成本過高、個資安全　挑戰台灣智慧零售、智慧醫療

近幾年，智慧零售興起，在台灣零售業的應用也有初步成效，特別是在無人商店與電子支付系統的推廣上。

台灣一些便利商店引入AI結帳系統，顯著縮短消費者的結帳等待時間，提升了用戶體驗。然而，由於智慧零售設備的成本較高，中小型零售商面臨技術採用的門檻，且部分消費者對於無人化服務的接受度，仍需要時間提升。

(段標)高價技術成本 導致推動不易

不過，要如何將智慧零售做好呢？借鏡好的案例，從中汲取成功經驗，是台灣業主練功、提升自我的最好辦法。例如歐洲的宜家（IKEA）於2024年推出全新的智慧購物體驗，在其部分門店引入AI導購系統，透過手機應用程式，顧客可以掃描商品，獲取詳細資訊，並收到個性化的產品推薦。

此外，宜家還整合行動支付功能，允許顧客直接在應用程式中完成購買，然後在店內指定區域取貨，不必經過傳統結帳流程。這種創新不僅提升購物效率，還增強顧客體驗，並在2024年上半年使宜家在相關門店的銷售額提升15%。

在台灣，有超商業者透過引入無人結帳系統，成功降低約20%的勞動力成本。然而，可惜的是，考量IoT設備的高昂安裝成本，此模式尚未能在全台範圍內全面推行，只能在高流量的城市核心地區進行試點。

所以，智慧零售的推廣受制於高額的設備成本，特別是對資金有限的中小型零售商而言，形成一個主要障礙。此外，目前的AI與IoT系統在穩定性上仍需進一步優化，消費者的使用習慣和接受程度也是推動智慧零售全面普及的重要因素。

(段標）隱私保護與數據共享 成為智慧醫療的挑戰

除了零售業往智慧化轉型，醫療領域也同樣與智慧化緊密結合。智慧醫療在台灣，被寄望成為下一個「護國神山」、世界級的產業，醫療機構、資通訊大廠、學界均積極搶進，相關發展有顯著進展，尤其是在癌症早期診斷和慢性病管理方面，取得可觀的成果。

台北榮總內視鏡診斷與治療中心結合AI技術，研發腸道內視鏡多模態輔助診斷系統，能將大腸癌早期診斷的準確率提升至90%，大幅提高診療效率。然而，醫療數據的標準化與隱私保護問題仍是產業面臨的兩大挑戰。

而慢性病管理數位公司Livongo Health，其在智慧醫療領域是一個經典且持續進化的國際案例，可供台灣參考。

Livongo Health自2024年以來，它的智慧管理平台持續升級其AI算法，特別針對糖尿病、慢性病和多重病症患者，提供更精確和即時的健康管理服務。這些進步主要得益於整合更大規模的數據集和高性能的AI模型，使平台能夠從患者的日常行為、即時生理數據中，提取更加深入的健康洞察。

2024年，Livongo Health引入「主動干預模型」，該模型不僅僅被動追蹤患者數據，而是基於AI分析結果，提前向患者發出健康風險警示。例如，患者的血糖數據出現異常波動，平台會即時發送自動化建議，同時通知醫療團隊進行進一步干預。這個功能使患者住院率降低35%，進一步降低總醫療支出，遠高於此前的30%節約率。

此外，Livongo Health還與美國主要健康保險公司、醫療系統加深合作，包括Kaiser Permanente和Anthem Health，實現患者、保險公司和醫療提供者之間的閉環數據共享。通過這種協同，平台成功拓展至更多慢性病領域，包括心血管疾病和腎病管理，並在用戶滿意度調查中，創下92%的高滿意度記錄。

在台灣，某家健康科技公司也推出健康管理服務，協助慢性病患者進行健康風險預測。然而，由於健保數據的標準化問題尚未解決，該服務在數據整合和應用效率上仍存挑戰。

由於智慧醫療領域的數據應用，需要在個人隱私保護與數據共享效率之間尋找平衡。此外，醫療AI系統需要與多元化的醫療資訊系統（HIS）無縫整合，提升實用性。