邊境不開、二波疫情頻傳!KLOOK宣布全球裁員160人,台灣員工占3成
邊境不開、二波疫情頻傳!KLOOK宣布全球裁員160人,台灣員工占3成

歷年募資總額超過150億元台幣的旅遊體驗電商KLOOK(客路),就算本再厚,也抵擋不了新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)帶來的深淵。

共同創辦人暨執行長林照圍於昨(22)向全球員工發布信件、於今(23)正式向外公開,宣布KLOOK全球裁員160人,約是9%的人力,主要遣散的員工來自客服與客戶營運部門。而台灣部分,則裁員了46人,占總體裁員數量的28.75%。

「在疫情間,我們的確看到部分市場的復甦,但離完全回歸還有很長一段距離,特別是香港、澳洲又在過去幾週的時間傳出更多的確診病例。」林照圍說,「為了能更專注聚焦在我們未來的發展上,勢必要進行調整。」

台灣是KLOOK最大的客服中心之一,受影響最劇

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林照圍於今(23)發布公開信,宣布裁員160人。
圖/ 蔡仁譯/攝

在信件中林照圍提到的兩個重點,同時也是所有旅遊產業業者心中的刺:第一,全球各地不斷再次傳出確診病例高峰,讓復甦之路起伏不斷;第二,「我們真的不知道何時,旅遊產業才能完全復甦。」林照圍說。

雖然KLOOK也在疫情中進行了不少嘗試,包含針對各國的國內旅遊發力、推廣在家的線上體驗等,但是各國國境的封鎖仍壓垮了旅遊產業,「旅行泡泡是我們相當期待的進展,但現在看起來各國的進度相當緩慢。也許,要等到疫苗出現,旅遊產業才能回復正常。」林照圍說。

編按:旅行泡泡(travel bubble)

指的是地區或國家間商討互相開放邊境,讓雙方的旅客可以在這些地區旅遊、工作,不需在入境後隔離。

也因此,KLOOK決定進行人員調整,一共裁員了160人,約是KLOOK整體的9%人力,主要是在台灣、馬來西亞的客戶營運與客服團隊,以及少部分的日本、歐洲與美國的商務拓展團隊,同時也關閉印度辦公室。

據了解,台灣的裁員數量為46人,占所有裁員人數約3成。主要原因是KLOOK於2019年大舉在台灣招募客服,打造亞洲的客服中心,不只服務台灣人,還提供其他11種語系的客服。因此占比才會這麼高。

針對台灣的狀況,KLOOK表示:「台灣防疫有成以及深耕國旅的策略見效,許多國內活動和體驗的訂單數甚至逆勢成長超過去年同期,但即使台灣市場逐漸恢復常態,以外國旅客為主的服務需求和業務仍舊是大幅下降,因此受影響的團隊主要是台灣的客服團隊,商務開發或行銷等業務團隊則不受影響。」

所有被遣散的員工,皆能保留筆電

林照圍也同時提到,為了協助所有遣散員工能夠順利地找到工作,KLOOK也會採取幾項措施:

給予各地被遣散員工優於當地法規的資遣費用、遣散員工到年底前都能繼續使用KLOOK的員工援助計畫(KLOOK提供員工全年無休的免費熱線,能夠諮詢顧問或與法務、財務專家對談)。

此外,KLOOK也會持續協助離職員工找尋新工作,包含建立人才清單,方便其他公司進行招聘與聯繫,以及在IT部門重新設置,確認沒有敏感訊息後,員工能夠把筆電帶回家,方便找尋工作。

幾乎是等同於Airbnb在今年5月宣布裁員時,讓全球驚嘆、大讚暖心的福利。

延伸閱讀:營收砍半!Airbnb忍痛裁員1,900人,CEO卻做一件暖心舉動

而林照圍也在信件的最後一段感性寫道:「對於離開我們的夥伴,我打從心裡再次感謝你們,因為你們的努力與貢獻才能造就今天的KLOOK。期望在疫情結束之後,我們的未來能有機會再次交會。」

責任編輯:蕭閔云

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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
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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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