[冒牌生]燒掉40億美金的一堂課－中國人教UBER創辦人的事|數位時代 BusinessNext

大陸競爭者善用補貼獲取大量用戶

Travis透露，他第一次來到中國感覺非常有壓力，尤其面對價格戰更是比他想像種來的激烈，由於每週《滴滴打車》會花費7000萬 - 8000萬美金補貼司機，相當於一年要花40億美金來補貼，但Travis認為，每週花8000萬美金補貼是不可能持久的，他也害怕運用這種補貼的模式，使用者會習慣補貼，在縮減補貼和叫停後離開。

為了在中國市場長期發展，必須投入其他城市的獲利

Travis提出，希望在中國長期發展，所以會把其他城市的盈利投入到中國市場，花錢補貼不可能持續太久，如果反覆的讓投資者出錢補貼市場，最終會失去對叫車商業模式的信心。

因此UBER也在各地調漲價格，以台灣市場舉例，UBER每公里費用由16元調漲為20元；每分鐘從4元調漲為5元，看起來金額不大但也默默漲了25%；另外從1月18日以後加入的，公司從司機抽成也從20%達到25%。

把別國的獲利不斷投入中國，看的出UBER對中國市場的重視。photo credit：Mark Warner @flickr (CC BY 2.0)

從叫車服務變成多元平台才更有競爭力

現在UBER中國是市場第二名，仍被許多大陸資金看好未來發展潛力，因此在2016年1月11日得到一批融資，包括海航、中信證券、中國太平、中國人壽、廣汽集團……等資金。

資金到位後，接下來UBER中國將提供一系列的服務，從單純的叫車服務轉變成多元平台，訂餐、二手車買賣、賣廣告一應俱全。以後，你坐車UBER賣廣告，運用LBS定位系統，乘客上車後經過肯德基，肯德基就可以推送廣告給乘客。UBER必須透過更多元的方式來獲利。

在全球無往不利的UBER在中國遇到了價格戰，競爭對手花了40億資金補貼消費者和司機，就如同UBER在他國市場採取的低價策略，快速累積一批死忠消費者是一樣的道理。

中國UBER將從「單純叫車服務」轉變成「多元平台」。photo credit：Jason Newport @flickr (CC BY 2.0)

於是，他們也快速學習中國競爭者的優點，將叫車平台添加各式第三方應用服務，但這是一道雙面刃，畢竟UBER的本質在於叫車服務，對消費者的黏濁度不像即時通訊軟體一樣高，因此如何提供優質叫車服務，以及各式服務卻又要避免激怒使用者，是經營者最重要的課題。

在生成式 AI 驅動下，新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式，也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革，台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能，不僅積極布局 AI 應用，更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流，日前，TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會（DTA）舉辦「AI in the Newsroom－TVBS轉型實戰分享」發表會，現場匯聚媒體與科技領域專業人士，從實務案例出發，深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式，共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎，重新定義數位時代的媒體影響力。

從「人」出發：從超級個體到超級組織，啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示，早在生成式 AI 浪潮成形之初，TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部，專責 AI 應用開發與轉型推進，更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議，確保決策與執行節奏高度一致，並進一步盤點出「人、流程、科技（PPT）」三大轉型關鍵，逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看，TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標，提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中，超級個體指的是能善用 AI 工具的記者，例如：透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌，透過與 AI 的分工協作，不僅提升產出效率，也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯，便進一步形塑出超級組織，透過 AI 全面提升團隊的數位戰力，成為 AI Native（AI原生）媒體組織。TVBS 的願景是，讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent，負責資料處理與初稿生成，而人扮演總編輯角色，負責內容品質與倫理把關。如此一來，不僅能實現全天候、高頻率的內容更新，更可透過多 Agent 協作，同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容，實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發：讓AI嵌入新聞產製，縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看，AI 唯有真正嵌入新聞產製流程，才能發揮最大效益。然而，哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑，往往只有第一線新聞人最清楚。為此，TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊，並由主管從日常工作情境出發，親自示範 AI 應用，讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升，進而翻轉「不好用」的既有印象，吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調，「AI不是要把新聞人變成工程師，而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此，這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員，從使用者視角出發，與工程師並肩協作，以使用情境取代傳統規格書，讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點，進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用，整體作業時間平均縮短逾三成。同時，新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制，持續提出痛點及回饋使用經驗，推動產品快速迭代。

另一方面，TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」，各部門同仁由日常工作中的痛點出發，發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案，讓 AI 逐步成為組織共通的語言，不僅有效提升工作效率，也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發：打造混血系統 AI WIZE，讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看，如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代，成為關鍵課題。為此，TVBS 提出混血系統概念，由新聞人與 AI 部門協助，共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明，AI 技術迭代速度極快，若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式，不僅溝通成本高、也難以快速及時優化，容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具，在產出結果不穩定的情況下，使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節，反而會增加時間成本，使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境，TVBS 在開發 AI WIZE 時，結合系統化與人才混血兩大策略，由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管，而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景，並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能，同時透過持續回饋機制，讓 AI Agent 不斷學習與優化，使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調，人機協作不是選擇，而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型，打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力，並以自身實踐經驗為基礎，帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力，重新定義媒體的「真實」價值，開創新聞產業的 AI 新時代。

[冒牌生]燒掉40億美金的一堂課 －中國人教UBER創辦人的事