Airbnb一季度虧損翻倍嚇壞投資人,但它不會淪為下一個WeWork
Airbnb一季度虧損翻倍嚇壞投資人,但它不會淪為下一個WeWork

Airbnb這個平台有很多人心目中的夢幻房間,芭比的屋子、唐頓莊園的臥房、懸崖上的透明泡泡屋、私人島嶼……一間間當地特色的民宿打動了用戶的心,讓他們記住了Airbnb這個平台。

打動用戶不易,打動投資人也不容易。自從Airbnb在一則簡短的公告中宣布「Airbnb宣布它預計將在2020年成為一家上市公司。」之後,Airbnb的任何動向都會和IPO聯繫在一起,引起投資人的關注。

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▲ Airbnb特色民宿
圖/ 愛范兒

不過這次的新消息很可能會降低投資人對Airbnb的信心。

The Information披露的一份報告顯示,今年第一季度,Airbnb的虧損較上年同期翻了一倍,達到了3.06億美元(約新台幣91億元)。Airbnb則在一份聲明中回應此報告「我們不能對這些數據發表評論,但2019年是對我們的房東和用戶都非常重要的投資年。」

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圖/ 愛范兒

這個消息很可能讓潛在的投資者感到了不安。畢竟有各個上市即崩潰的網路公司案例在前,還有WeWork這個估值暴跌的案例在後,投資者現在聽到「虧損」就心慌慌,跑得比兔子還要快。

甚至有人拿Airbnb和IPO「命懸一線」的WeWork做對比,擔心這個在過去十一年征服世界的民宿短租平台就是下一個被清算的獨角獸。但就目前的情況來看,Airbnb不會是WeWork。

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圖/ 愛范兒

如果你去看第一季度的盈虧報告,你就會發現Airbnb在銷售和行銷方面的投資增幅較去年同期成長了58%,這一支出增幅高於其他類別,比如產品開發增幅的51%,客戶服務成長了30%。

就此來看,Airbnb的財務狀況還是正常的,或者說我們可以找到合理的理由為它辯駁。畢竟初創企業在IPO前選擇在行銷上多換點錢也並不少見。

在Airbnb的支出較去年同期成長了47%的同時,它的收入也成長了31%,Airbnb還表示其2019年第二季度的收入「大幅」超過了10億美元(約新台幣306億元)。今年早些時候,Airbnb也對投資者說過2019年的預計收入將在46億美元(約新台幣1,406億元)至50億美元(約新台幣1,528億元)之間,增幅在28%至39%之間。

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圖/ 愛范兒

只是在the Information看來,廣告支出的大幅成長也可能是Airbnb的隱憂之一,它意味著Airbnb可能難以留住已有的客戶。雖然在Similar Web的一項研究中,Airbnb在歐洲和北美網站直接訪問量中所佔比例都要高於Booking和Expedia,但長期來看廣告支出仍是必不可少的。

不同於燒錢的WeWork,Airbnb連續兩年盈利

如果說前面還是再給Airbnb找理由,那我們也要找出一些例子證明Airbnb和一直在燒錢的WeWork所不同的。最直接的證據就是Airbnb已經證明了自己的盈利能力,它已經連續兩年實現盈利(EBITDA),商業模式顯示出了一定的可持續性。

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圖/ 愛范兒

總部位於倫敦的投資公司Amakor Capital在5月份給潛在投資者的一份報告中就預測,Airbnb今年的收入成長將達到41%(超過Airbnb自己的預測)。到2021年,其稅前、利息、折舊和攤銷前利潤率將達到25%。

而CNBC援引知情人士的報導也讓我們再次確認Airbnb不會是下一個WeWork。

這位不願透露姓名的知情人士表示,Airbnb還有30億美元(約新台幣917億元)的現金流(截至3月底約為35億美元,約新台幣1,069億元),並且他們從未使用過10億的信貸額度。

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▲圖片來自:Special Patrol Group
圖/ 愛范兒

過去這些年,準備IPO公司只要和科技網路扯上關係,他們就能夠擁有超出本身價值數倍的估值。當時的投資者願意燒錢換成長,他們相信贏家通吃,相信這些科技網路公司總有一天能扭虧為盈,為投資者賺錢。

但部分公司享受勝利果實的那一天卻永遠沒有到來。而現在,市場對所有暫處於虧損、燒錢保成長的公司都充滿了警惕,他們害怕這是下一家不會贏得比賽的公司。

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▲ 圖片來自:Leon Seibert
圖/ 愛范兒

之前扯著科技網路公司名號的企業獲得了不符自身的估值上市了。而現在,和科技網路相關的公司也需要面對投資人更審慎的目光檢視。

責任編輯:陳映璇

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #IPO #Airbnb #Wework
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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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