孫正義帶滴滴出行攻進日本,如何用中國技術挑戰台幣4,000億規模的打車市場?
孫正義帶滴滴出行攻進日本,如何用中國技術挑戰台幣4,000億規模的打車市場?
2019.12.18 | 創業活動

滴滴出行日本(DiDi Mobility Japan)是由孫正義帶領的日本軟銀集團(Softbank)與滴滴出行於2018年6月成立的合資企業,兩家公司分別持股50%。

12月3日,中日旅遊文化商務促進會和日本最大旅行社集團株式會社JTB共同舉辦的「中日旅遊合作高峰論壇2019」在東京召開。滴滴出行日本事業開發本部長Eric Wei(魏嘉宏)、百度日本CEO張成煥等人,以「中國技術(MaaS・電子支付・大數據)如何促進日本地方振興」為題,進行了圓桌討論。

論壇結束後,36Kr Japan記者獨家採訪了Eric Wei,請他分享了滴滴出行日本的現狀和未來規劃。

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Eric Wei 在中日旅遊合作高峰論壇2019的圓桌討論後接受采訪
圖/ 36氪

採訪節選:

Q:滴滴出行日本自2018年成立,短短一年已經擴大到100多名員工的規模。請問當前的團隊結構是如何的?

A:叫車平台是我們的主要業務,現在一半以上的人員都是面向車企的銷售。目前我們已經與全日本400多家租車公司建立了合作關係。此外,公關和市場部門、(計程車公司以外的)B端合作部門,客戶服務中心等都發揮著重要作用。

Q:所以開發團隊都在中國對嗎?

A:是的,日本沒有直接的開發團隊。我們有專業的產品經理負責分析日本市場的特徵並深度挖掘客戶需求,然後將必要信息傳達給工程師團隊,共同實現產品的開發。

Q:日本是個蠻特殊的市場,與中國市場的差異也非常大的。你們進入日本市場時遇到的最大障礙是什麼?

A:確實不一樣。這就是為什麼我始終認為推進「本地化」至關重要。
在中國,滴滴司機的平均年齡在30歲左右。他們都習慣於使用智慧型手機,只需要讓他們下載滴滴的應用程序,就可以開始使用服務。但是日本司機的平均年齡達到了59歲,有些年長的人在手機這樣比較小的螢幕上閱讀文本比較困難。於是我們重新設計了系統,為日本的司機導入了8英吋平板電腦。此外,我們也盡量把作業系統的界面設計得更為簡單,以便他們可以更輕鬆地使用軟體。

Q:說到打車平台服務,現在除了DeNA(日本最大的遊戲和電子商務公司之一)營運的MOV,索尼旗下品牌S.RIDE,最具規模的服務商應該是Japan Taxi。Japan Taxi背靠日本最大的計程車營運商,我想它會成為滴滴非常強大的競爭對手。在這個同質化比較嚴重的市場中,滴滴的優勢是什麼呢?

A:首先,Japan Taxi是一家計程車管理公司,而我們是平台提供商。我認為Japan Taxi的服務更偏向B端,他們希望把曾經的電話叫車模式轉化到手機上。但滴滴的宗旨是服務C端用戶,我們想要為用戶提供前所未有的行動體驗(此句也是滴滴出行日本的slogan)。

我們會定期對乘客和司機進行調研,收集和分析客戶的聲音。這裡我舉兩個例子。日本人有個特點,他們很喜歡積分卡。我們也聽到了用戶「乘車沒有積分嗎?」的聲音,隨即引入了乘車積分的機制。我們最高等級的積分會有3%的回饋,比一般信用卡都高,所以迴響很好。這個機制在中國在巴西都沒有,僅在日本提供。

第二,日本的很多計程車司機有佩戴手套的習慣。帶著手套使用觸控螢幕很不方便,因此我們在程序中加入了語音識別功能。當司機從乘客那裡收到訂單時,無需手動操作智慧型手機或平板電腦螢幕即可完成接單任務。

雖然滴滴是來自中國的服務,但我們認識到想在日本取得成功,本土化才是關鍵。

Q:毫無疑問,軟銀和滴滴都是高科技公司。特別是滴滴有5.5億用戶的行動數據,造就了它世界頂級水平的AI技術和成熟的平台系統。作為兩者的合資公司,除了技術支援外,您對兩家公司的期望是什麼?

A:他們都有大量的用戶。軟銀在日本擁有4,000萬手機用戶,滴滴在世界上擁有超過5億以上的用戶。這些用戶即使只轉化十分之一,都是非常大的數字。更多的用戶會讓我們有能力在日本創建一個更好的平台並提供更好的服務。

Q:中國的計程車是「低單價高頻率」,但是日本正好相反,價格昂貴,大部分人都不會首選打車。您真的覺得滴滴可以打開日本市場嗎?

A:確實,僅以每公里計算,日本的計程車單價是世界上最貴的。不過,在日本我們的目標不是讓計程車變便宜,讓更多的人去乘坐。日本的計程車市場規模超過1兆6000萬日元(約新台幣4,405億元),我們目前的首要任務是改善已有用戶的出行體驗。比如,無論何時何地都可以輕鬆打到車,再者就是付款方式的多樣化等。要知道,在日本只有40%的計程車能使用刷卡機⋯⋯如果解決了支付問題,對赴日的外國遊客也更友好。從長遠來看,市場份額還會繼續增加。

另外,我們也在考慮推出拼車服務。尤其是在日本地方城市(農村),計程車的供應數量本來就少,透過我們的平台進行匹配,可以更有效地用車並降低乘車成本。

Q:在地方推出拼車服務是個好主意,感覺那裡確實有難打車的問題。最後一個問題,說說今後的計劃吧。

A:首先,我們最近成立了廣告部門。第一步,我們將從12月9日開始在計程車上展開行動電視廣告服務DiDiTV。透過O2O廣告模式來增加營收,促進司機的收入或降低乘車費用。

然後,我們將強化電子支付的推廣和高精度地圖的開發。除了與PayPay(相當於日本的Alipay)合作,我們還將繼續擴展我們的支付商渠道。另外,在日本市場上還沒有最好的地圖服務商,我們將與Zenrin(日本最大的地圖出版商,也為Google日本等提供地圖服務)一起開發符合滴滴要求的地圖服務。

本文授權轉載自:36氪

關鍵字: #軟銀 #滴滴出行
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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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