Q1：亲身导入解决方案的过程中，能否分享经验，并说明曾遇到的困难？
郑瑞宾（下称郑）： Q Burger 是用 30 万元创业的，我们目前资本约 2 亿元，但做数位化从头到尾也花了 2 亿多元。由於我是白手起家，加上汉堡、蛋饼等都是铜板价在赚，每一分钱都非常珍贵 ，一定要精准使用预算，所以刚开始只要可以用的免费工具，我们就先吃下来，等到有具体的商业模式後，才去找比较大、稳定性较高，或是未来性较强的解决方案厂商合作。
我们一路上盘点很多工具，但最後选用的其实不多，一定要彻底了解数位工具能带给你什麽价值，建议大家以SMART 原则去做量化 ：Specific（明确的）、Measurable（可衡量的）、Achievable（可达成的）、Relevant（相关的）和Time-bound（有时限的）。用滚雪球的理念，从顾客端到後勤的数位化一步步引进，每一次都带来很大的丰收，成就下一代的数位化。
林念臻（下称林）： 一定要有明确的目标和可量化的成效 ，因为系统厂商都会跟你说所有问题都可以被解决，而所有的数位工具都没有停止变化的一天，需求也会不断增加，但你不能把决定采用方案的权力交给厂商，而是自己掌握主动权，告诉他们我需要什麽系统。我们前几年导入一个方案叫做「AI 热点」， 我们就很明确，预测准确率要高於 90％，这样团队、系统厂商都知道要往哪里推进，也有成效能告诉我们这个专案导入成功了，提高团队斗志。
贾景光（下称贾）： 金融业在解决方案业者可能有一个不太一样的地方，就是对资安和保护个资的能力的要求会比别的行业高很多 ，所以要协助金融产业的解决方案业者，在这2部分的配套措施就要特别注意。以最近很夯的 ChatGPT 为例，当我们用外部资料做生成式 AI 的应用还没太大问题，但如果我要采中国信托内部的资料去给生成式 AI 做演算法，然後提供给我们应用 ，我们就必须特别注意这一段提供的个资，是不是被妥善的保护，不会被其他人利用。
Q2：你认为一个优质的解决方案，须具备何种特质？
贾： 第 1 个我觉得要特别注意的是，多数金融业者并不是从零开始，都已具备一定的能力了，所以解决方案的新的价值主张、到底能创造多少价值，论述要很清晰 。
第 2 个是成本，但可能跟大家认知的概念不太一样，在金融业采取解决方案，会找 5 到 10 年的长期夥伴，所以我们追求的不是初始成本很低，而是整个转型过程中，业者能不能提供我一个弹性的成本考量，可能有时是透过买断式对我最有利，有时是订阅制，当我业务成长的时候，它收的费用才增加，所以具有一个竞争优势的弹性成本计价模式，也是我们在考虑解决方案时很重要的特质 。
林： 第 1 个也是成本，但不是只在导入要花多少钱，我们更在意导入的时间成本。对 55688 来说，我们是生活服务的公司，如果导入1个工具要花我 1 年的时间，这 1 年之後，产业变化早就不知道到哪里去了，所以导入的时间成本会是我非常在意的一块。
那第 2 块就是系统相容性，或是产出东西的应用性，因为我们有很多的数位工具应用，各个数位工具之间的相容性高不高？或者系统产出的东西，它的数据或资料在各自的应用和融合是不是很便利？也是我的考量点。
郑： 在初期规模较小时，我们考虑的是时效性跟高收益 ，必须很快地满足消费者的体验跟需求。到现在我们 1 天大概有近 20 万人购买我们的早餐，所以会更在意稳定性跟未来性，也就是说这个解决方案一开始的布局，是不是就有非常多的功能可以弹性利用？ 当然 IT 开发是有时程的，比如说这一个解决方案有 20 个情境， 我们可能先开放 3 个，然後持续去做未来 17 个情境的开发，每季做版本更新，让顾客有更好的用户体验，而不是一成不变的商业模式。
Q3：目前市场的解决方案有哪些可改善之处？根据你们的评估使用，有什麽发现？
林： 其实数位工具都是完备的，但麻烦的就是每个产业有自己的 domain know-how（产业知识）。我们公司过去其实没有一个可以参考的例子，所以怎麽把工具应用在我的需求上？我的人一定不知道，但你们的人（解方厂商）可能也不知道我产业的痛点，中间会有鸿沟，所以在协助客户导入解决方案的这个桥梁，我现在看起来是有断层跟比较缺乏的。
另外，对内部团队，要放怎麽样的人、给他什麽目标也都要很清楚，所以我觉得最好的方式当然是最高决策者可以亲自参与这个计画，甚至要到第一线深度参与，因为他最了解到底要解决什麽问题，以及目标是要做到什麽程度 ，才能协助外部和内部单位去做很好的衔接。
王志仁：感觉中间缺少了一个「编译器」，就是把公司的专业商用的语言，翻译成资讯科技的语言，让两边可无缝对接沟通。这其实很关键，而且这应该是公司最高主管要承担的角色 。
贾： 前面有提到，金融业在选择解决方案的业者，都不是看短期，一般都有 3 到 5 年，甚至 10 年的合作夥伴关系，所以一家公司长期对这个解决方案的承诺，或是这个解决方案的未来性，也会是考量重点。
解决方案要成功且长期使用，人会比科技扮演更关键的角色，所以千万不要轻忽对人员教育训练的投资，反过来讲，解决方案业者，除了平台的科技能力外，它的配套措施能不能提供给企业不同层级的能力辅助，我觉得也是可以思考的方向。
以中国信托为例，过去我们大量采用 RPA，也就是机器人流程自动化的技术，目前在整个银行监控已经将近 6、700 个应用，帮忙解决中、後台这些跨系统的自动化，让人力可以大量提升生产力。它成功的关键除了工具本身具有弹性，解决方案业者更提供 2 到 3 年的教育训练和转型，先训练种子部队，再由他们训练更多的人，让平台的价值能发挥到最极致。
Q4：《数位时代》列出的 6 大类解决方案中，能否举出与你们行业最切身也最关注的？
郑： 就 Q Burger 而言，云端服务的快速资料交换，可以产生较好的决策效率，让我们预算花在更精准的地方。第 2 个则是MarTech的运用，可以跟有公开资料的一些数位公司，去付订阅费用运用他们的公开资料，和我们自己的餐饮领域做结合，会更加事半功倍。
最後 1 个就是Web3 区块链。去中心化之後，可以提高商业上的信任度和互动，也许现在没有一个很稳健的商业体制，但未来可能会有消费者主动投一些开发的菜单，然後让大家搜寻制作方法、秘方等。他不一定要是厨师，可以等研发出来後，卖版权给使用者，我觉得这会对餐饮业产生巨大的变化。也许我们在台湾就能吃到法国主厨开发的食物，而且是在公开的平台上做版权销售，你很容易就可以搜寻到，去中心化也不会被剥削，也不需要经纪公司去操作。
林： 我们核心的交通这块就会连结到碳排管理这个，首先最直接的就是减少碳排。我们很早之前就已经鼓励司机换油电混合车或电动车，所以现在我们 App 上也有一个叫做「减碳车」的车种选项，目前约 6 千多辆。对於减碳车，我们自己有订 KPI（关键绩效指标），我们的企业客户也很需要这个东西，因为满多都是上市柜公司，在永续报告书中都需要在员工出差的部分去揭露碳足迹，所以永续跟碳排管理会是现阶段非常重要的主题。
再来就是云端服务。55688 集团现在也不只是一个交通出行媒合平台，我们做的更多是生活的媒合。那既然要做生活媒合，必须要连结平台的两端，更知道用户的需求，也要知道服务提供者有哪些专长，那这些东西都是需要透过云端或是 AI 工具去协助。
贾： 首先是云端，过去满多很好的 AI 应用都在云上，金融业随着主管机关在下半年把云端的法规再开放一点，同时我们再符合资安跟个资，也能保持一定的安全性的话，我觉得这个应用应该在金融业未来 2、3 年会非常值得期待。
包括利用 AI 跟云端在客户的经营、内部的流程优化，甚至金融业最重要的风险管理，我觉得都有很多主题可以交流。
最後则是Web3 跟区块链，中国信托也投资区块链有一段时间了，未来我们看到在法规的开放下，在数位资产的管理上，甚至NFT的相关应用，我觉得应该也会愈来愈多元。
（本文转载自《数位时代》）