蝦皮今年GMV目標倍增上看2350億,台灣市場的交易量占比持續下滑
蝦皮今年GMV目標倍增上看2350億,台灣市場的交易量占比持續下滑

蝦皮母公司Sea集團不論是上個季度或是去(2017)年全年的財報表現都不太理想,雖然從營收來看仍維持強勁成長,但也持續看到Garena的數位娛樂業務獲利仍追不上蝦皮的電商虧損缺口,而且這個洞還一季比一季更大。即便如此,Sea似乎還是決定以衝高蝦皮的GMV(網站成交金額)為優先,預期今(2018)年GMV要倍增上看80億美元(約合新台幣2350億元)。

Sea集團去年第四季整體營收為1.65億美元,季增8.3%,比2016年同期成長72.8%;淨損2.52億美元。而總計Sea集團2017年全年營收為5.54億美元,年增58.6%;淨損5.33億美元。

蝦皮去年GMV達41億美元,營收1770萬美元

蝦皮GMV2017.png
蝦皮近5個季度GMV表現
圖/ 截自Sea

其中在電商業務的部分,蝦皮第四季GMV為16億美元(約合新台幣470億元),年增206.1%,季增48.3%。累計蝦皮去年全年GMV成功超過預期目標,達41億美元(約合新台幣1205億元),年增257.5%。Sea集團預估今年蝦皮的GMV可以進一步成長82%~95%,上看75億~80億美元。

另外蝦皮去年第四季的總訂單量為9830萬件,年增243.7%,季增49.2%。總計全年訂單量為2.45億件,年增231.7%。而就各地區的表現來看,台灣對蝦皮的占比持續下滑,相對於去年第三季占比還在三成以上,至第四季則是已經降至25%~27%,不過還是維持第二大市場地位;而從第三季開始成為第一大市場的印尼占比則是持續增加,已經超過四成。

蝦皮訂單分布2017.png
蝦皮去年第四季各地區訂單量占比分布由印尼以超過四成穩居第一大市場,而排名第二的台灣市場占比則是下滑至3成以下
圖/ 截自Sea

總計蝦皮去年全年營收為1770萬美元(約合新台幣5.2億元),其中第四季的營收貢獻過半,達930萬美元(約合新台幣2.7億元)。不過即使第四季營收季增61.6%,對集團整體營業額貢獻占比還是不高,約5.7%。而目前蝦皮的營收除了來自所有地區的廣告收入,另外也包括在台灣市場,以及跨境交易對賣家收取的手續費。

虧損持續擴大,但行銷費用對GMV占比收斂

而就獲利表現來看,相對於蝦皮去年第三季EBITDA為-1.3億美元(約合新台幣-38億元),在第四季則是進一步將虧損規模擴大到-1.75億美元(約合新台幣-51億元);總計全年EBITDA為-4.44億美元(約合新台幣-130億元)。

不過也值得注意的是,蝦皮去年第四季的銷售和行銷費用絕對數字雖然從第三季的1.32億美元(約合新台幣38.8億元)再提高到1.35億美元(約合新台幣40億元),同時全年的銷售和行銷費用也從2016年的1.32億美元增加到3.4億美元(約合新台幣100億元),但如果就對GMV的占比來看,則第四季已經從去年第三季的9.7%縮小至8.5%;全年占比也從11%減少到8.3%。

此外,Sea宣布集團總裁暨董事Nicholas A. Nash計畫要在2018年底退休,並已於2月23日起辭去董事職位,而其董事職缺會由Sea集團財務長Tony Tianyu Hou遞補。

關鍵字: #財報 #蝦皮
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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