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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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