momo龍頭地位危了?酷澎法說會上釋出3個危險訊號:這點比本土電商更像科技公司!
momo龍頭地位危了?酷澎法說會上釋出3個危險訊號:這點比本土電商更像科技公司!

酷澎這個季度財報會議上,「台灣」這個關鍵字在整場會議中出現了22次!且酷澎創辦人金範錫本人就提了10次。

其中,有三件事情,特別值得包括momo在內的台灣電商和零售業者警戒。

訊號一:酷澎營收兩位數成長、momo卻衰退

第一,酷澎公布第二季台灣市場營收季增54%,年增幅度則是超過三位數。金範錫表示,這個增長力道比他們在年初最樂觀的預期還更好。而且他看好在第三季的成長幅度還會更高。

相對於momo今年陷入營收衰退,酷澎則是持續展現高速增長,這一方面代表雙邊的差距正在加速拉近;另一方面,酷澎營收規模的擴大,也意味了momo要想壓制對手的難度會比過去更高。

業界人士認為,在酷澎規模仍小時,若momo針對該平台主打的品類,採取價格反制,應有機會抑制該平台壯大; 但當對手的規模已經破百億,品類也不侷限在少數特定品類時,這時要想採取任何的反制行動,都得付出更高的代價

而且在雙邊氣勢一消一長之下,momo要想守住既有供應商優勢的難度也在增高。金範錫表示,目前在台灣已經有數百個頂尖品牌直接與酷澎合作,並指出這個數字在過去一季出現爆發成長。

訊號二:酷澎台灣活躍用戶大增

接著第二個考驗是,金範錫指出,第二季台灣市場的成長動能不只來自新用戶,更多是既有用戶的回購。根據他的說法,他們該季度在台灣的活躍用戶數增加了四成,這顯示出,酷澎正在養成台灣使用者的習慣。

一旦消費者開始習慣性上酷澎購買,酷澎接下來就可以用更少的行銷花費喚回消費者;反過來說,如果用戶被酷澎黏住,也代表momo要想把客戶搶回來,就得付出更大的力氣。

訊號三:酷澎比本土電商更像科技公司

第三個考驗,是酷澎正大量使用AI拉升營運效率。

「AI 多年來一直是我們的營運與策略核心,我們善用這些技術來優化幾乎所有顧客體驗與營運環節,包括個人化推薦、動態定價、庫存預測、路線最佳化等。」金範錫表示,這些AI應用直接促成了他們近幾個季度顧客參與度的提升,以及營運效率改善。

另外他也提到, 目前酷澎已經有高達五成的新程式編碼是由AI產出,並預期AI將會是公司未來長期推動營收成長與利潤率擴張的關鍵

相比於momo的企業體質比較近似於零售業,在先進科技的資源投入有限,酷澎則更像是一家科技公司,有大量軟體人才,也積極投入先進技術的研發與嘗試。近期酷澎在韓國甚至也開始發展AI資料中心事業。

對利潤空間不高的電商零售業來說,AI對於提升營運效率所帶來的競爭優勢,將日益顯著。

不過酷澎財報揭露的資訊,對momo也不全然都是壞消息。

負毛利戰法錢狂燒,酷澎打momo也砍到自己?

酷澎財務長阿南德(Gaurav Anand)指出,該季度包括台灣市場、Coupang Eats和Coupang Play在內的開發中業務,EBITDA(息稅折舊攤銷前盈餘)虧損達2.35億美元,較去年同期和上一季都更高,主因就是來自台灣市場的投資增加。而且也因為台灣市場的成長速度超乎預期,他們將開發中事業的全年EBITDA虧損數字預估,上修至9至9.5億美元。

以酷澎目前主要採取負毛利戰術的打法來說,市佔擴大其實是兩面刃,因為規模越大,虧損就會更高。

而且就這次在財報會議上,酷澎罕見點名台灣市場為該事業類別虧損擴大的主要歸因,也反映出第二季在台灣市場的虧損規模不同以往。

momo壓力大,酷澎面對投資效率必須拉升的壓力其實也在提高。

不過那樣的壓力,主要還是來自在財報上,酷澎必須給投資人合理的交代,但就資金面來說,他們還是相當有本錢。因為其韓國電商本業與物流事業相當穩健,可以貢獻穩定獲利,另一方面,酷澎相當熟稔資本市場操作,根據其六月申報的SEC文件,才剛與摩根大通完成一筆15億美元的聯貸案。

雖然momo做為台灣第一大線上零售商,目前不論營收規模還是獲利表現,都領先酷澎在台灣的業績有一大段距離,但不可否認,這個差距正在拉近,而且從這場財報會議,投資人半數以上的提問都圍繞在台灣來看,酷澎現在更沒有從這個市場退縮的本錢,只能繼續往前衝。

本文授權轉載自商業周刊,原文為《酷澎法說會提到台灣22次!背後是給momo的3個壞消息》

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關鍵字: #Coupang
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全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場
全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場

你還在手寫填單、逐格Key-in資料嗎?在生成式AI浪潮席捲各行各業之際,永豐銀行推出全台首創「說話就能完成交易」的智能對話式金融服務iWish,讓繁瑣的填單流程成為過去式,使用者可以透過文字輸入、口說敍述或上傳照片等方式,向AI傳達自身需求,無論哪一種方式,AI都可以即時理解使用者意圖,並根據與使用者的對話內容,自動填寫存款、提款、轉帳、匯款等相關表單,顛覆使用者對金融服務的想像。

生成式AI再進化,開啟AI代理人時代

隨著生成式AI的進步,LLM大型語言模型已具備多輪對話和上下文理解的能力,甚至正邁向可以獨立完成任務、不需要人類涉入的AI代理人(AI Agent)的新階段,這項技術突破讓企業既有服務得以展現全新樣貌。

以國際證券經紀商FBS為例,其推出的FBS AI Assistant服務,跳脫傳統單向建議模式,不直接提供評論或建議,而是讓用戶先選擇一至多項技術指標,再交由生成式AI模型解讀並生成專屬分析與操作建議,打造更具互動性與參與感的使用體驗。

永豐金控數位科技長張天豪認為,這種以生成式AI為核心的互動式服務模式,將大幅優化客戶的使用體驗,成為金融服務新常態。未來,客戶不必學習如何操作App,也不用記得交易程序,只要用對話、上傳照片或螢幕截圖等自己習慣的方式表達需求,AI就會理解並協助完成後續動作。「未來的金融服務將像生活中人與人之間的對話一樣,簡單而自然,」張天豪強調。

永豐銀行
前排由左至右:永豐金控數位科技長 張天豪、永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶、永豐銀行綜合企劃處處長 王筱嵐 後排由左至右:永豐金控數位科技處專案經理 林維婕、永豐金控數位科技處專案工程師 廖庭暘
圖/ 永豐銀行

從填單到對話,iWish重塑分行服務體驗

瞄準此未來趨勢,永豐銀行進一步盤點金融服務場景,決定從最貼近客戶的分行場域出發,打造互動式服務新體驗。

張天豪說明,臨櫃交易往往需要填寫各式各樣的表單,這些表單格式通常很制式、欄位繁複,對不熟悉流程的客戶而言,常常填到一半才發現格式錯誤、填錯位置,甚至必須整張重來,徒增挫折與作業時間。

「iWish服務的推出,就是為了讓這段流程可以變得更自然、直覺且輕鬆,」永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶說,客戶不再需要手寫填單,只要開口說、輸入文字或是上傳圖片,告訴iWish想要使用哪些金融服務,就可以完成交易,將原本繁瑣、仰賴經驗的填單作業,轉化成只需一句話或一張圖就能搞定,大幅提升臨櫃交易的服務體驗與作業效率。

以轉帳交易為例,客戶可以口說轉帳帳戶及金額,或是上傳網購訂單的轉帳頁面截圖、團媽在Line上提醒轉帳付款的對話截圖等,iWish會從中辨識表單所需資訊並精準填入銀行系統中對應的欄位,待客戶確認資訊無誤之後,系統就會生成一個二維條碼,只要將二維條碼交由臨櫃人員完成最後核對,就能輕鬆完成金融交易。

AI減輕行員負擔,專注更高價值服務

除了顛覆客戶的使用體驗,iWish服務也為內部作業流程帶來優化和改變,「對永豐銀行而言,iWish服務不是引進AI技術的炫技展示,而是與現有服務模式的無縫融合,讓創新落地、貼近人性」,永豐銀行綜合企劃處王筱嵐處長說。

王筱嵐進一步表示,最開始,金融交易需要經歷「客戶填單+櫃員輸入」的雙重程序,不僅耗時,也容易出錯。之後,永豐銀行推出免填單服務,客戶可以口述或將交易資訊抄寫在紙上,交由櫃員輸入至系統中、列印單據,待客戶簽名確認即可完成交易。

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圖/ 永豐銀行

而iWish則是免填單服務的再進化,藉由生成式AI(GAI)的語意理解與圖像辨識能力,取代櫃員的手動輸入作業,不僅提高效率與準確度,也大幅降低櫃員的作業負擔,可以將心力投注在更有價值的服務與溝通上。

GAI不只是客服輔助工具,更是金融轉型的推進引擎

相較於目前金融業的生成式AI應用,多數仍停留在客服階段,iWish是全台首創直接導入金融交易場景的GAI服務,堪稱跨出關鍵一步。

然而,在實際開發過程中,永豐銀行團隊也面臨諸多挑戰,其中壓力最大的,便是如何降低LLM可能出現的「幻覺」與辨識錯誤風險。尤其在金融交易場景中,AI的辨識精準度不僅關係到客戶權益,更直接影響其對金融服務的信任感,必須以更審慎的態度來看待。

為此,永豐銀行從多個面向著手提升模型準確度,包括優化Prompt設計與模型邏輯、與前線單位密切協作,共同討論介面呈現、使用流程與應用情境、在UI/UX介面加入提醒文字與引導機制,避免造成誤解。此外,團隊也分階段進行大規模封閉測試,邀請全行數百位同仁參與測試,並根據測試結果持續微調優化,確保最終推出的服務穩定度。

iWish的智慧來自於訓練與學習,「越用越聰明」的特性需要使用者參與激發

iWish是一款全新上市的智能服務,專為提升臨櫃交易體驗而設計。現階段iWish服務聚焦於台幣存款、提款、轉帳及匯款4大交易類型,並以「分行」為主要場景,未來則計劃將iWish服務擴展至更多金融交易類型,甚至走出分行場景,與iBranch等線上服務結合。

永豐銀行
永豐iWish以「智讀」、「智說」、「智寫」人性化操作,讓金融交易更方便快速
圖/ 永豐銀行

iWish的成功落地不僅是技術突破,更宣示意味著,生成式AI正式從客服輔助工具,搖身一變成為可以理解意圖、自然回應、主動引導的智慧助理,讓用戶在熟悉的對話情境中完成交易,實現真正以人為本的金融體驗。而AI模型的成長需要訓練,iWish在初期也需要客戶的參與來變得更聰明,透過接觸到更多元的使用情境,進一步完善服務,讓每一次互動都更懂客戶的需求。

「iWish服務只是第一步,」張升寶認為,這項服務不僅重新定義人與銀行的互動方式,也為生成式AI在金融業的應用看見新的可能。他期許未來能進一步擴大AI Agent應用範圍,讓AI不再只是輔助工具,而是驅動金融轉型的核心力量。

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