零售業導入 AI 有技巧：掌握這一點成功率高達 67%！
在零售數位轉型的浪潮中，AI 已成為熱門關鍵字。許多企業在規劃導入時，常遇到一個核心抉擇：究竟該自行開發，還是購買成熟的 AI 解決方案？
表面上看來，自建似乎能完全掌握技術並享有彈性，但實際操作往往比想像困難。從開發人才的稀缺、模型訓練的時間成本，到後續維運與更新，都是難以忽視的隱形負擔。更重要的是，研究數據已經指出：導入 AI 的方式會直接決定成敗。
MIT 研究揭示：購買更容易成功
麻省理工學院 NANDA 計畫的最新研究發現，企業如果從專業供應商購買 AI 工具並建立合作關係，導入成功率約為 67%；反之，若選擇自行研發，成功率僅有 33% 1。這意味著，單打獨鬥的風險遠高於與專業團隊合作。對於追求快速見效與降低失敗率的零售業者來說，購買成熟解決方案顯然是更務實的選擇。
為什麼自建 AI 系統容易卡關？
其中一個關鍵原因在於「學習落差」。許多 AI 工具缺乏持續記憶與回饋優化的能力，導致在真實營運中難以應付複雜或快速步調的工作場景，進而停滯在試驗階段。換句話說，問題不在 AI 是否強大，而在於能否真正融入日常流程並隨需求改善。
Viscovery：克服學習落差的 AI 影像辨識技術
以零售結帳場景為例，Viscovery 的 AI 影像辨識系統已被廣泛應用於麵包店、便當店與員工餐廳，範圍遍及日本、韓國、新加坡、馬來西亞、台灣。與許多通用 AI 工具不同，Viscovery 的系統具備記憶能力，能透過使用回饋不斷提升辨識率，能隨著門店實際商品與操作習慣逐步優化，真正貼合現場需求。
更重要的是，零售業者不需要自行蒐集海量影像資料或聘請專業團隊來維護演算法。Viscovery 已經把這些高門檻工作完成，讓店家可以直接專注在服務創新與顧客體驗的提升。結果就是：更快的結帳速度、更低的錯誤率，以及更高的顧客滿意度。
運用 AI 的關鍵：能否快速落地並創造實際效益
AI 的價值，不在於「是否擁有一套自家研發的技術」，而在於「能否快速落地並創造實際效益」。MIT 的研究清楚表明，購買成熟解決方案的成功率遠高於自建。而像 Viscovery 這樣能克服「學習落差」、持續優化的 AI 系統，更能協助零售業者在最短時間內見到成效。
對零售業來說，與其把資源消耗在高風險的自建實驗，不如選擇已經被市場驗證的解決方案，輕鬆讓 AI 成為推動成長的助力。
[資料來源]
1 “MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing.” FORTUNE, https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/. 18 Aug. 2025. Accessed 25 Aug. 2025.