[Dr. 賈廝府] 漫談阿里巴巴:電商平台借力使力的經營模式
[Dr. 賈廝府] 漫談阿里巴巴:電商平台借力使力的經營模式

編按:中國最大電子商務公司阿里巴巴集團於2014年9月19日以「BABA」代碼,正式在美國紐約證交所上市,上市首日股價大漲38%,創辦人馬雲榮登中國首富,阿里巴巴市值更僅次於Google成為全球第二大的網路公司。
阿里巴巴的故事是怎麼開始的?對中國、對台灣、電子商務,甚或是整個網路產業又將激起怎樣的變化?這些看似已理所當然的榮景背後,是否有些不為人知的曲折與眉角?本文作者將以輕鬆而不失推敲的觀點,與讀者一起「漫談阿里巴巴」。

最近科技界與資本市場最大的盛事,大概莫過於中國電商龍頭阿里巴巴,九月十九日在美國紐交所(NYSE)掛牌上市的消息。甭說圈內高手談正事之餘常忍不住要你來我往論上幾劍,連不少平時不關心互聯網的朋友也一副饒有興味的模樣,時不時就抓起報章雜誌跑來問長問短好不熱鬧。想來一則將近兩千億美金的市值,即便在資本龍頭美國的歷史上也是屈指可數(附帶一提,Facebook當年也不過一千億出頭)。再者它那象徵中國龐大經濟成長的基礎民生影響力實在鶴立雞群,畢竟不同於其餘巨頭(搜索、遊戲、社交、安全)那種有點工具/娛樂/時髦的調性,電商這種東西,本身就具備著一定的普世性-人就算不打game不上網聊天不查資料,買東西總是要的。而且一個公司能經手買賣到中國3%的GDP(這個字眼近來頗為觸景傷情),也夠嗆了。

環繞著阿里巴巴的各種議題可謂五花八門,正經八百至合夥人制度之於企業治理和國家支付政策及金融革新,風花雪月至拍電影或武俠企業文化等不一而足,算是個挺雅俗共賞的公司。不過親朋好友最常諮詢,希望作為公司運營參考的,還是阿里巴巴的經營模式與獲利能力。平平是做電商,為什麼人家動輒近兩兆人民幣的流水(GMV),營收幾百億,淨利還有個3-40%?反觀其他同業規模不如也就罷了,何以利潤差異竟也如此之大?

先不論運營跟國情,我想這相當程度牽涉到兩種電子商務的經營模式-姑且稱之為設施型電商和平台型電商-亞馬遜,京東,和PCHOME都可粗略歸為前者,阿里巴巴和雅虎拍賣等則更接近後者。

大艦巨砲的設施型電商

設施型電商跟現實生活中的買賣較為相似。雖說購買推銷付款等前段流程幾乎都已虛擬化,但它們需要倉庫、一定程度要批貨買賣背庫存、甚至有時得自理物流......,幾乎所有實體商務會碰到的問題,設施型電商一定程度上都必須處理。故大多數的設施型電商,營收和銷售及周邊手續費的提取息息相關自不待言,更要緊的是得額外有大量投資在前述的基礎設施上,進而導致巨額的成本攤提。尤其近年來電商擴張的腳步越發快速,各種資本支出更是層出不窮,是以強如亞馬遜,利潤也不時在地平線上下擺盪,煞是辛苦。

聚眾發力的平台型電商

反觀平台型電商,做法更近似大樓招商:各個商家上平台來開店招攬客戶,作為莊家的平台一樣把購買推銷付款金流等,透過規模經濟獲得較高效益後,虛擬化統一供各個商家使用。但商品的庫存成本及倉儲,原則上大多由商家自理,物流也是交由合作廠商處理集貨配送。在這樣許多事物假手他人的模式下,平台雖僅能從成交金額中提取一定比例(以阿里為例,一般0.3~5%,視品項不等)作為利益,卻能避免像設施型電商那種大量背負庫存及資產的壓力。是以這種「輕資產」的經營模式,資本壓力小得多,擴張上卻更為靈活,故經營者操作起來也更沒有包袱。(當然平台的資訊及運營系統,乃至金流等配套,都必須能禁得起大起大落的用戶流量規模,而要把這些都搞好也必須有極為強悍的運營能力,然而這些都算是電商的必修學分,和經營模式的選擇關聯有限就是了。)

真正的功臣是廣告

上述對輕資產模式的描述,固然可以解釋支出上的輕盈,但真正讓阿里這類平台電商大發利市的卻另有其人。攤開阿里巴巴財報,我們會赫然發現公司營收中,有六成以上竟是所謂的廣告營收。這什麼意思呢? 由於平台上商家越來越多,商品數量及種類更是五花八門,用戶逛起來根本目不暇給,是以很多商品跟店家往往會被埋沒在用戶的注意力之外 (相信不少平日有在網上購物的人,多少都有類似的經驗,再怎麼認真比價挑貨,到結帳也實在看不完所有的商品及商家)。於是為了更有效吸引用戶的注意力,平台電商一方面提供各式各樣的廣告欄位與機制,讓商家付費宣傳好吸引用戶,一方面也提供各種機制讓平台電商以外的網站,也能夠很容易透過刊登這些店家的廣告,從相關收入分一杯羹。然而隨著店家數目越發成長,用戶注意力越發分散,大家競相刊登廣告一事也越演越烈。更有甚者,平台電商自己也會「斟酌」哪些店家/品項更能帶來利潤,並選擇性給予相對應的流量導引。在這種僧多粥少的情況下,店家只好拋出更高的價格來搶奪這些宣傳資源,也難怪平台電商的廣告營收水漲船高。

規費乎? 分享乎?

倘若有人弄了個百貨公司,左手吆喝許多專櫃進駐,右手透過大力向消費者宣傳這個百貨公司的店家和商品眾多,才得以吸引大批人潮。然後有天突然告訴付費才得以駐店的店家說:「現在人實在太多,我們無法避免你的專櫃在眾多店家中被埋沒。若想維持以前的人潮,建議你還是付錢宣傳一下......不過每家專櫃都想拜託我們,所以誰先誰後,就看你有多少誠意了」,旁觀的人不知作何感想?

然而即便是這樣靠商戶發家,還回頭跟商戶拿錢,乍看之下商家仍是照付不誤。到底他們是看做必要之惡,還是說其實商家有著遠比大家想像中更豐厚的利潤,是以將之視為合理的規費? 筆者心裡有自己的答案,相信資本市場和用戶在不久的將來,也會給大家一個他們的答案吧!

關鍵字: #阿里巴巴
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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