跨境東南亞,20個不可不知的電商數字
跨境東南亞,20個不可不知的電商數字

在去年發布的東南亞電子商務統計數據一文中,提到很多東南亞電子商務的關鍵數字,了解為何東南亞電商正夯。UBS 最近發布了一個有趣的研究,提供一些關於東南亞電商機會的新觀點,對關鍵市場也具備高度競爭力。馬來西亞電商媒體 eCommerce Milo 將這些資料整理為 20 個東南亞電商須知。

1.東南亞有將近 6 億 2 千萬人口,差不多是中國的一半、美國的兩倍。

2.東南亞的行動裝置覆蓋率是 112%,包括汶萊、緬甸、東帝汶。

3.現在東南亞的網路滲透率是 32%,表示大約東南亞有將近 2 億的網路使用人口。

4.新加坡的上網人口最高,有 74%,其次是馬來西亞 62.6%,泰國是 46%(跟中國差不多)。

5.印尼的Facebook使用者最多:6,500 萬,菲律賓 3,600 萬,泰國 2,600 萬。

6.印尼擁有最高的零售業績,約美金 1 千億。馬來西亞逐步逼近,零售產值達美金 982 億、泰國零售業總額則為美金 944 億。

7.東南亞的六個大國中,零售業總額為 4,360 億美金,這才佔中國的 11.4%、佔美國的 14.4%。

8.新加坡擁有最高的電子商務覆蓋率(在零售業的佔比),但也只有 1%,菲律賓次高 0.3%,泰國、馬來西亞的電子商務在零售業的佔比都是 0.2%。

9.東南亞六國的平均電商覆蓋率只有 0.2%,遠遠落後於中國的 8.0% 和美國的 8.7%。

10.印尼擁有最大的電商成長潛力,其次是馬來西亞和泰國。

11.在 B2C 的電商平台中,Amazon 在泰國和菲律賓的造訪率最高,其次為新加坡、馬來西亞、泰國。

12.eBay 的造訪率在新加坡是第一名,印尼、菲律賓與馬來西亞第二,泰國為第三。

13.樂天在泰國第二、印尼、馬來西亞、新加坡第五。

14.以 B2C 多品牌零售業者區分,Lazada 在泰國的造訪率最高,接下來依序為泰國、印尼、菲律賓、馬來西亞。

15.Zalora 在新加坡第一名,菲律賓與馬來西亞第二,印尼第三。

16.在 B2C 的非公開拍賣及每日促銷的方面,Groupon 在新加坡、泰國及印尼最常被造訪

17.LivingSocial 在泰國第一名 (Ensogo), 印尼第二、再來是菲律賓 (Ensogo) 及馬來西亞。

18.在 C2C 拍賣及分類品牌部份,東南亞各國都分別由不同的平台領先。

19.淘寶在東南亞已經開始吸引華人國家,在新加坡和馬來西亞名列前二。

20.Naspers 所擁有的分類電商平台 OLX 在東南亞市場也佔有前五名。

同場加映:UBS預估東南亞的電子商務轉換率大約 0.5% 到 1.0%,和全球平均值 1.2% 相去不遠(美國是3%)。

本文出自SmartM/張瑋容

關鍵字: #電子商務
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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