Sea財報解析(上):三大事業類別的表現
Sea財報解析(上):三大事業類別的表現

Sea Limited是過去幾年我一直在關注的對象,從它還沒有IPO前,就提出以娛樂、電商、支付三個核心,想在大東南亞地區(東南亞加上台灣)大展身手。蝦皮這幾年在台灣所掀起的電商大戰,我想大家也都有所了解。但真正有趣的,應該是看Sea Limited這間公司在整個大東南亞地區的動態,以及其與公開市場接軌後,如何運用資本市場的力量,持續投資。

Sea Limited財報

我們先從2018年財報看起,之後再比較Sea Limited於自己網站上公布的每季營業狀況。其中Sea Limited於自己網站上公布的季報,會從自己管理的角度,提供一些調整項目,故與財報上的定義會有所出入。這個稍後再進行說明。

首先我習慣將營收與成本,依照事業類別拆開來看,比較能夠了解各別事業別營運的狀況。先前雖然說Sea Limited有三大主軸,但其中的支付目前對於營收的貢獻上,還是微小到可忽略,並不會使得分析有太大影響,故我將它併入電商相關的類別。

DE(Digital Entertainment, 遊戲事業)

從營收的圖表一可知,DE(Digital Entertainment,遊戲事業)一直都是Sea Limited的金雞母,從Gross Profit來看,一直都有接近40%左右的毛利率。從圖表二來看,DE的營收年成長率,還是能有個雙位數以上的成長,所以它不只是個Cash Cow而已,而是個還能持續成長的金雞母,雖然這個引擎要支持其他燒錢的Business還不夠,但至少不無小補。至於DE業務的成長,除了有新遊戲持續上市的因素外,因為Sea Limited所選擇的市場是大東南亞地區,只要這個地區的整體經濟持續成長,例如:人口數、GDP、上網普及率等,這樣總體因素的成長也自然能帶動營收成長。

E-commerce and other service(電商相關服務)

燒錢的電商,雖然目前是Sea Limited的錢坑,但是這也是Sea Limited寄予厚望的Business。還記得東南亞地區賺錢的起手式嗎?先有交易,累積資料,然後最後可以做Financail Service,而Shopee其實就扮演著這個火車頭的角色。

由圖表二可發現,從GMV(Gross Merchandise Volume)來看電商相關服務的表現,2017年達40億美元(YoY 257%),2018年達100億美元(YoY達150%)。這樣的數字的一再的顯示,大東南亞地區的電商市場還是有很大的成長動能。

過去幾年Shopee還是以GMV為主來呈現其表現,但2018年可以說是Shopee開始Monetize(變現)的一年。 之前電商相關所帶來的營收,2015、2016、2017年分別是1億美元、1.8億美元、4.7億美元,但2018年來到了27億美元,這其實反映了過去幾年的投資,前幾年沒有收費,希望就是能夠在各地市場累積Chicken and egg的效應,把賣家與買家的基數累積到一定量,並配合基礎建設的投資,到了Critical Mass之後,就可以開始收費。

雖然收費可能會讓上述的成長速度變慢,但Sea Limited上市後也是有壓力得要從Shopee身上轉出一些錢來,所以還是得進行Monitize,而Shopee所在的市場中,台灣的電商市場最為成熟,所以當初也算是Shopee最早開始變現的一個國家,或者是變現最有效率的國家。

Monetization(變現能力)

從圖表二的Take Rate來看(拿營收除以GMV,有點像是你帶來100元GMV,你可以從中抽取多少當作營收的意味),過去三年的Take Rate分別是1.54%、1.15%、2.62%。這數字正是能呈現Shopee這幾年來變現的成果。電商營收的成長,也使得營收來源的分配,由過去都是以DE為主,慢慢的長出第二隻腳來了。

從圖表二來看,這三年來DE占整體營收貢獻的比例為95%、88%、56%,而電商則是5%、11%、33%,若計入Sales of good,則是5%、11%、44%。不出一兩年,電商的小老弟就會超過遊戲的老大哥了。

這邊的Sales of good跟純粹E-commerce的營收差別在於,Shopee的經營方式,大多是以Marketplace的方式經營,所以商品大多是由第三方的店家直接負責出給消費者,這類型所帶來的營收就歸類在E-commerce。但Shopee也有針對部分商品,是自己採購進來賣給消費者,一般而言是希望可以帶給消費者在某些特定類別商品上,更有價格競爭力,這就是Sales of good的類別。

通常在Marketplace的操作上,因為平台知道消費者大都喜歡某特定類別的商品,有穩定的需求,平台就會自己去找貨源,供給消費者,進而獲取更好毛利率。只是從圖表一可以看出,目前Sales of good還是以負毛利的方式提供給消費者,長期這個項目應該有機會轉正。

營業費用

從財報上看到的數字其實不令人意外,主要還是花在行銷相關費用。人事費用則是維持在整體營收的30%左右,研發費用則是整體營收的6%~8%。但因為營收有了倍數以上的成長,所以相關費用投入的絕對數還是成長的。

地區分布

過去幾年Sea Limted都會公布各國GMV貢獻,2018年就沒看到這數字,但2018年公布了各國營收貢獻。

從營收來看,泰國、台灣與越南目前是營收貢獻主力,大概都在貢獻了25%左右。2016年還是以遊戲為主要營收貢獻時,泰國位居第一名,但到了2018年時,台灣則是位居第一,因為台灣不管是遊戲或者是電商的重要性,對於Sea來說都是很有影響力的國家。台灣真的是數位經濟的寶島啊,願意在網路上花錢買東西,玩遊戲也願意課金,這一點真的是很多外國創業者都沒注意到的,以為台灣比較小,就忽視了台灣在數位經濟上的實力。

印尼市場的潛力

雖然Sea Limited沒有把營收依照事業別拆分,也沒將GMV占比依照國家進行公布,但以筆者過去印象,如果以電商事業別來看,GMV占比最高的就是印尼跟台灣,2016年公布時,台灣跟印尼對於GMV貢獻大概都占35%,2017年的數字台灣跟印尼對於GMV的貢獻分別約為25%跟40%。如果以台灣現在營收貢獻占整體26%來看,雖然說裡面包含了遊戲的營收,但大致上可以衡量台灣市場在Sea裡面變現程度的貢獻,但從這比例想想印尼市場,其GMV更大,但目前變現都還沒開出來,如果未來幾年有機會開出來的話,那就會是Sea的另外一個營收成長引擎。 只是印尼變現的程度,也會與當地的經濟成長狀況成正比。

財報小結

從Sea的財報大概可以知道Sea慢慢的往它當初勾勒的藍圖前進,它的好處是選擇了一個正在成長的市場,所以有比較大的機會買了一個upside。但是壞處是必須考量競爭,市場並非單一沒有變化的,而是存在了許多競爭者,隨時都會動態調整策略,東南亞市場還有許多獨角獸也覬覦這塊市場,Lazada、Tokopedia等大型電商平台,也會不斷地出招。但作為一個IPO的公司,其實Sea可以善用公開市場的力量,募集資金繼續投入。 到2018年底為止,Sea手上的現金大概還有10億美元,而它一年虧損的就大概是10億美元左右。

(本文由江旻峻授權轉載自基石創投

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #財報 #蝦皮
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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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