[國際經濟觀察] 攜程Q2營收大增，國際線上旅行社OTA呈現冰火兩重天|數位時代 BusinessNext

[國際經濟觀察] 攜程Q2營收大增，國際線上旅行社OTA呈現冰火兩重天

中國最大的OTA （線上旅行社 Online Travel Agency）攜程第二季財報公佈，營收為人民幣44億比去年同期增長75%；但出現了淨虧損人民幣5.21億元，去年同期為淨利潤1.43億元人民幣。

中國最大的 OTA （線上旅行社 Online Travel Agency）攜程第二季財報公佈，營收為人民幣 44 億比去年同期增長75%；但出現了淨虧損人民幣5.21億元，去年同期為淨利潤 1.43 億元人民幣。營收大增主要來源是因為攜程2015年底併了中國線上旅遊二哥「去哪兒」網，合併報表後營收猛增，但是由於合併「去哪兒」讓本業其實賺錢的攜程呈現虧損。

而從國際 OTA 來看，巨頭 Priceline 吃肉，大家喝湯的態勢越來越明顯。國際 OTA 主要的玩家分別是 Priceline, Expedia, 和攜程 Ctrip，有在美國上市的Tripadvisor（TRIP）市值和量體比前三者要小得多。作為中國最大的 OTA，攜程搭上了中國旅遊人次爆發的列車，享有著高速的成長，當中國國內旅遊王就可以有國際級的量體。

圖說明

source: Bloomberg

股價上來看，規模較小的 OTA 廠商事實上是比較不被看好的，即便隨著旅遊市場放大，營收也迅速成長，但是因為他們通常需要更多的補貼和折扣來搶市佔，很容易敵不過有巨大規模的優勢廠商，因為像 Priceline 這樣規模的廠商會對主要收入來源，訂房分成有更大的議價空間。小廠商用更多的補貼折扣會讓自己陷入虧錢搶市佔但競爭力卻難以提升的窘境。

圖說明

Source: Google Finance

拿攜程的營收來看主要都是來自於訂房和機票，市場也預估未來會成為攜程營收高速成長的主要動能。

圖說明

Source:Trefis

但看營收之外還要看營益率，否則營收衝很高但是持續虧錢或毛利降低，市場對其評價就會降低，也不會是健康的成長。從這個角度看，拿出主要幾家OTA過去幾年的營益率變化，你可以看到的是，王者 Priceline 過去幾年持續保持著很高的營益率，基本上維持在 35% 附近。

圖說明

Source: Gurufocus

圖說明

Priceline旗下旅遊品牌 Source: Traveldaily

Expedia 的營益率則是持續下降，這邊就看得出競爭力，其實 Expedia 的營收也隨著旅遊大環境蓬勃而成長，但營益率基本上是持續在下滑，看得出全球旅遊業的競爭十分激烈。

圖說明

Source: Gurufocus

圖說明

Expedia的旗下品牌服務 Source:Expedia

鏡頭再轉回攜程，OTA 競爭激烈的中國市場，和其他互聯網公司一樣，在過去幾年基本上是在燒錢搶客，所以其實真正賺錢的只有攜程，營益率的下降是在反映這個現象，攜程吃下了去哪兒後站穩了老大的位置，但是過去兩年的燒錢大戰導致的虧損依舊要時間消化。

圖說明

Source: Gurufocus

將幾大 OTA 公司擺在一起看，市值王、營收王、股價王、盈利王、淨利率王全部都是Priceline，說是扎扎實實的 OTA 王者毫不為過。

圖說明

Source: Google Finance

值得一提的是，其實 Priceline 也是攜程的大股東，持有攜程 9.8% 的股份，只少於百度的 21.6%；即便 Priceline 在中國排不上榜，但是擁有攜程的股份，等於在中國成長也分了一杯羹。

圖說明

Source: Ctrip

當然，攜程的營運模式遭受到了很多消費者的詬病，樹大不只招風還招惡，你只要隨便 Google 或百度一下攜程，就會發現很多消費者對攜程的客訴，包含了賣假票（轉手的折扣票）、客服差、推託責任，畢竟攜程是一個 B2C 的旅遊商搓合平台，在規模龐大但管理沒跟上時，就很容易遇到這樣的事，但基本上負面新聞並未阻擋攜程的成長，許多市場機構也依舊評估攜程在規模優勢之下能夠慢慢顯現他在中國市場的強大優勢。

#####《數位時代》長期徵稿，針對時事科技議題，需要您的獨特觀點，歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw，文長800至1000字，兩天內會回覆是否採用，文章會經編輯潤飾，如需改標會與您討論。

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。

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。」

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。

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。

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。