foodpanda完成1.1億美元融資,積極搶攻新興市場
foodpanda完成1.1億美元融資,積極搶攻新興市場
2015.05.11 | 創業

美食外送平台foodpanda日前宣布,繼3月獲得1億元融資後,1日時獲得由高盛領投的1.1億美元(約33億台幣)F輪融資,現有的投資者Rocket Internet也參與此輪融資。過去三年,foodpanda在全球超過40個國家快速擴張,並收購許多市場的主要爭對手,foodpanda總計已獲得超過3.1億美元資金,這筆資金將用來拓展外送服務。

foodpanda集團執行長及創辦人Ralf Wenzel表示,高盛對網路市場有深厚的專業知識,將會加入foodpanda的顧問團隊,而投資者們將會幫助foodpanda在新興市場擴展行動美食外送服務,搶攻新興市場超過30億人的潛在商機。

高盛投資合夥人Ian Friedman指出,foodpanda極有機會在未來幾年內拿下新興市場的領導地位,foodpanda的高速成長及堅強的管理團隊,都令人感到驚艷,期望foodpanda在線上美食外送市場繼續創新。

foodpanda全球布局
(圖說:foodpanda全球市場布局狀況,已遍及580個城市。圖片來源:截自foodpanda。)

foodpanda主要的投資者為德國創投Rocket Internet,主要的投資者還有Phenomen、AB Kinnevik、iMENA、Falcon Edge Capital等等。2013年,Foodpanda獲得Phenomen Ventures與Investment AB Kinnevik投資的2000萬美元及iMENA投資的800萬美元。

2014年,foodpanda透過資本戰及速度,快速把美食外送服務複製到全球五大洲40個國家,拉開與競爭對手的門檻,在印度、俄羅斯等32個國家成為當地市場的領導品牌,營運範圍超過全球580個城市,目前已與超過6萬家餐廳合作。

**過去半年時間,foodpanda陸續收購各國主要競爭對手,不透露收購金額,但幾大市場的大型競爭者都在很短的時間內被收購了。**此次融資是要持續深化foodpanda的客戶體驗服務。目前所有國家中,只有台灣市場是自建外送團隊,已建立全台250名外送人員,而各國foodpanda在2015年的重點也將自建foodpanda外送團隊,台灣的市場經驗足供參考。

此外,foodpanda台灣執行長Ron Chan說,foodpanda台灣在2015年的策略是拓展超市外送服務,與百貨公司的超市city'super合作,專人採購,生鮮食材2-3小時送到家、雜貨約5天。4月開始在台北市信義、大安及中山區試營運。也就是說,台灣將是foodpanda所有市場中,第一個嘗試送餐以外服務的市場,未來foodpanda在O2O的服務擴展,值得繼續觀察。

Foodpanda收購各市場競爭對手及營運地區如下:

foodpanda收購競爭對手服務
整理:郭芝榕

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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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