一句新零售,阿里巴巴把市場放大了6倍
一句新零售,阿里巴巴把市場放大了6倍

要成為中國市場的霸主不容易,但比這件事更難的,或許是在成為霸主後,該如何說服投資人:「我還有成長空間。」不過對阿里巴巴來說,答案或許是簡單的三個字:「新零售」。

市場霸主的難題:尋找新成長動能

中國電商霸主這個稱號,阿里巴巴當之無愧,然而在中國電商市場經歷過幾年的高速成長後,「中國電商」這四個字卻也可能成為一道緊箍咒,限縮了阿里巴巴未來成長的想像空間。因此就像所有零售巨頭在本國市場達到一定規模後,都會開始往海外市場尋求新成長動能一樣,全球化同樣也是過去幾年來阿里巴巴很重要的發展方向。

阿里巴巴董事局主席馬雲
過去多年來,阿里巴巴集團主席馬雲一直很積極推展阿里巴巴的全球化發展
圖/ 阿里巴巴

只是一旦走出自家國土,包括文化、語言、物流、基礎建設、關稅、政治......,有各式各樣的難關橫亙在眼前要闖,而不論原本在本國市場的規模做得多大、營運多亮眼,都不能保證在海外市場的成功。以亞馬遜為例,國際市場的營收基期雖然相對較低,近3年成長幅度卻不如在美國本土的表現,虧損情形更是一年比一年嚴重。

另外阿里巴巴自2016年起,幾度加碼對東南亞電商平台Lazada的投資,另也投資了印尼的電商Tokopedia,總計投入金額超過50億美元(約合新台幣1500億元),但阿里巴巴集團執行長張勇在財報會議上卻也不諱言,「東南亞的電商發展還在非常早期階段。」目前對阿里巴巴來說,這也是拉低整體獲利率的原因之一。

新零售魔法:把5兆人民幣變成5兆美元

不過在擴張全球市場版圖之外,阿里巴巴或許已經找到了另一個能為營運添加柴火,且更有機會「速成」的一條路:新零售。

在2012年,阿里巴巴集團董事局主席馬雲與萬達集團董事長王健林曾有一場對賭,馬雲預估到了2022年,電商市場規模將會超過實體零售,但還沒到賭局揭曉結果的時候,2016年馬雲的態度已經從「電商會基本取代實體零售」,轉變成「線上會與線下結合成為新零售」。而新零售雖然只是簡單的三個字,背後蘊含的卻至少是5兆美元(約合新台幣149兆元)的市場價值。

在阿里巴巴最新一季財報會議上,阿里巴巴集團執行副主席蔡崇信在回應摩根士丹利分析師Grace Chen與市占率相關的提問時提到,新零售讓阿里巴巴對「市場」一詞有了新的定義。相對於過往阿里巴巴可以在「中國電商市場」尋求的最大值約莫是「5兆人民幣(約合新台幣23.7兆元)」,如今新零售為阿里巴巴帶來的「新市場」則是要乘上6倍,也就是包括線上和線下零售在內,估計規模超過「5兆美元」的全中國零售市場。這就是阿里巴巴畫給投資人的新夢想、新願景。

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阿里巴巴集團副主席蔡崇信相信新零售可以讓阿里巴巴觸及中國更廣大的零售市場。
圖/ 阿里巴巴

雖然阿里巴巴財務長武衛就2018會計年度財報的結果指出,目前新零售占阿里巴巴中國核心電商業務的營收占比其實還只在10%左右,表現似乎和國際市場帶來的營收貢獻差不了多少。但蔡崇信卻也強調,新零售不只是擴大了阿里巴巴的市場打擊面和銷售量,同時也對整體營運效率的提升帶來助益,他相信阿里巴巴正在成為中國零售的基礎建設。

從1到2,阿里巴巴將拿下多少中國零售市占?

此外,相比於前進海外市場有政治面、經濟面、文化面等許多不能完全操之在己的變數和重重隔閡,很多事情基本上得重頭來過,阿里巴巴在中國市場把戰場從線上拓展到線下,則是至少已經有電商平台上超過5億人的活躍用戶當基礎,不完全是從0到1,而比較像是從1往上疊加的概念。

再加上阿里巴巴具備中國電商龍頭的強勢通路地位,也為阿里巴巴在往新零售發展的路上帶來諸多優勢,如從去年的雙11就可以看到,不論是技術面的科技夥伴,還是品牌客戶,大多都願意與阿里巴巴一起做出新嘗試,共同加速新零售的發展。

那麼下一個問題或許是,若如同蔡崇信所說,今天阿里巴巴能夠爭取的已經不只是5兆人民幣的電商市場,而是5兆美元的中國全零售市場,那在這個新零售的新局之中,阿里巴巴又將拿下多少份額?

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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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