不只吃下全世界,Uber還為網路企業打開中國大門
不只吃下全世界,Uber還為網路企業打開中國大門
2016.08.10 | 科技

Google和Facebook都做不到的事情,Uber做到了。

有人認為,這次滴滴出行收購Uber中國,是Uber創辦以來的一大挫敗,但與其說是滴滴吃下Uber中國,倒不如說是Uber吃了全世界。而Uber這場成功的謀略,就像是為其他非中國網路公司,打開了通往中國市場的另一道門。或許這稱不上是康莊大道,卻會是更有把握的一條路。

Uber
(圖說:Google、Facebook都進不去的市場,Uber進去了/圖片來源:Automobile Italia)

中國有超過13億人口,是全球最大的經濟體,如果沒有中國市場,你很難說你擁有全世界。但細數世界幾大網路巨擘,不論是較早期的Yahoo、Amazon,還是後來的Google、Facebook、Netflix,進中國一直都是一道無解難題,直到「Uber中國」的出現。

##兵敗中國?其實Uber現在才是真正擁有中國市場

雖然,就表面上的結果來說,Uber中國狂燒超過20億美元(約合新台幣633億元),最終還是落得賣給滴滴的命運,似乎是打了一場敗仗。但實際上,在這次合併之後,Uber預計可以持有「新滴滴」約17.7%的股份,也就是說,Uber其實比先前還更真真實實的擁有中國市場

或許,17.7%的比例看來不高,但可別忘了,中國是一塊多大的餅,單單是滴滴出行,目前的日接單量就可以上看1600萬筆,研究機構羅蘭貝格還預估,到了2020年,中國網路預約車市場還將成長超過5000億人民幣(約合新台幣2.4兆元)。

再以財務面來看,兩家公司合併後,新滴滴的估值上看350億美元(約合新台幣1.1兆元);第二,新滴滴幾乎獨佔了整個中國網路預約車市場,代表燒錢補貼大戰也將同步告終,「賺錢」應是指日可待。這也是為什麼過去那些總是質疑Uber估值過高的創投、分析師們,在Uber補上中國這塊版圖後,如今紛紛改口,認為Uber先前625億美元(約合新台幣2兆元)的估值太低。

回頭來看,Uber究竟是如何走出這一局棋?

2015年,負責Uber全球營運的資深副總裁Ryan Graves來到中國尋找負責Uber中國業務的總經理人選,當時他就很清楚,在這塊土地上存在太多無法可解的難題,但即便早已認清這樣的事實,他還是決定擁抱這些問題,一次又一次的挑戰。而從他這樣的態度和一連串舉措來看,其實你可以合理推測,他心中早已寫好一套劇本。

##只要讓滴滴「夠痛」,就可以成就一筆划算的交易

當然,Uber憑藉的也可能只是身為全球估值最高獨角獸的那一股自信,認為終究會有一絲機會可以征服中國市場;但更有可能,Uber其實一直都知道,即便Uber中國無法自己拿下中國的半壁江山,只要他能讓滴滴「夠痛」,讓滴滴不得不出手併購,終將會成就一筆划算的買賣。

滴滴出行
(圖說:併入Uber中國後,新滴滴的估值可能會上看350億美元/圖片來源:滴滴出行官網

而要讓滴滴不只是芒刺在背,更是痛入骨髓,最直接的方法,就是跟進補貼。

這一招對一般的新創來說或許很難,但對於不愁沒錢花的Uber而言,卻再簡單不過了。即使這樣的補貼競賽,一年就要燒掉10億美元(約合新台幣316億元),但相比於未來數以百億美元計的市值增長空間,這筆錢也只是九牛一毛。

事實上,就在滴滴和Uber中國燒錢競賽的這段期間,兩邊各自募資,估值早已經跟著水漲船高,而現在,兩者合併,Uber成功掌握部分中國市場,更成為Uber給投資人的完美故事,因為現在就連最困難的中國市場,他都拿到了。

在Uber這件事情之後會看到什麼趨勢呢?所有獨角獸會開始知道,什麼叫做進中國?真正應該追求的未必是在中國擁有一家獨立的公司去硬闖,而是像Uber一樣,成立一個獨立於全球總部之外的中國公司,然後想辦法寄居在這些中國網路巨擘身上,借道去擁有一部分的中國市場。

甚至,這也不會只是新創獨角獸的模範,連Facebook都可能在這個模式下找到破口。

##循Uber中國模式,誰將寫下下一個中國故事

持續成長的Facebook,雖然一直在擴大對世界的掌控權,但Facebook創辦人Mark Zuckerberg至今仍無法回答華爾街的一個問題就是:「Facebook什麼時候要進中國?」中國對Facebook而言,至少會是市值再大幅成長千億美元的最好故事,所以我們看到Mark Zuckerberg不只勤學中文、多次造訪中國,甚至也在北京置產,但這些「示好」的舉動,可能都不及成立一家獨立於總部之外的「Facebook中國」來得有效。

而要想在中國找到合作夥伴,對Facebook應該也不會是難事,如以BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)三巨頭來看,一直無法補上社群這塊缺口的阿里巴巴,就是可能的對象。

當然,Facebook如果這麼做,那存在於中國的勢必會是一個變形的Facebook,屆時輿論攻擊恐怕也將隨之而來,而要如何像Uber做到既惹人同情,又能獲取實際利益,勢必要有縝密的策畫安排。

此外,以Uber這次的案例來說,若非Uber中國的股東組成,和滴滴出行的股東結構有不小的重疊,兩邊的談判也未必能夠進行地這麼順利。

但可以想像的是,在Uber之後,不論是Facebook也好,Netflix也罷,一定還會有更多非中國的網路公司會嘗試循著類似的路徑,寫下自己的中國故事。

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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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