文字稿摘要
Rich:
今天的主題是轉型必餐飲，自然演繹是使用人工智慧輔導餐飲業的公司智能演繹的創辦人李奇翰Richard。 他是跟我一起創辦中華亞太智慧物聯發展協會的夥伴。 現任監事長。 也是臺灣人工智慧學校經理人臺北班第二期的學員，最近成為AIGo的教練。 這次特別邀請他來跟大家談餐飲業的數位轉型，請Richard來介紹他自己的公司智能演繹。
Richard:
那智能演繹是我跟臺灣人工智慧學校的幾位好朋友一起成立的，那我們一開始基本上其實大家都來自不同的產業，然後自從學習人工智慧AI之後，發現這個AI對於各行各業的改變跟影響非常非常的大，所以我們一起創辦了這家公司，那也是希望說藉由AI來幫助各位不同的產業跟公司來做數位轉型。
Rich：
所以智能演繹看來就是因為在AI大家合作，然後有這個想法成立的。當然智能演繹一定有很深厚的技術，我想還是請這邊來跟大家仔細介紹智能演繹的技術說明還有相關的應用。
Richard：
其實我們主要在協助幾個產業啦，包含像餐飲跟零售業的部分，技術方面基本上其實我們比較適用分群的方式， 就是用人工智慧的方式來幫助這些餐飲跟零售業做好分群的部分，我們基本上，其實在從協助舉例來講，現在目前我們主要幾個像餐飲業的用戶來說，我們主要是在協助整個從客人進來的定位、入場用餐好，一直到付款、問卷，這部分的一些資料蒐集的部分，那我們其實資料收集的方式有好幾種，比方說，現在大家習慣用Facebook或是用line，或是直接在現場用POS的系統，這些都是我們資料收集的一種方式，然後客人在用完餐以後，可能大部分的餐廳都會大家都有一個經驗，就是現場用完餐會請你填一個客戶滿意度的一個問卷調查，這個問卷調查基本上其實也是一個我們去收集一個資料的來源。
然後我們根據這些客戶從一開始的進場用餐跟後面的滿意度去做整個分析完的時候，我們會去將這樣子的客戶去分成用的方式去分成好幾種不同的層次的客戶，然後藉由這樣子不同區隔的一個客戶去做相對應的一些優惠券啊，或者行銷的一些方式，然後也讓這些餐廳或是零售店的老闆，可以藉由後面的一個資料儀表板去做一個資料的一個分析，讓他知道是說每一天的一個整個餐廳的營運狀況。 那以大概以我們最近一個比較知名的一個連鎖餐廳，我們前一陣子有幫他做一個線上的一個的輔導。
比方說，所有的餐廳都會有一個問題，就是說，我希望能夠知道我明天或是後天的來客數量，那希望能夠因為這樣子的一個來客數量來做一個預測分析，是說我大概需要準備多少的食材，甚至是再說我必須相對應現場的人力的一個資源的狀況是怎麼樣來做應對，那這個部分就會變成我們一開始其實就是協助客戶在從前面的一些資料的一個收集，一直到後面整個這個資料呃客群的一個分析的部分，我們都可以在在用人工智慧的方式來做這樣子的一個現場來客數的一個預測，那甚至是包含未來， 如果說有更進一步的資料，比方說如果你有會員系統，你把相關的一個會員的系統，甚至還包含說他的一個用餐的意圖就是他的需求，他到底是因為什麼原因來用餐的，進一步可能會包含到未來可以分析到之後的一個餐點的一個銷售的預測，而這個都是我們在智能演繹這邊目前可以提供的一個服務跟技術。
Rich：
事實上啊，就剛剛講的這些技術它的應用啊，就像你剛剛已經提到幫助知名的餐飲店啊，其實我們還是回到他要做數位轉型，當然你已經有一整套關於幫助零售、餐飲業數位轉型的邏輯和一些相關的部分，那我想這個部分你可以舉好多例子，然後來告訴大家他們可以怎麼做？然後他們有哪些東西可以做啊？你如何協助他們做數位轉型？因為技術本身，比如說像你剛剛講我們用AI的這個技術，我們可以很容易地幫助客戶剛剛的一些預測，其實我們現在講AI跟大數據最大不同是，如果不是用統計，他就是在做預測，然後他最做預測，他就可以做很多很多的事情，那其實客戶其實知道說我今天有預測，然後我的相關的準備就會齊全。 而且很多東西甚至就不會浪費啊，尤其我們接下來未來臺灣要面對所謂低碳的部分，那低碳的部分當然也包括食物浪費這一類的東西啊，這些都是一個接下來我們要面對的，所以在零售業啊，包括我也在協助的全家便利商店，我相信他們都有這樣的一個需求啊，當然全家也開始做這一類的東西了。那我們是不是接下來請Richard，然後來跟我們講一下如何來協助企業數位轉型。
Richard：
回應一下Rich剛剛講的，其實現在因為疫情的關係，我們分幾個層面來講，第一件事情是原物料都上架，會有通貨膨脹的問題。那其實餐飲業其實有一個很大的問題，就是如果說食材的準備是過量的話，因為食材都是要需要新鮮的嘛，所以就會有浪費，就變成是耗材的一個問題，然後再來就是現在，也是因為疫情的關係，其實餐飲業本身就是對於客人的現場來客數的預測是非常非常重視的，也很擔心因為疫情去影響。呃，整個客人來店的一個狀況。我覺得其實在做數位轉型的部分，我們常常在談一件事情，就是說要懂得去問一個好問題，所以一開始其實定義問題這件事情非常非常重要，為什麼？因為如果你的問題定義的不正確不清楚的話，基本上其實你就會發現你再從我們這邊看到的，就是從資料整理收集清洗跟模型都會因為你的問題問得清不清楚，來決定這個資料的準確度是到多少。
我後面會舉例，什麼叫做問一個好問題，那大家現在看到就是說這個整個資料收集跟流程規劃上面，我們從問題開始。 定義好了以後你就會依據這樣子的一個問題去做資料的一個整理跟收集，那這個資料跟整理的一個收集就會牽扯到很多的一個sense，或不管是線上，不管是online或offline的部分吼，如果能夠收集的是越完整越好，那資料收集完了以後，我們接下來要進一步去做資料清洗的一個動作，然後把這個資料清洗完以後，甚至去把一些補植自己缺職一些查知或者一些有遺漏的部分，甚至可能要去做一些標籤的部分。 做完了以後，我們才能進到所謂的建立模型這個階段。 然後我們再去確定這個模型是否是符合，這個我們這個問題跟資料所需的，去做一個基本的一個結果評估之後我們再去補模型。
那定義問題這件事情比方說來講好了，我們如果要今天剛剛講，就是回應到剛剛我們前一個問題在講的就是我要去預測所謂的來客數跟所謂的銷售餐點的一個數量，那我們就一定會回到一件事情，它是有一個先後關係的，如果我不知道我的明天的來客數量是多少？我怎麼去製造，是說我的銷售數量會是多少？所以第一步，一定是會先從來客數預測，然後來客數的預測部分就會變成我們要去問一個好問題，就是說，舉個例子來講是假設我有十家店，我把十家店的資料都丟進去，這樣是對的嗎？其實會有一個問題是因為十家店的相關的關聯性資料都不一樣。 所以我可能沒辦法一次試用十家店來去做這個部分的預測，所以我可能會先拿一家店來做，那每一家店可能又會有相關性的一些原因關係，比方說，如果今天你的你的餐廳是跨國性的，甚至是說比方說我舉個例子來講，臺灣雖然說很小，可是你們常常會發現一件事情是，比方說臺北在下雨臺中沒下雨，所以天氣本身也會影響，是整個來客數一個很重要的一個依據，然後甚至包含假日是不是展覽，然後甚至有些可能是因為他旁邊剛好是百貨公司，所以當百貨公司週年慶的時候的來客數特別多，其實這些都是所謂的相關的一些強關聯性的一些變因。
然後甚至是包含是說你的店，你的主要的客人可能不是國內的客人，你的店裡面的客人，如果是國外的客人，那是國外的客人，他為什麼會來，可能是他自己國家的節慶，或者他自己國家本身有連假這樣子來，所以基本上其實這個部分的關聯性都會依據你要問的一個問題。像我剛剛講說，我想要製造來客數，我們就可能會去問得更清楚一點是說，你想要知道的是國內的旅客還是國外的旅客，是哪一家店的哪一家店的客人。這個都是會去收斂跟定義問題的一個這個階段就非常非常的一個重要。
舉個例子來講，我們常常會有用所謂的訂位系統好，那訂位系統本身就是一個很好的一個資料來源，因為訂位系統本身就會有一個重要的一個欄位叫做用餐的動機，那但是大部分的訂位系統其實目前都沒做到這件事情，所以有時候可能只是說這我幾個人用餐我大概幾點到好。那其實用餐動機很重要，是因為如果說我舉個例子來講。 舉最簡單的例子啊，你幫你的親人，你的父母去過生日，這就是一個東西，生日倒了那個是不是就代表一件事是說，如果明年的今天你還是會有這樣的一個需求。 你就會知道啊，到時候這個客人是要在慶祝父母生日之前，你可能就可以發一個優惠券，所以用餐動機是非常非常重要。然後另外一個部分是到店頻率，有些人可能我舉咖啡廳的例子來講好了，大家可能比較容易了解，就是比方說我每天就會固定去某個咖啡店買一杯咖啡，然後這是一個到店頻率，甚至說我每一週我固定會去我喜歡的店裡面去用餐，這也是一個到店頻率，這個都部分都是可以去做一個到店頻率的一個分析。 那天氣跟節日這個部分剛剛也也講過了，所以這個部分其實資料在收集的部分，其實會根據你的問題去做關聯性的，一個收集你的資料蒐集，這說完全你的關聯性的強烈結越好這個資料的預測跟準確度會越大。 這個大概就是我們用一個比較不那麼帶入那麼多技術的一個方式來談，那這個在整個數位轉型上面，其實是一個比較，我們叫做用數據化對他追問的方式來來做數位轉型。
所以我會建議是說，不管是任何的中小型企業或是零售業，好餐飲業也好，其實第一件事要先把自己原來Process，就是你原來的流程，先建立起基本的一個資料收集，我發現其實有大部分很多中小型企業，或是一般很多公司，現在習慣可能還是用手寫的方式，那好一點的可能用。 可是基本上其實這個部分用手寫的方式，他其實都不是一個資料收集上面一個比較好的一個收集方式，所以這個部分我覺得現階段來講，數位轉型第一步，我們還是會回到一件事情，就是說你怎麼樣去問一個好問題，然後再把這個資料收集的部分去真正的一個落實數位化，那比方說你舉個例子來講，你可能可以用我們剛剛講的就是點餐系統或是預約系統好，或是用我們用所有舉個例子，讓客戶滿意度調查，你也可以直接用APP，或是用一個線上的一個方式去收集這些資料，那這些資料其實都是一個很好的了解你的客戶滿意度跟未來提供它更好的服務。 甚至希望他能夠做一個回訪回購的一個方式。
Rich：
因為在過去已經協助過一些企業了，那那些企業，你剛剛有特別提到知名餐飲店，那有沒有什麼東西你要可以再分享？可能在哪些系統上他們有特別的需求，比如說你也可以說你看到哪些系統，他們可以再強化，而且剛剛基於你剛剛講的這個部分，其實我看到的是很多的機會和相關的應用的部分，我想就請Richard直接來跟我們大家分享。
Richard：
其實資料收集我，我舉一個最簡單的例子，就是說，今天我發現，舉個例子來講，大家可能還是習慣用所謂的電話來做一個釘位的一個動作，但是你會發現有越來越多的年輕人可能習慣使用line或是用一個數位的方式用APP的方式來做訂位，那臺灣有一家很有名的新創公司交易EZtable就是用這個數位的方式來做預約訂位的一個動作，所以基本上其實現在臺灣本來就有提供很多很方便的一個系統。
那我們公司本身也有協助各個餐飲或者零售業用line結合一些APP去做資料收集的一個動作，因為臺灣其實是line的普及率是非常非常的高，如果你今天去用line去做一個，因為他要去訂位，或者因為她跟你購買東西去加入他的一個LINE好友，你後續就可以去用line去跟他做更多的互動。 那這些互動本身經由line API，我們就可以串接更多更詳細的一個資料，甚至我們會根據這個不同的一個互動行為去下一個tag，就是我們所謂的標籤去註明說他今天做這個互動的原因是什麼，然後我們得到了什麼樣子的一些feedback，這些都是有助於幫助你能夠去更了解你的客戶。
那我們常常在講一句話，就是說，80%的營業額是來自於20%的忠誠客戶，那我想要問一件事情，是說請問一下各位，有沒有人真正知道那20%的客戶到底是誰？你知道那20%可是你知道你真的知道那20%的客戶是誰嗎？我們用AI的工具好就是能夠很容易地去幫你去辨別這20%的客戶究竟是誰，那接下來你就可以去依據這20%的客戶去做更好的一些規劃，不管是行銷的規劃或是客戶服務的規劃好這個部分就會提升你那很重要的20%的。 客戶的滿意度跟回購率，那我們基本上其實在剛剛提過，就是說某知名的連鎖餐飲店吼他們啊，他們現在因為沒有會員系統，所以我們其實在過往的一個資料收集當中是蠻依據pose本身的資料，那現在不管是餐飲跟零售，基本上POS機的資料是非常重要的喔，但是有一個比較大的問題是說大部分的臺灣的一些比較老的產業用的POS機都會比較久，所以他們本身的資料POS機的資料，要麼就是沒辦法匯出，要麼就是匯出後的data，非常非常的亂。 那資料欄位也不清不楚，所以這個時候就會變成在技術實際實行上面有一個比較麻煩，就是說我們剛剛在整個流程上面，在講人，只要清洗這個部分，就會花蠻多的時間跟功夫在做，我們你現在看到的就是資料整理跟資料清洗這一塊。
因為在做所謂的數位轉型，尤其是在做AI這一塊的部分，其實大家花大概超過70%甚至80%的時間，都是在做資料整理跟資料信息。 那原因就是來自於說前面一開始其實你的原來的data一開始的收集可能就是沒有思考清楚，或者是說原來的資料欄位，本來原來的廠商就沒有。 依據你的需求就去收集資料好，這些都是現在一個比較比較大的狀況跟問題，所以我覺得也許也是一個疫情，也是一個機會跟跟一個好的轉型的時機點呢？就是我們剛剛講是說你可以藉由現在一個些比較成熟的的的數位工具，因為現在其實size的就是雲端的，這些服務基本上其實都一定會有一些匯出資料的功能，你都可以去運用這樣子的資料，那如果說你不知道怎麼去運用這些雲端的服務，你也可以來找我們，智能演繹公司來幫您去做整個AI數位轉型的一個規劃，然後我們會從頭到尾去幫您去先做好整個顧問的的設備，了解您的需求，以後再去根據您的需求部分去看怎麼樣去協助您把每一個客戶的流程從online或是offline的部分，都把這些的資料去藉由不同的手段，或是不同的一個服務跟資料收集的方式，把這個資料收集起來。我想這個部分是我們過往在幫幾家公司在做數位轉型，甚至在做AI資料收集跟建模的時候碰到的一些問題。
Rich：
我個人是這樣看，說疫情已經促進了很多企業，應該說很多企業有不同的轉變，那當然疫情對餐飲業其實是一個很重要的一個，我們講說一個影響啦，有的，但真的是打擊蠻重的喔。我們必須講說他們是受害第一波好，但是也喚醒大家說數位真的很重要，就是說讓大家開始做數位化、甚至數位優化，就像剛剛講的，另外一個東西是現在歐盟的低碳要求。 全臺灣都在談ESG，我個人會覺得是第二波的一個強力的部分，就像我剛剛講那個，如果你今天有剩食啊，就是那個剩食剩太多，其實它本身來講也是一個造成，說誒，這個浪費和一些一些問題啊，他可能也是一個我個人覺得是一個很大的一個影響，在這樣的狀況下，您對智能演繹的未來展望是什麼？
Richard：
我們是很實際的在幫客戶解決數位轉型的問題。因為我們最常碰到一件事情，就是說有很多企業的老闆們在聽完現在外面有很多關於數位轉型或者人工智慧的演講，然後回來都會 思考一件事情是說，我公司想要數位轉型，那我要怎麼開始，我要怎麼做這件事情。是我想說有就是有這個想法的老闆都會碰到的，這個問題是他會不知道該怎麼開始，我想我們公司一直在去協助這些想要數位轉型的一個公司，在做真正實際落地跟執行的部分，那我們最近因為AIGo的專案，我也拿到了那個AIGo的那個零售推薦的一個顧問的一個一個證書。
其實我覺得臺灣對於現階段，大部分真正要做數位轉型這件事情的落地，其實還是有蠻長的一段距離而已，我們常常在講說舉個例子來講，以製造業來講的話，現在可能已經到所謂的工業4.0。 可是有非常非常多的公司，製造業來說，可能連1.5或者連你都還沒到，那餐飲業其實你作業，我覺得也是有類似這樣子的一個問題，我光講所謂的數位優化都還蠻蠻長的一段距離，那我們公司的未來期望，就是能夠開發出一些比較容易上手的一些工具，類似像比方說像前一陣子大家很常聽到的CDP這個服務平臺，我們也希望能夠去做一些比較容易，比方說像line的會員系統，這個部分已經在進行中，然後因為臺灣大概有百分之89點多，然後大概快百分之90，都是所謂的中小企業。
那其實餐飲業其實你會發現，其實中小型甚至很微型的這種所謂的餐飲業非常非常多，他們其實沒有太多的資源也沒有太多的人力去做，所謂的數位轉型這件事情，她們其實最適合的就是用所謂的雲端的服務，你要只要你只要告訴我說我舉個例子來講，就是說你只要你只要跟我講說喔，這個這個line，我生前那個light之後，然後我把什麼什麼什麼東西放進去以後我就可以用了，就是你要用一個很簡單的方式，甚至不要用太貴的一個方式去協助他，就是他現有的服務的。一個雲端化都是數位化，我覺得。 不用把。 數位轉型想得太所謂的高大上或者是太難，其實說實話也沒那麼難，就是如果你本身就是一個小公司，你本身就是一個微型企業，老實講，我反而覺得更容易為你不會有所謂的大公司那麼多人力跟觀念上的一個包袱。基本上其實老闆只要決定轉了，用了花一點點錢，直接用雲端的我們就可以很快的就踏上數位轉型的道路了，反而大公司這一塊是更困難的，所以我們整個未來的方向，還是希望能夠朝開發更多的好用的雲端的服務，然後我們一個結合line去讓你的消費者你的使用者跟你建立更好的一個溝通跟互動的關係。
然後我們藉由這樣子的一個溝通跟互動的關係，把資料蒐集完以後，用模型用的方式。 去分析去預測，去做所謂的分群，讓你能夠更清楚地知道哪一些客戶真正是對試試你的VIP客戶，那20%的客戶是誰，然後甚至優化城市說，我可能知道他明天要消費了，我發一張酷碰券給他，或者我知道是說他可能需要什麼樣子的一個餐點或者什麼樣子的一個蛋糕，我提供一個訊息告訴他說，你母親的生日到了，你是不是應該買個蛋糕送給她了？類似這樣子的一個客製化的服務，這都是我們未來希望能夠能夠往這方面發展的一個方向。
Rich：
其實我們講現在AI個很重要的重點，就是透過了解客戶的資料，然後能夠真正從客戶的行為，然後從這些資料推到客戶的喜好，然後讓客戶就是可以更滿意。我們剛剛講是這是一個很重要，當然加上之前講到預測來客數，然後還有你的食材的份量，然後整個搭配起來哦是我們現在講臺灣可以做的，當然我們也必須講說在中國這一塊啊，因為在阿里巴巴的推進之下，然後這一塊這塊算是走得蠻蠻前面的，當然臺灣本身來講是說今年哦，因為到了疫情，疫情真的讓這些企業傷害蠻重的。 因為他們傷害的重，所以他們可能要休養生息，但是他不管他怎麼樣休養生息，他們其實還是有轉型的需求，因為客戶只要去其他地方，比如說去中國看他們這樣的一個部分，他們會回過來，希望臺灣這樣做。而且臺灣的電商其實已經做得很不錯，因為他掌握了客戶的數據是很多哦，那我也在協助的全家，然後我也常常跟全家人講說你們是做臺灣的第一名。 可是在世界上，你們其實還有很多進步的空間，但是進步要找誰呢？那我們就是有個很好的選擇啊，就是找智能演繹，我自己試試看啊，就是休息的差不多了，今年營收也會慢慢的越來越長開，那當然一般來講都是從大企業開始哦，那大企業開始就像我們剛剛講的知名餐飲業已經找上了你，接下來一定可以走得更多更好喔，這是我個人覺得智能演繹未來很有希望的一點。
Richard:
那你怎麼樣去藉由把這個危機轉呈轉機，我覺得就是這個企業能夠去在現在時機真正能夠持續性存活下去，一個非常重要的一個轉淚點，那也希望各位有聽到，就是我們今天這一場的聽眾朋友們，如果對於數位轉型有任何的想法或任何的需求，都歡迎您寫信給我，或是或是打電話給我，然後我智能演繹，都是一邊對於所謂轉型，有一些心得可以分享給各位，謝謝大家。
Rich：
謝謝Richard，如果大家要聯絡Richard，其實很簡單，就是找到我們協會啦，搜尋AIoT協會就會找到。
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