Yahoo第四季財報營收、獲利皆優於預期,但與Verizon的交易將延期到第二季
Yahoo第四季財報營收、獲利皆優於預期,但與Verizon的交易將延期到第二季
2017.01.24 | Yahoo

雖然飽受數據洩露事件的影響,雅虎2016年第四季的財報看起來也還不錯。

雅虎今天發布了截至12月31日的2016財年第四季及全年財報。報告顯示,雅虎第四季營收為14.69億美元,相比去年同期的12.73億美元增加了15%。第四季淨利潤為1.62億美元,每股收益0.17億美元。相比之下,去年同期淨虧損為44.35億美元。雅虎的業績表現超出了華爾街的預期,分析師預計該公司Q4收入為13.8億美元,每股收益0.13美元。

受此利好影響,雅虎股價上升0.83%(0.35美元),受報42.40美元。

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圖/ 36 氪

來看下雅虎的收入來源。雅虎大部分收入來自non-Mavens(行動、影片、原生廣告、社交之外的)業務。然而MaVeNS業務在2016年經歷了25%的成長。 MaVeNS是雅虎CEO瑪麗莎·梅爾兩年前造出的一個新詞,她用這個詞來表示雅虎復興的希望所在,具體來講,Ma代表Mobile(行動),Ve代表Video(影片), N代表Native advertising(原生廣告),S代表Social(社交)。

雖然行動端的收入不及電腦端,但年度漲幅高達57%(4.59億美元),相比之下,電腦端的成長只有2.57%(9.55億美元)。

搜尋業務的季度營收為7.67億美元,較去年同期成長45%。

然而福無雙至,雅虎透露,出售核心業務給Verizon的併購案,預計要延遲到今年第2季才能塵埃落定,而之前預計第1季就會落停。雅虎稱,公司希望在第2季盡快完成交易,不過在此之前還有大量工作要做。

雅虎與Verizon的併購案可謂一波三折。去年7月,華爾街日報稱Verizon擬以48億美元收購雅虎web業務。隨後9月雅虎被曝5億用戶數據被盜,成為史上最嚴重的數據洩露事件之一。這一消息也威脅到正在運作的併購案。市場傳聞Verizon可能會砍掉10億美元的報價,甚至可能會棄購。

由於用戶數據在2014年9月被盜取,而雅虎作為上市公司延宕2年之久才予以公佈,SEC也在12月份開啟了對雅虎的調查。禍不單行,這個月,雅虎披露10億用戶數據在2013年8月被盜,讓雅虎本已羸弱的信譽雪上加霜。

不管怎麼說,由於第4季良好的業績表現和用戶的穩定性,瑪麗莎·梅爾表示相信和Verizon的收購案前景明朗。

對於備受關注的用戶安全問題,梅爾表示,90%的用戶帳號已處於安全狀態,已經採取或不需要採取保護措施,我們將繼續提升這個比例。

不過,相比於雅虎的業績表現而言,管理層更關心的是早點將核心業務出手,以免夜長夢多。因此,報告裡稱,與Verizon交易關閉之前,雅虎將不會召開分析師電話會議,討論的最新業績報告。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #財報
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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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