Viscovery神助攻！疫情之下以AI技術賦能數位轉型 助烘焙業者逆勢崛起
數位轉型如今已不再是純口號，而是產業界的頭號顯學，更成為攸關各產業能否生存及向上發展的關鍵，而其中資訊服務廠商在數位轉型中扮演重要角色。除了成為稱職的IT技術能力供給方之外，資服廠商自身的轉型也極為重要，因為唯有快速找到切入點並有效解決產業痛點，才能在創新轉型的路上，早客戶一步看見問題點，並先行排除數位化路障。
正是源於這樣的發展觀念，成立於2013年的Viscovery（維視科技）於2017年開始，即開始進行題目轉換，致力於整合深度學習與電腦視覺技術，為企業客戶提供高度客製化的視覺辨識解決方案。由分析各產業痛點、評估需求、策略擬定、再落實至調整組織體質之中，至今在人才培養、自有產品建置已有所成效，並已和烘焙產業建立深度合作。
如今運用最新的人工智慧、深度學習、電腦視覺技術，Viscovery造出了能有效取代傳統人眼辨識結帳方式的「商品AI影像辨識結帳系統」，並已被美國與台灣的85C、台灣一之軒、歐貝拉、日本Biscuit以及多間日本蛋糕店等烘焙業者採用。
找到切入點 比起有沒有資源更加重要！
事實上過去Viscovery也曾鎖定「影音內容關聯廣告」，瞄準騰訊、搜狐、樂視等大型中國影音平台欲提供服務。
「但後來發覺影像視頻市場，已經成為巨頭才能玩的遊戲，」Viscovery產品總監郭皓煒解釋，在中國市場鎩羽而歸的經歷，也成為了Viscovery開始頻繁接案，並接觸到零售業的關鍵轉捩點，「我會說接專案就像是一個練兵過程，在這段過程中，我們更了解零售業是未來想走的方向。」
郭皓煒接著微笑說道，Viscovery也有過一段時間的困頓，「資源是一回事，但我認為找到適合自己的切入點，比起有沒有資源更加重要！」
零售商品百百種，Viscovery也曾透過接案嘗試運用影像辨識技術，協助製造業做安防檢查、媒體業做主題標籤、人流追蹤等，最終決定朝向發展性最高的零售業做佈局。
2018年，亞馬遜無人便利店Amazon Go崛起，緊接著中國大陸24小時無人超商「繽果盒子」、7-11的X-STORE出現，這讓Viscovery也看見了無人零售的風口，以及自助結帳帶來的商機。
「而在所有零售業裡，我們最希望先幫助實體店家，」郭皓煒說，在多數零售業都透過導入Barcode條碼或RFID智慧標籤，來提高自助結帳時的辨識及速度時，烘焙業卻被獨漏，因為沒有人會想在麵包上直接貼標籤，而且一般對於業者來說，越是沒有包裝的麵包賣相越好、單價越高。
「這讓烘焙業成為了一定得使用影像辨識工具的產業，選定一個最能讓自身技術發揮的題目很重要！」行銷經理訾馨卉補充說明。
深耕烘焙產業 無畏疫情持續投入資源
選定方向後，Viscovery深入研發全球首創「AI商品影像辨識結帳系統」。一旦店家將少量圖資、不同角度及色澤的麵包照片，上傳到系統資料庫，Viscovery就會以模擬人類的視覺判斷能力與邏輯、不同情境的影像生成技術，來增加差異化的影像資料量，進而訓練出一套能實際落地應用的AI模型。此時顧客僅需將商品放在鏡頭下，由系統辨識商品特徵、名稱及數量並加總金額後，即可輕鬆完成結帳，省下過去店員以人眼辨識結帳，以及顧客等待結帳的時間。
憑藉此技術，Viscovery先是在美國市場，與美食達人集團旗下85度C麵包店達成合作，率先於美導入AI影像辨識麵包自助結帳系統，讓85度C成為全美第一家使用此系統的麵包店，並迅速解決因為當地美國籍員工不熟悉台式麵包，而導致的結帳延宕問題。
在台灣市場方面，Viscovery也與知名烘焙業者一之軒合作，於部分門市導入影像辨識結帳系統，並持續自動優化辨識模型，讓機器自我學習、突破並提高麵包的辨識精準度。而最具標誌性的例子，出現在烘焙業受疫情影響，全面套上塑膠袋進行獨立包裝的期間。
「很多從事影像辨識的同業因為疫情而停下腳步，但我們迅速在兩個月後給系統一套新模型，重新讓它快速適應如何辨識有塑膠袋的麵包，」郭皓煒挺起胸膛驕傲地說到，「這讓合作夥伴認知到，原來Viscovery是真的認真看待這件事。」
從提供客戶「輕量AI結帳工具」開始做起
以Amazon Go的自助結帳模式來看，光一家店硬體建置就要百萬美元，但Viscovery的解決方案，僅需一台簡易的1080P攝影機與GPU運算設備，就能與店家既有之POS系統整合。若店家不願做API的串接，Viscovery也提供USB隨插即用方案，店家無需做系統整合或更換POS機，就能為單一店家或與連鎖零售業者快速導入AI商品影像辨識結帳系統。
郭皓煒以先做輔助駕駛系統，而非造一台昂貴的自駕車，來描述這樣的經營策略，「我寧可不要一步到位，而是先做一些輔助工具，先讓零售市場認識技術，」如此一來，待零售業者透過使用「輕量AI結帳工具」而體會到好處，也會更容易接受新產品，而這樣的做法，其實和訓練AI模型時，若母體有足夠多資料，就可更快吸收新知並升級的道理如出一轍。
與硬體廠商通力合作
待Viscovery為商家訓練完AI模型，並部署到雲端後，店家即可使用攝影機及POS機來進行掃描、結帳。當攝影機掃描完圖片，上傳到雲端的辨識引擎，再回傳自動辨識來的品項與數量資料到POS機後，店員即可進行結帳。
此時若店家自己有合作的硬體設備商，便可直接導入Viscovery的AI商品影像辨識結帳系統辨識技術，美國85度C便是這樣例子的代表。若店家本身並無合作的硬體設備商，Viscovery也已和台灣三大POS機廠商談成合作，直接為客戶開發一套結合影像辨識的自助結帳機台，並設計出人工結帳和自助結帳機台並行的功能，藉此達到減輕店員負擔、分散人流，進而提高整體結帳效率的目標。
專心做好一件事 以成功案例建立好口碑
AI商品影像辨識結帳系統正式上線後，Viscovery也從使用者操作的反饋，輔以獨家開發的模型訓練流程，持續自動優化辨識模型，甚至直接在一之軒蹲點，觀察門市人員的使用狀況、顧客對於系統的反應。
觀察到麵包店每2~3天就會有麵包新品上架的需求，Viscovery也提供一套商品上下架管理系統，讓商家可依照AI模型訓練流程，自己新增、刪減麵包品項，並用新品影像來訓練模型，此時模型本身也會因辨識的影像越多，自我學習並提高麵包的辨識精準度。
「我們正在做的事跟台灣的硬體思維截然不同，」過去曾在硬體產業服務的郭皓煒說，硬體廠商習慣做好一產品後，就要一次賣大數量出去，軟體公司則不同，需要做深度研究，幫客戶把每個細節都想清楚，再把每個功能都開發好，「但服務好一位客戶，擁有實際成功案例、確立商業模式後，後續的推廣就會相對容易許多。」
除了烘焙業之外 也吸引大型超商及量販店目光
Viscovery AI影像辨識結帳系統獲得各界零售業者肯定，目前已導入超過40間零售店，佈局市場包括歐美、日本、台灣，也成功將「自助結帳」與「輔助店員結帳」的模式，引入了美國與台灣的85C、台灣一之軒、歐貝拉，同時瞄準缺工問題嚴重的日本市場，進軍日本Biscuit以及多間日本蛋糕店。
除了烘焙業外，Viscovery也佈局台灣大型超商及量販店，致力於優化原有自助秤重流程，目前量販店與Viscovery的AI影像辨識系統的合作，也進入概念性驗證（POC）階段。
原本消費者在把商品放在放自助磅秤台後，還需要再多個頁面中找到自己所買商品，再進行點按、印出條碼、進行結帳。透過導入Viscovery AI影像辨識系統，消費者只要做到秤重動作即可，這讓該系統即便才處於起步階段，使用率已達20％。
而透過將AI商品影像辨識結帳系統與店家既有的POS機整合，或是協助對接Viscovery合作之POS機廠商，Viscovery期許未來單一店家與連鎖零售業者皆可快速導入該系統，目標在2021年，吸引500家零售店加入。
不只為店家節省時間成本 也是優化購物體驗
過往新進麵包店員工平均要花費數周時間，來熟悉麵包品項與外觀，如改採用Viscovery AI影像辨識解決方案，就能輔助結帳員辨識麵包來結帳，不僅節省訓練店員記商品的時間成本，也降低輸入錯商品的風險。
「過往結帳6個麵包平均要花20~22秒，導入系統後，只需3~4秒內就可完成結帳流程。」訾馨卉補充道，目前Viscovery AI影像辨識結帳系統每天會搜集2萬筆圖資，至今已協助業者進行超過數十萬筆快速交易，節省超過80%的結帳時間。
「另外Viscovery也為商家省下隱藏成本，消費者不會再因為看見大排長龍的景象，而轉身走向另一家結帳較為快速的店。」訾馨卉指出，導入AI影像辨識結帳系統也可同步優化營運與購物體驗。
對於消費者而言，可以自行選擇是要排隊等待員工結帳，還是選擇省去排隊等待時間進行自助結帳；對於商家而言，則可在省下人力的前提下，有效消化排隊人潮，進而提高營收。
「從一開始沒有系統化的做這些事，到後來有意識、系統化的提供服務，最大差別在於我們用更穩健的方式來服務客戶！」郭皓煒堅定地說道。