剛裁1/4員工、今年營收估計砍半,Airbnb為何敢在「旅宿業寒冬」上市?
剛裁1/4員工、今年營收估計砍半,Airbnb為何敢在「旅宿業寒冬」上市?

2020上半年侵襲全球的新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)為旅遊業帶來了看不見盡頭的寒冬,但是在各國緊閉邊境的此刻,OTA獨角獸Airbnb卻依舊計畫在年內上市。

早從2019年開始,Airbnb便祕密籌備著要在今年IPO,然而誰也沒想到會遇上武漢肺炎癱瘓全球旅遊市場,嚴峻的疫情曾經一度讓Airbnb公開表示打算擱置上市。

不過現在有消息指出,Airbnb已經重啟IPO計畫,預計8月內就會私下提交上市的申請文件,安排今年內正式在股票交易市場亮相。鑒於旅遊產業的慘淡現況,不盡讓人好奇,為什麼Airbnb會選在此刻?

手頭不寬裕,Airbnb上市可能緩解資金難題?

今年3月病毒席捲美國時,為彌補消費者與房東的損失,Airbnb撥款2.5億美元給予援助,儘管如此慷慨解囊,並不代表這位線上旅宿巨頭荷包滿滿、有安然度過疫情的餘裕。

就在撥款後不到兩個月,如同疫情下的大多數企業,Airbnb宣佈裁員1,900人,占總體員工的25%左右。由於外出旅遊大幅衰減,Airbnb收入嚴重下滑,2020年的營收恐怕會攔腰砍半,並將影視等旁枝業務暫時凍結。

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Airbnb執行長切斯基先前對是否年內不置可否,僅說可能會在年底前IPO,也可能不會。
圖/ Airbnb Newsroom

另外,Airbnb為節省開支,也將停止投放行銷預算,並以發行債務等方式籌措20億美元,資金方面時在難以稱上寬裕。《華爾街日報》估計,這將為Airbnb創造沈重的利息負擔,預計利率超過10%,在償還完畢前每年需支付1億美元以上的利息費用。

同時Airbnb的估值也受疫情衝擊大幅縮水,相比2017年的310億美元私下估值,現在只剩180億美元,衰退幅度同樣接近一半。

綜合種種數據,都可以看出Airbnb在資金上的緊迫,可能也是讓其選擇照舊在今年內IPO的原因之一。按照過去《Business Insider》的估算,Airbnb目前手頭的現金可能有約40億美元,以每季7億美元的開銷,可能最多只能撐1年半。

國內旅遊快速復甦,疫情下掀投資狂潮

不過也有看法認為,Airbnb有信心在年內IPO,可能代表業務恢復得非常快。雖然疫情至今仍在美國蔓延,但川普在5月宣佈解封後,Airbnb曾說國內旅遊商機會開始崛起。

市場研究機構AirDNA的報告也指出,與4月的低點相比,Airbnb及VRBO等旅宿預約平台的訂房次數成長了127%,達到200萬以上,幾乎已經回到疫情前的水準。截至6月中,Airbnb的美國訂房量已較去年成長20%。

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研究公司AirBNA的資料顯示,旅宿訂房次數在5月多便回到與疫情前接近的程度。

Airbnb執行長布萊恩.切斯基(Brian Chesky)也在7月於公司內的視訊會議透露,公司已經重新啟動暫時擱置的IPO計畫,透露近期的訂房量快速反彈,但也謹慎強調,這樣的趨勢可能隨著美國再次封鎖而產生變化。

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受到疫情衝擊,投資者銀彈無處可去,IPO反倒比平時更容易成功。微軟投資的保險科技新創Lemonade,一上市股價便飆漲三倍。

且就大環境而言,疫情可能是新創IPO的好時機。疫情導致經濟蕭條,創投與資本家的銀彈遲遲缺乏擊發目標,造成近幾個月來幾乎每個IPO都大獲成功,上市當天股價即飆漲。

摩根士丹利科技股資本市場負責人柯林.史都華(Colin Stewart)就曾表示,「壓抑多時的投資者們都對IPO提起興趣。」考慮到當前的投資狂潮,Airbnb在年內上市也不失為一個選擇。

再加上,員工的股票選擇權即將從2020年11月開始到期,內部的壓力也是促使Airbnb在年內上市的其中一個因素。

資料來源:Business InsiderCNBCBloomberg
責任編輯:錢玉紘

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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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