momo財報解讀:單季獲利刷新高幕後,為何出清宅配通持股?
momo財報解讀:單季獲利刷新高幕後,為何出清宅配通持股?
2021.05.07 | 新零售

營收創下同期新高對momo(富邦媒)已經不是新聞,但今(2021)年首季,momo除了營收持續衝刺,更讓人眼睛一亮的,是單季獲利刷新了歷史紀錄。

根據momo財報,其今年度首季營收為183.61億元,年增21.55%,是僅次於去(2020)年第四季的歷史次高水準。而在營收僅為歷史次高的情況下,稅後淨利7.8億元,年增76.47%,則是創下歷年來單季最佳的獲利表現,也讓momo在第一季就以EPS 5.57元的成績,大賺逾半個股本。

富邦媒(momo)近四年首季營收變化
圖/ 富邦媒(momo)

momo第一季獲利如此亮眼,主要來自兩大變化,第一就是毛利率的回升。在去年第一季,momo的毛利率為9.79%,而今年第一季則是拉高到10.33%,除了久違重新站上10字頭,也高於去年全年平均毛利率9.4%。

毛利率的回升,可能來自產品組合的變化,也可能是受惠於經濟規模的效益,或者是對價格戰的力道縮減。而毛利的提升,再加上同期間momo的費用率也低於去年同期,帶動營業利益率從去年同期的3.72%,提高到4.61%,最終營業利益是以逾五成的大幅成長,達到8.46億元。

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圖/ 數位時代

值得注意的是,乍看之下,毛利率的變化似乎沒有對momo的營收增長動能帶來顯著影響,增長幅度仍是交出逾兩成的亮眼成績。不過若是以momo去年第一季和去年全年度的營收年增幅度都達三成的水準來看,則今年首季成長力道其實是略顯趨緩的。

不確定momo這個季度的毛利率變化是有心或無意,但毛利率與營收增長力道之間的連動起伏,應該會是後續觀察momo經營策略方向是否轉變的一個重點。

而相對於momo毛利率和營益率雙率回升的驚喜,拉抬momo首季獲利表現的第二個原因其實更加引起我的關注,也就是處分對宅配通持股所帶來的一次性處分利益。

momo是在今年2月18日董事會上決議,擬以每股不低於30元之價格,分批處分對宅配通的全部持股,共計1,479.3萬股,預計交易總金額約4.4億元,預估可帶入處分利益8,590萬元。

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圖/ momo

嫌併購流程麻煩,乾脆自己來?

以momo的營運狀況來說,並無出售持股以換取現金的需求,從獲利能力的角度來看,更不缺這筆處分利益的貢獻,那為什麼要在這個時間點出清對宅配通的持股?

況且,在電商蓬勃發展的趨勢下,宅配通近年營運成績其實不差,去年營收、獲利都有不錯成長,再加上momo近幾年對物流布局更加重視,為什麼不是選擇加碼,反倒要全數出脫?

綜合幾個面向來看,推測momo這個決策背後應該是拉力多過於推力,也就是在物流佈局這件事上,momo已經從自己蓋物流中心、衛星倉,到現在,連建置最後一哩的物流車隊之於momo也都不再只是一場實驗,而是要玩真的了。

當然,如果要把物流車隊控在自己手上,提高對宅配通的持股未嘗不是一個方法,更別說這是一個現成,擁有已經建置完成的車隊網絡、人力、經驗,且相當具規模的物流公司。

momo物流中心
圖/ momo

不過併購從來就不是簡單的事,並非有錢就可以成功,如若考量談判、協商、磨合等過程,或許還不如momo自己從零開始更有效率。

再者,規模和經驗有時就像一把兩面刃,當需要變革時,原本的優勢往往會變成包袱。對momo來說,要想將宅配通改變成他們想要的模樣,所要耗費的力氣未必會比自己一手一腳去建立新物流車隊更小。而他們選擇出清持股,也顯示出momo在這件事情上的決心。

當然,有決心是一回事,要真正打造出理想中的物流車隊,以及如何處理與既有第三方物流夥伴之間的關係,在在都是挑戰。最終momo能否實現他們心中那一個無法透過既有物流夥伴做到的最後一哩布局,著實讓人相當好奇,也相當期待。

(本文由HE's note授權轉載自其Medium

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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關鍵字: #momo
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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