Uber中國賣給了滴滴,Uber俄羅斯也賣給了當地叫車業者Yandex.Taxi
Uber中國賣給了滴滴,Uber俄羅斯也賣給了當地叫車業者Yandex.Taxi
2017.07.14 | 品牌經營

繼中國市場後,Uber又把俄羅斯業務「還給」了本土版「滴滴」。

據彭博社報導,Uber與其俄羅斯競爭對手Yandex NV正合併他們的出行業務。當地時間週四,Uber發表聲明稱,將投資2.25億美元給一家新合資企業,占股36.6%,而Yandex以1億美元,占新公司59.3%股份,該合資公司總價值為37.3億美元,目前暫時尚未命名。

雙方聲明,Yandex.Taxi俄羅斯的老大Tigran Khudaverdyan,將擔任合資公司CEO。新公司將有權在該地區使用Yandex.Taxi、Uber兩個品牌,相應兩個App也可繼續使用,只是司機端整合稱單一平臺。

彭博社援引給投資者準備的講稿指出,目前在俄羅斯,Yandex.Taxi年度總訂單額(gross bookings)為10.1億美元,Uber為5.66億美元。業務合併後,兩者每月能處理3,500次乘車需求,未來將向哈薩克、亞塞拜然、亞美尼亞、白俄羅斯和格魯吉亞等地拓展業務。雙方還將共同運營UberEATS食品送貨服務。

預計該交易將在今年最後三個月完成。交易公佈後,Yandex股價漲幅15%至1881盧布(約合新台幣952元),創歷史新高。

無論是合併業務的「姿勢」,還是合併後「用戶」保持兩個App,司機端統一的營運方式,這幕宛若去年在中國市場上演的翻版。

Uber
圖/ 36kr

在中國共用汽車的大戰中,Uber損失超20億美元後,終「繳械」退出中國市場。Uber全球與滴滴達成戰略協定,雙方將相互持股,成為對方少數股權股東,Uber中國的品牌、業務、資料等全數資產,由滴滴全盤接手。

俄羅斯是Uber第二次從主要市場撤退,這很可能成為Uber在其他大型,競爭激烈出行市場的前兆。彭博社援引兩位知情人士稱,有投資者日前提出Uber在印度和東南亞持續虧損的問題,並私下問他們是否與市場領導者Ola和Grab達成交易會更好。有Uber離職員工告訴36氪,Uber接下來或也會從印度和北亞市場退出。

Uber最近糟心事還很多。高階主管頻頻離職、性醜聞、專利官司、暗算競爭對手醜聞等,創始人Travis Kalanick還被迫離職。

為緩解投資者擔憂,日前Uber的確做了些改變。

6月底,Uber首次允許司機通過Uber App收取小費,作為決心180天變革的一部分。此外,Uber還將為司機提供賺更多錢的機會。如若乘客讓Uber汽車等待時長超2分鐘,將按時間收取費用;以往乘客叫車後5分鐘若取消訂單,司機才能獲得5美元補償費,之後時間將縮減至2分鐘。而與Yandex達成合併俄羅斯業務的協定也是Uber努力改善收入,縮減損失,處理其法律問題的一部分。

與此同時,財務方面似乎有向好發展的趨勢。華爾街日報援引Uber公司稱,Uber今年第一季度營收為34億美元,環比增長18%,Uber總預訂量也增長9%。同時,Uber虧損達7.08億美元,較前三個月9.91億美元有所收窄。

還有一個好消息是,幾天前,Waymo撤銷了對Uber 4項專利指控中的3項。一切似乎在慢慢回歸正軌,Uber的改頭換面是否能助其重歸往日輝煌呢?

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #Uber
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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