痛失中國、俄羅斯、東南亞市場,獨角獸Uber怎麼走到今天這一步?
痛失中國、俄羅斯、東南亞市場,獨角獸Uber怎麼走到今天這一步?

性騷擾、侵犯用戶隱私、不善待司機,2017年的Uber宛如一齣難看的八點檔,企業形象跌落谷底,創辦人卡拉尼克(Travis Kalanick)辭去執行長一職。

接任執行長一職的科斯洛沙希(Dara Khosrowshahi),一上任就宣布2019年要帶領Uber進行IPO(首次公開募股),而要達到這個目標,2018年就必須處理掉燒錢的業務、削減虧損,也就看到這周將東南亞業務出售給Grab的結果。

回顧過去幾年,這已經是Uber第三起業務出售,究竟Uber是怎麼走到今天這一步?

補貼戰太燒錢,Uber亞洲市場逐漸瓦解

「補貼」正是過去幾年Uber大燒錢的關鍵。

時間回到2016年,Uber在中國與滴滴出行打補貼大戰,廝殺之慘烈,讓Uber在中國的年虧損達10億美元,這經典的一戰終究不堪虧損畫下句點,Uber以350億美元將業務轉讓給滴滴出行,撤出中國市場,但仍持有滴滴17.5%的股權。

接著2017年在俄羅斯市場,同樣是與當地業者Yandex NV補貼戰打不下去,宣布以37億美元與Yandex NV共同成立一家公司,並將這家公司的經營權交由Yandex NV負責,雖然跟滴滴模式不太一樣,但也等同Uber退出俄羅斯市場。

東南亞也是同樣的慘況,過去Uber每年要付出2億美元跟Grab打補貼戰,但熟悉東南亞文化的新加坡平台Grab顯然更得心應手,去年七月,更獲得滴滴出行、軟銀投資25億美元(約新台幣763億元),口袋有錢、再加上主場優勢,Grab幾乎拿下東南亞叫車市場95%的大餅,本周再次循滴滴模式,將東南亞市場出售給Grab。

滴滴
Uber在中國與滴滴出行大打補貼戰,讓Uber在中國的年虧損達10億美元。
圖/ 攝影/曾靉

Uber自2009年成立以來,九年的時間補貼燒掉的錢高達107億美元,這次撤出東南亞,是繼中國後退出的第二大亞洲市場,目前僅剩台灣、日本、南韓還有殘存的勢力範圍,日本手機叫車仍不是太盛行,因此還有衝刺潛力,但中國滴滴出行今年一月宣布進軍台灣、日本軟銀與滴滴出行二月也宣布成立成立合資公司,進軍日本叫車市場。

在中國有滴滴、東南亞有Grab、日本有軟銀的情況下,Uber在亞洲市場幾乎被在地業者瓦解。

不敵東南亞本土勢力,Uber放棄苦戰、專心IPO

著眼東南亞6億5000萬人口龐大市場,先前Uber已經在東南亞投資7億美元,但仍不敵新加坡的Grab以及印尼的Go-Jek等本土勢力。

Go-Jek先前已經獲得Google、騰訊、淡馬錫控股的投資,目前估值約有40億美元;Grab除了前面提到獲得25億美元的投資,還與新加坡航空、嘉魯達印尼航空策略合作,搶食商旅往返旅客;去年下半年,Grab 、 Lyft 、 Ola等競爭對手都獲得大筆投資,眼看IPO在即,繼續苦戰營運數字會不好看,因此設立停損點,處理掉經營困難的市場換股分。

Grab
口袋有錢、再加上主場優勢,Grab幾乎拿下東南亞叫車市場95%的大餅。
圖/ shutterstock

從財務數字來看,2017年Uber年營收73.6億美元,總計虧損44.6億美元,如果再細看,第三季虧損15億美元、第四季虧損11億美元,情況似乎有慢慢好轉的跡象,逐步朝IPO目標邁進。

全球叫車平台勢力板塊逐漸明朗

在痛失中國、東南亞市場,Uber接連在亞洲吞下敗仗,目前亞洲叫車市場主要有兩大勢力,滴滴出行以及軟體銀行(SoftBank)。

據傳這次出售東南亞業務,是因軟銀不希望Uber投入太多競爭成本。軟銀同時投資Uber跟Grab,而叫車平台又是特別市場,通常一個區域只會有一個獨大的平台,當地民眾習慣、信賴某一個平台,像是Uber在印度陷入苦戰,但軟銀卻支持當地品牌Ola對抗Grab、Uber這兩個自己也有投資的品牌,這也是為什麼軟銀(Softbank)旗下視野基金(Vision Fund)曾勸告Uber,應該要退出虧損嚴重的市場,將重心放在歐美、拉丁美洲、澳洲等主力戰場。

Travis Kalanick
中國有滴滴、東南亞有Grab、日本有軟銀,去年6月Uber前任執行長卡拉尼克(Travis Kalanick)的離開,也象徵叫車平台瘋狂大打補貼戰的時間逐漸過去。
圖/ Twitter

Uber前任執行長卡拉尼克(Travis Kalanick)的離開,也象徵叫車平台瘋狂大打補貼戰的時間逐漸過去,全球叫車平台勢力板塊逐漸明朗化。Uber除了擺脫燒錢業務,朝IPO目標邁進,也正如同現任執行長柯霍斯洛夏西(Dara Khosrowshahi)所說的,要「發展全球最好的產品、服務和技術」創造未來的發展機會,也因此我們看到Uber推出醫療接送服務Uber Freight卡車,甚至還要打造飛行計程車,告別過去的失敗與紛爭,積極找尋下一個成長點。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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