起來似乎只有經過AOI而已,所以我們才將這個技術稱之為A0IAI檢測圖二。 原本AOI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI 檢測不良品資訊,再經由人工逐一覆判是否為不良品。 AOIAI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI檢測不良品資訊後, 進由AI先進行AOI檢測不良品的覆判,輸出AI檢測不良資訊後, 再經由人工逐一覆判是否為不良品。 流程差異 nbspnbspnbsp 藉由AOIAI系統的導入,我們除了能夠提升目視檢查人員的效率與良率外,我們有了這次AI的導入經驗,以後也可將AI與大數據的運用加入到組弘原有的智慧製造系統,使我們的智慧製造系統的效能更提升,更進一步的減輕員工的工作壓力。 導入前後差異說明 推廣策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 同領域擴散:所有SMT製造業皆會遇到檢查瓶頸導致延誤出貨的狀況,導入此系統可解決目前缺工嚴重問題並提升出貨速度與品質,自行向客戶推廣或透過設備商銷售給相關需求者。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 異業擴散規劃:與AOI製造商洽談直接將AI系統掛在AOI系統內,增加其市場競爭力。 nbsp 獲利策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與AOI製造商合作收取授權金。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與SMT製造業直接銷售AI系統。 3nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 提供SMT製造業AOIAI系統訂閱制

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實現無人商店夢想 喜鵲生活建構智能機產業未來

「喜鵲生活的DNA不會只有販賣機,我們相信販賣機結合科技、通路、人文,才能帶來令我們歡欣鼓舞的成果。」這是喜鵲生活官網上的一句話,讓販賣機帶來愉悅的生活,建構貼心、科技、永續的智能機產業未來,也是喜鵲生活創立的初衷。 成立於2018年的喜鵲生活,在成立4個月之後,即推出臺灣第一台自有品牌結合行動支付掃碼感應、藉由螢幕觸碰完成消費體驗、POS系統管理、數據聚集於後台的喜鵲U1智販機,讓消費者能同步世界的新零售腳步,體驗購買便利性、結帳安全性、視覺娛樂性、提升物流補貨效率的全新零售消費體驗。 傳統販賣機缺乏資訊可見度 AI技術協助資訊透明化 此次,喜鵲智能販賣機更搭載AI技術,提供可調整貨架空間、搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕之自動販賣機,達成無店面商店之目的。 喜鵲生活表示,傳統販賣機最大問題即是缺乏資訊可見度。想要檢查庫存,就必須由補貨人員實際檢查每一部機器,這種做法既費時,成本也高。而當機器故障時,一般更是會長時間無法運作。大多數故障均無人通報,直到下次補貨人員抵達補貨才會發現。接著還必須等待維修技師排行程,而一等就可能需要數週的時間。 傳統販賣機缺乏即時互動性,當消費者投幣後遇到狀況時廠商無法當下處理。此外,傳統販賣機更缺乏彈性,無法應消費者偏好變化而調適。 傳統販賣機存在僅限零錢購物、支付工具單一;商品擺放數量有限,選擇性少等缺點。 受到COVID-19疫情影響,消費習慣轉為非接觸式的方式,致使無人化商店市場升溫。一般自動販賣機僅能擺放較單純的商品如飲料、食品等等。可販售的產業有限。而喜鵲開發出的專利販賣機可調整貨架空間,搭配升降貨梯,適用在各種類型的商品。此外,機台搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕,能同時達到廣告託播的需求,預計朝無店面商店的方向邁進。 根據喜鵲生活觀察發現,近兩年來的消費者市場趨勢,消費者訴求便利生活、飲食消費型態重視餐飲體驗簡單快速,並且搭配手機連網訂購模式,而且熱飲及鮮食外送是兩大趨勢重點。而設置地點、販售品項、食用方式及多元付款方式是智能販售機的市場成長重點。 就便利性而言,臺灣消費者購買自動販賣機食品仍以車站、機場、學校、商業區公司附近為最高,多樣的付款方式也更獲得消費者支持,顯示未來自動販賣機可朝品項多元和支付方式多元兩大方向展開。 AI銷售預測技術整合後台管理 達到精準行銷目的 由於商品種類繁多,難以得知商品在不同因素如季節、市場情形、促銷活動等影響下的需求,容易造成缺貨或庫存過剩的狀況,喜鵲生活特別開發「AI銷售預測技術」,整合至後台管理系統,期能透過數據分析鎖定客戶購買偏好及意願,進而達到精準行銷之目的,進而做出精準的商業決策,有效分配有限資源。 導入AI系統可達精準行銷、庫存管理及供應鏈管理三大目標。 此一系統為專為供應鏈管理人員設計的調補貨決策輔助工具,透過 AI 預測未來銷量需求,協助企業有效優化產能、庫存及配貨策略。 其整體系統架構包括: 1資料探索性分析功能:針對資料內缺失值提供自動化補值、自動編碼及自動特徵篩選功能。 2建模功能 : 1提供迴歸Regression、時間序列Time Series Forecast共兩類預測問題類型之模型訓練功能。nbsp 2支援 Auto ML 自動建模,並由系統推薦提供最佳模型,亦可建立集成模型提升模型準度。nbsp 3支援多種演算法類型:Random Forest, XGBoost, GBM等演算法。nbsp 4支援多種時間序列模型:指數平滑、ARIMA、ARIMAX、間歇性需求、動態複迴歸等模型。nbsp 5支援多種模型評估指標:R, MAE, MSE, RMSE, Deviance, AUC, Lift top 1, Misclassification等指標。nbsp 6支援自動切割訓練資料集及Holdout驗證資料集,並可手動調整比例。nbsp 7支援自動模型集成學習 Stacked Ensemble、平衡函數學習 Balancing Classes、早停法 Early Stopping。nbsp 8支援同時建立多個模型,系統將依照建模需求配置資源,讓建模、預測等任務擁有獨立的運算資源且互不影響,在整體伺服器空間有上限的情況下,運算資源能有效率被利用。nbsp 9具有記憶體運算In-memory computing功能,可藉由大容量及高速的記憶體進行運算,避免大量從硬碟中讀寫檔案,提高運算效能。 3資料串接功能: 運用API嫁接,採用完整的資料串接自動化,不需要手動匯入資料,提高使用者體驗。 4圖表分析功能:針對商品銷量提供視覺畫圖表及基本統計值。 AI數據分析解決方案具備兩大優勢: 1創業機台租售 低成本開設無人實體店與連鎖零售業合作,透過智能機讓創業者以低於店面租金的成本經營零售生意。提供機台買賣及租賃兩種合作模式,依業者評估選擇。 2多型態商品上架 24小時隨時隨地販售商品,可上架達60多種多樣化商品,透明大櫥窗提升商品能見度,定期補貨及追蹤商品販售狀況,依需求調整產品類型。 近來網路與實體界線模糊化,顧客互動方式大幅改變,消費需求多變且個性化,零售業面臨前所未有的挑戰和不確定性,掌握數據成為關鍵。AI 數據分析解決方案能幫助零售業快速活化大量資料,打造無縫的個人化體驗,最佳化營運價值鏈並提升效率,強化企業核心競爭力。