新加坡餐飲與零售業如何用 AI 做出實際成效？

對新加坡的商店與餐廳而言，AI 最直接的用途可能不是機器人端菜，而是協助回答一個個日常問題：怎樣安排訂位，才能多接待客人又不讓人久候？哪些查詢可以先由系統處理？員工能否少花些時間在排班和文書上？相關報導列出的常見項目，正是訂位管理、自動排班、顧客服務、行銷內容及行政工作。2

一個可衡量、但不能過度解讀的成果

The Lo & Behold Group 旗下餐廳 Fico 將 AI 用於訂位及餐桌周轉管理。餐廳表示，2026 年 6 月推出後的第一個月，週末營收增加了 2%。2 這是具體的營運成果，但不等於利潤增加 2%，也尚未證明成效能長期維持，或能複製到其他餐廳。

零售業的用途則可能從協助找商品開始。新加坡企業發展局介紹，家具零售商 Castlery 的一項應用程式功能，可透過影像辨識，依顧客拍攝的家具照片，找出商品目錄中最接近的款式。11 這說明 AI 如何幫助顧客探索商品；該資料並未提供這項功能帶來多少銷售額或生產力提升。

難題不只在 AI，也在原有系統

一項大華銀行調查經當地報導引述指出，每 10 家新加坡餐飲業者中，有 6 家主要使用各自獨立的數位系統。18 如果訂位、收銀、排班與庫存紀錄分散在不同工具，企業要讓 AI 根據這些資料提出可靠建議，往往得先處理資料品質與系統串接問題。人手與供應鏈壓力，也不會因系統能生成答案就自動消失。

因此，試行時不能只看回覆速度或產出數量。訂位工具要看是否增加可用座位、同時避免顧客久候；客服工具要看問題是否真正解決；自動化節省的工時，也要與訂閱、整合及培訓成本一起計算。遇到投訴、退款爭議或需要斟酌顧客感受的情況，仍須訂明由誰接手。

從小規模試行走向擴大應用

1. **選定一個問題：**例如查詢未能及時回覆，或熱門時段仍有餐桌未充分利用。
2. **確認必要資料可用：**先檢查訂位、銷售、員工或庫存紀錄是否完整，再考慮自動化。
3. **與導入前比較：**同時衡量營收、工時、錯誤、顧客體驗及全部相關成本。
4. **保留人工判斷：**清楚界定例外與升級處理流程。
5. **成效能重現才擴大：**單店、單月的改善值得進一步測試，不宜直接推算到所有據點。

尋求支援的企業，可參考新加坡資訊通信媒體發展局（IMDA）「SMEs Go Digital」計畫下的產業數位化指引。2 新加坡企業發展局與大華銀行推出的餐飲業 AI 與數位整合計畫，目標是在兩年內支援至少 200 家餐飲企業。25 大華銀行列明，符合資格的中小企業可就合格的 AI 採用及系統整合項目成本獲得最高 50%資助，符合資格的非中小企業則為最高 30%；這不是購買任何 AI 工具都能取得的補助。17 企業發展補助金（Enterprise Development Grant）也是可查詢的轉型支援途徑，但應另行核對其資格與專案條款，不能視為與上述計畫相同。42

Fico 的初期營收表現顯示，針對明確問題使用 AI 值得一試；大量業者仍依賴獨立系統，則提醒企業：能否串接資料、培訓員工並驗證扣除成本後的收益，才是成果能否擴大的關鍵。218