Rocket Internet撐腰,Tripda用免費模式快速擴張13個國家
Rocket Internet撐腰,Tripda用免費模式快速擴張13個國家
2015.04.09 |

你有想過原來媽祖遶境也可以找人一起共乘嗎?這是來自巴西的共乘平台Tripda趣達,在台灣發展出的在地共乘服務。Tripda自1月底正式宣布從Rocket Internet公司與紐約投資者募得1,100萬美元A輪資金後,Tripda亞太區負責人Nitish Bhushan來台分享Tripda不到一年內擴張至13個國家的心法。

Tripda目前在13個國家都有在地團隊,擁有超過10萬名用戶,1月底已累積30萬共乘趟次,平均每個月都有幾千趟次。Tripda亞太區負責人Nitish Bhushan說,2至3月全球乘載人數的月成長率為1倍,台灣則成長3倍,總計從2014年10月台灣開站以來,平台上的駕駛已累計提供5萬個空位。

為什麼Tripda要鎖定新興市場發展共乘服務? Nitish Bhushan指出,Tripda的主要投資者德國創投Rocket Internet,把網路創業當成事業來經營,就是要找到尚未被滿足的機會,把現有的商業模式複製到其他市場。

Tripda
(圖說:Tripda在10個月內快速擴張至13個國家。圖片來源:郭芝榕攝影。)

Tripda選擇進軍13個新興市場,考量的因素有兩個,第一、消費者行為,城市中使用者使用App的情況成熟。其次,基礎建設有缺口,需要用科技來解決交通運輸的問題。兩大因素是長距離共乘服務能發展的關鍵,花一樣的時間,使用者可以花費得更少。

目前Tripda尚未發展出商業模式,在Rocket Internet的支持下,全球13個市場的目標是快速擴張使用者人數,並依各國特色發展在地化。Nitish Bhushan說,「何時會有營收,並沒有時間表。」但預計未來可發展的商業模式有,平台訂閱費或依公里數收取手續費。

Tripda台灣是台灣唯一一個橫跨13個國家的共乘平台,但事實上,Tripda不是台灣唯一的共乘平台,早在2007年就有共乘王、新北市政府也成立綠色共乘網,跟Tripda模式比較接近的是2013年底由一群台大學生成立的共乘媒合平台Carpo,除了固定通勤,也還有活動專區。

共乘平台的特性是長距離運輸,Tripda在台灣希望用新概念來解決交通問題,鎖定交通難以到達的大型活動合作,連媽祖遶境都可以共乘。2014年底選舉時推出青年返鄉共乘,就有82位駕駛提供250-300人次共乘服務。光是單一個墾丁春吶活動,就媒合超過700位乘客,最近也搭上Lamigo桃猿隊的棒球熱潮。

此外,也規畫出通勤類的共乘活動,如「內湖上班揪車送便當」,初期媒合成功就送100元便當,要讓台灣人的生活方式有不同的想像。

Tripda台灣總經理王鶴穆表示,每次共乘像是拿張樂透卡,會很好奇刮出來的是什麼故事,共乘有趣的地方就在於「它一定脫離不了人,有人就有故事」。

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關鍵字: #共享經濟
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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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