東南亞市場好難打!獲阿里巴巴、鴻海和軟銀投資的印度電商獨角獸宣布裁員重整
東南亞市場好難打!獲阿里巴巴、鴻海和軟銀投資的印度電商獨角獸宣布裁員重整
2017.02.23 | Amazon

即便背後有阿里巴巴、軟銀和鴻海這些重量級股東,目前估值約65億美元(約合新台幣2000億元)的印度電商新創Snapdeal在成立第七年遇到了大麻煩,不得不走上裁員這一步。同時,Snapdeal兩位創辦人也宣布將100%減薪以示負責。

整個產業,包括我們自己都犯了錯

印度市場龐大的人口和快速成長的網路發展,在這過去幾年吸引各大企業、新創和國際資本搶進,也培養出不少印度本土獨角獸,如在電商領域就有Snapdeal和估值上看120億美元(約合新台幣3700億元)的Flipkart。但或許就像Snapdeal共同創辦人庫納爾.巴爾(Kunal Bahl)說的:「過去兩到三年,大量的資本進入市場,我們整個產業,包括我們自己都開始犯錯。」

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Snapdeal共同創辦人Kunal Bahl認為過去幾年整個印度電商產業和Snapdeal都犯了錯
圖/ Snapdeal

回首過去決策,巴爾認為Snapdeal的問題在於還沒找出正確的答案前,就急著推動業務成長,並且在還沒開始獲利,還沒有把第一件事做好之前,就急著往多元化發展,並且無節制的大規模擴張團隊。

依據先前公布的數據,Snapdeal已經有超過8000名員工,另外除了營運電商平台,旗下也有物流公司Vulcan,和在2015年以4億美元併購的電子支付公司Freecharge。另外在不久前Snapdeal已經宣布關閉旗下的C2C賣場Shopo。

國際資本讓企業失去專注

巴爾在信中強調,有雄心抱負是很重要的,因為那是激勵企業向前走的動力,但他也形容這些年大量湧進,懷抱著野心的資本就像是一種強力特效藥,會讓一家公司失去對核心理念的專注。而他坦言自己毫無疑問地犯了錯。

但他也點名Apple、Amazon、Netflix、Tesla等多家國際知名企業,指這些企業在成功之前都曾經歷過痛苦的時刻,而他的結論是,要讓一家公司復活的方程式其實非常相似,「專注在你的核心、大幅降地成本,盡快開始獲利,再用這些獲利去帶動更多成長和專案。」他說:「我們也必須這麼做。」

他所說的專注,指的是兩件事:一是提供最好的消費者和賣家體驗;二是追求獲利成長。「記住,GMV (交易額)是虛榮的,獲利是明智的。」巴爾說。

目標成為印度第一個獲利的電商

在給員工的信中,巴爾沒有公布確切的裁員人數,但明確表示,為了走上獲利的道路,必須要重組公司,讓公司的營運變更精實、更專注,也無可避免地必須合併部分團隊,減少層級、砍掉非核心專案。市場推估裁員人數可能上看500~600人。同時,巴爾和另一位共同創辦人羅希特·班薩爾(Rohit Bansal)都將100%減薪以示負責。

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Snapdeal共同創辦人Rohit Bansal也將100%減薪
圖/ snapdeal

此外,從信件的描述也可以推測,除了裁員之外,Snapdeal也可能會將旗下非核心業務分拆出售。市場認為營運狀況不佳的Freecharge就可能出售。

重整後的Snapdeal會將營運目標調整為「未來兩年印度第一家獲利的電子商務公司」。但面對印度第一大電商Flipkart可能再向微軟、eBay、騰訊等公司募得新一輪15億美元(約合新台幣460億元)資金;另外亞馬遜過去兩年也陸續承諾要在印度投資50億美元(約合新台幣1500億元),一場比拚資本優勢的砸錢戰爭似乎還不會這麼快結束,而面對這樣的賽局,Snapdeal是否真能走出不一樣的路?

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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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