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自動化還不夠、AI也難一蹴而就?缺工如何驅動台灣餐飲業一步一腳印的智慧轉型?

食力 foodNEXT
發布於 10月15日16:00 • 食力FoodNEXT

採訪・撰文=巫芷玲

隨著全球人口結構老化,勞動力短缺已成為長期挑戰,根據行政院主計總處於2023年年底所發布的工業及服務業職位空缺相關統計結果,住宿及餐飲業職缺率達4.3%,創近25年同期新高;104人力銀行也曾於2024年4月公布全台徵才資料庫狀況,全站工作機會數有110.6萬個,其中以住宿餐飲服務人才缺口22.7萬為最多,意即為每5個職缺就有1個來自住宿餐飲業。

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自2023年3月以來,工作機會數穩定突破百萬大關,缺工規模上看百萬已成就業市場常態,依據景氣波動時好時壞,整體而言仍不穩定。(圖片來源:104人力銀行新聞稿)

勞動力不足增加現有員工的工作負擔,可能造成服務品質下滑,例如尖峰時段顧客等待時間拉長、製餐與配送速度降低,現有員工過度工作的疲勞也可能加劇員工的流動性,進而引發更多的人才流失。這種惡性循環不但提高了業者的成本,也使得店家難以穩定營運或是SOP化,進而影響顧客體驗與商業利潤,在這樣的背景之下,自動化與AI技術即是餐飲業者開始考量的一大解方。

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「自動化(Automation)」不等於「AI(Artificial Intelligence)」!兩者差別為何?

在探討餐飲業的數位轉型時,我們首先需要釐清「AI(Artificial Intelligence)」與「自動化(Automation)」的差別,兩者經常被混淆使用,但它們在技術上有著根本性的區別。

「自動化(Automation)」依賴預先定義的編程設計,根據既定邏輯及設定好的規則執行固定的流程,經常應用於重複性高、流程明確的任務,無法自主學習或做出複雜的決策。以自動點餐系統為例,當顧客在螢幕上選擇菜品後,系統會自動生成訂單,並將其傳送至廚房,這樣的系統可以有效減少人工參與、提高效率,但其運行僅限於已經設計好的流程和操作步驟,不具有自我學習或改變操作的能力。

與之相比,「AI(Artificial Intelligence)」是一種能夠模擬人類智能的技術,通常應用於需要分析、預測、語音辨識、圖像識別等領域,並且具有學習、推理、決策和適應能力。AI可以分析複雜的數據,從中學習並根據新的情況進行決策,不僅執行既定的命令,也使用演算法來解決問題,並且可以不斷自我優化決策過程。同樣以點餐為例,AI可以透過學習顧客的點餐歷史來預測他們的喜好,並在未來提供個性化推薦。AI還可以運用於各種面向,例如根據市場趨勢、天氣變化甚至當天的顧客流量,自動調整食材的庫存規劃等。

兩者的運作方式和目標不同,仍都是餐飲業邁向現代智慧化的重要進程,也同樣能夠解決餐飲業面臨的缺工等問題。長遠來看,自動化是餐飲業數位轉型的前導步驟,但要真正實現智能餐廳,AI技術的應用不可或缺。

台灣餐飲業AI導入有待加速!相較國外進程為何相對緩慢?

相較國外而言,台灣目前在餐飲業導入AI的案例較少,商業發展與策略研究所所長朱浩表示,可能的原因來自台灣的服務餐飲業者規模普遍較小,國外則有不少大型餐飲集團,這些業者在擁有更多資源的情況下,較易在購買設備、開發軟體及培訓員工等面向著手投入AI應用,而台灣的餐飲業以中小型業者為主,常因資金有限而較難承受這些投入,使得台灣餐飲業在AI方面進展相對緩慢。

朱浩另外點出,國外如歐美國家的勞動成本較高,因此企業更願意考慮用AI或機械來代替人力,這也是驅動國外AI應用的原因之一。而台灣的薪資水準相較歐美仍較低,相對來說用人力的成本比導入AI便宜很多。

以知名連鎖炸雞業者Popeyes為例,2024年其經過實際測試後,正式在英國推出AI得來速點餐,為英國第一家使用AI進行得來速點餐的連鎖速食店,該AI技術不僅可辨識英國各地口音,還可以回答關於商品成分、是否有可用促銷等問題,更學會如何根據顧客喜好推薦餐點組合,訂單準確率高達97%。台灣則尚未有得來速點餐AI的開發或引進。(圖片來源:The Grocer官網)

綜觀目前台灣餐飲業,無論是機械化、自動化或者AI技術應用,業者通常從點餐系統開始著手,而之所以在訂位、點餐發展得較為顯著,朱浩歸納出3個可能原因。第一是設備的價格考量,第二是業者通常傾向加速與顧客接觸的服務效率,較有助於提升消費者的滿意度,第三則是內場的專業性比起外場仍相對較難取代。

基於以上情況,朱浩更進一步釐清,目前許多餐飲業所使用的數位工具尚不算是AI,例如,大多數的點餐系統只是透過數位方式改善流程效率,但並沒有真正運用AI將數據「收回」後自動進行分析。當系統能夠根據消費者行為做出預測或優化,例如分析哪些餐點熱銷、幫助業者更好地規劃採購和準備,這樣的技術才算是真正的AI。

AI並非一蹴可幾 普及之前自動化等數位轉型仍是必要進程

對於中小型業者來說,AI導入的確存在挑戰,然而朱浩建議,業者仍可以考慮從簡單的自動化技術或行動支付等能夠加快服務的數位化來著手,而不必一開始就追求完整的AI系統。例如,先使用數位點餐系統或簡單的自動化工具,這些技術門檻較低,成本也較可負擔,一方面業者本身能逐漸適應技術的銜接,一方面先慢慢拉近與顧客的距離,「並不是為了導入而導入,而是消費者的需求、也是趨勢,否則可能流失顧客」,朱浩強調。

業者也需提升對AI技術的認識與接受度,因此,本專題《缺工下的餐飲業解方?AI真的能開啟智慧餐飲新格局嗎?》從目前台灣餐飲業已實際導入AI的案例中,拆解為「訂位、點餐、製餐、行銷營運、永續」共5個面向,分別探討AI的應用現況和未來潛力,從中了解AI如何提升競爭力,同時,當有越來越多業者選擇導入,成本也可能隨之降低,達到規模經濟,可望迎來台灣餐飲業者能夠自由選擇使用人工還是AI的決策交叉點。

審稿編輯:童儀展、林玉婷

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