阿里巴巴第四季營收成長54%,特別在財報中提及打假與新零售策略
阿里巴巴第四季營收成長54%,特別在財報中提及打假與新零售策略
2017.01.25 | 阿里巴巴

2017年1月24日晚,阿里巴巴集團公佈2016年第四季(2017財年第三季)財報,營收較去年同期成長54%;淘寶和天貓等零售平台的業務,在雙十一的拉動下,總營收和行動端營收分別較去年同期上升了四成和七成;雲端服務成長強勁,付費用戶數量較去年同期翻倍,推動阿里雲營收連續第7個季度保持三位數增幅。 。

值得注意的是,去年剛重回美國惡名市場名單的阿里,這次專門在財報中提到的自身打假的動作;還有在線上線下零售融合的策略。

營收較去年同期成長54%,提高全年利潤預期

阿里當季(2016年10月1日至12月31日)收入較去年同期成長54%,達532.48億元人民幣(約78.6億美元)。成績同樣亮眼,但細看之下,增速稍有放緩。

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圖/ 36 氪

盈利情況方面,集團經調整EBITA(息稅攤銷前利潤)較去年同期成長42%至256.69億元人民幣,經調整利潤率為48%;其中,核心電商業務利潤率64%。撇除非現金性質的重估收益、股權獎勵以及個別其他專案,季度經調整盈利較去年同期成長36%至224.91億元人民幣(約33.2億美元)。按非美國通用會計準則計,本季錄得49億美元的自由現金流。

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圖/ 36 氪

阿里表示,自2016年4月以來至今,阿里巴巴集團收入在本財年的第一、第二季分別獲得59%、55%的成長,本季較去年同期成長54%。實際運營數據均超出市場預期,因此,阿里巴巴集團首席財務官武衛表示:「在三個均優於預期的季度後,我們將2017財年的收入指引,由按年成長48%上調至成長53%。」

截至2016年3月的上一個財年,阿里巴巴全年收入成長33%,本財年53%的收入成長預期,意味較去年同期增速比上一財年增加了20個百分點。

阿里雲增速仍超100%,付費用戶數量較去年同期翻倍成長

在具體分部業務上,核心電商業務收入較去年同期成長45%,達465.76億元人民幣。雲端運算較去年同期成長115%,數位媒體和娛樂業務較去年同期成長273%。創新專案及其它業務較去年同期成長61%。

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圖/ 36 氪

阿里表示,當季表現亮眼主要原因有:中國零售平台收入大幅、阿里雲成長強勁,以及收購業務(主要為優酷土豆及Lazada)所帶動。

中國零售平台的季度收入為408.02億元人民幣,較2015年同期上升42%。其中,行動端收入為324.51億元人民幣,較2015年同期成長73%;行動端佔中國零售平台的整體收入達到80%,2015年同期佔比僅為65%。

每位活躍買家對中國零售平台的年度收入貢獻,由去年同期的184元人民幣,上升到本季的241元人民幣;每位行動月度活躍用戶對行動收入的貢獻,則由去年同期的108元人民幣,上升到本季的166元人民幣。

雲端運算業務方面,雲端付費用戶數量較去年同期翻倍,推動阿里雲營收連續第7個季度保持三位數增幅。數據顯示,該季度雲端運算業務營收為17.64億元,較去年同期成長115%。付費客戶數比上一季度增加約11.4萬,比去年同期則成長一倍,總數76.5萬;當季收入17.64億元人民幣,較去年同期成長115%;此前,阿里雲先後在日本、德國、中東和澳大利亞開設數據中心。

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圖/ 36 氪

由於併入了優酷土豆的業務,以及提供的行動增值服務如行動搜索、新聞推送和遊戲發行等的收入有所提升。在數位媒體和娛樂業務方面,本季度收入達到40.63億元人民幣,較去年同期成長273%。此外,來自創新項目及其他業務的收入為8.45億元人民幣,較去年同期成長61%。

專門在財報中提及自身打假動作與新零售

2016年的阿里被美國貿易代表辦公室重新列回「惡名市場名單」,該名單往往是指打假不力的平台。不知是否因為相關原因,阿里最近在打假方面分外用力,不僅強化了平台打假規則,還將刷單團伙告上法庭。這次更是專門在財報中提到了自身打假的努力:

在平台治理方面的持續努力,已成為超過10萬品牌對阿里巴巴信任的重要基礎。 2017年1月16日,阿里巴巴還發起成立全球首個「大數據打假聯盟」,LV、三星、施華洛世奇、瑪氏、福特汽車等20個國際知名品牌加入,與監管部門、品牌商共同推進知識產權保護。

提出新零售的概念之後,線上線下零售融合更是阿里近來的重點。

去年11月,阿里巴巴宣布投資21億元人民幣,獲得三江購物的35%的股權(包括股份和可換股債券);2017年1月,提出了私有化銀泰商業的建議,根據建議交易,阿里巴巴將成為銀泰的控股股東,持股比例預計增至約74%。

阿里與螞蟻金服合資成立的口碑也是他們線下業務的重點。財報顯示,季度內透支付寶結算的交易支付額達731億元,較上一季度成長52%,口碑今年1月獲得新一輪11億美元的融資。本季,菜鳥網絡日均投遞包裹5700萬個。

財報中還披露阿里生態下其他持股公司的情況,在2016年天貓雙11期間,透過支付寶支付的銷售額達到1207億元人民幣,其中行動端支付佔比高達82%。

同時,旗下大數據平台菜鳥網絡日均處理包裹量已經達到5,700萬個。去年雙11期間,菜鳥幫助商家和物流合作夥伴處理了6.57億個包裹。菜鳥聯盟智能倉配網絡為例,已經可以為超過1,000個區縣提供當日達次日達服務。去年雙11期間,五天內發貨超過1億件,成為中國最大開放倉配網絡。

「這展示了菜鳥開放生態的巨大成長性,是大數據的勝利,也是所有物流合作夥伴協作的能量。」菜鳥網絡總裁萬霖說,菜鳥將繼續加大投資未來,堅守數據技術公司的定位,推動整個物流業在智慧物流道路上邁開大步。

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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