馬雲的真正價值
馬雲的真正價值
2007.10.01 | 人物

最近總部設在杭州的電子商務公司阿里巴巴,正在緊鑼密鼓籌備在香港股票上市的事。它的股東陣容裡有孫正義和楊致遠,而且可能即將加上台灣首富郭台銘,這種組合拿到任何市場上,保證都會是轟動成功的IPO。

馬雲是極具說服天份的創業家,從黃頁服務衍生而來的阿里巴巴網站,讓大陸許多白手起家的小老闆,在地處偏遠、人手不足和資訊不對稱的不利條件之下,能夠做起「小本生意」,靠阿里巴巴找到買方和賣方,因此促成交易。

但是我更看好馬雲的,是他旗下另一塊事業||淘寶網。這個針對個人用戶(阿里巴巴針對企業用戶)提供服務的電子商務網站,讓上千萬升斗小民做起「無本生意」,把自己多餘或用不到的產品掛上去,等買方來競價,日後如果業績能做大,再考慮直接批貨來賣。

到網上開個人商店的門檻很低,買方可以從零固定成本(或低固定成本)開始,成交後的運費也是由買方支付,變動成本也是零,沒有資金風險,也不需要全職投入,可以用玩票的心態,以業餘時間投入,這正在促成大陸的大創業潮。

在上海,我身邊的許多朋友,都是淘寶的店家或消費者。一位同事兩個月前剛在上頭開店,賣外國進口雜誌。他到批發市場去買過期雜誌,放到網上賣,利用類似PayPal的支付寶(Alipay)收款,再寄給買方,毛利在五成左右,賺的是市場訊息不對稱的錢,因為進口雜誌只能在特定通路賣,即使過期也很搶手。
付款和取貨也可以採當面交易。以我自己為例,我兒子出生後,奶粉和尿布都是在淘寶上買,再和賣方約在地鐵站出口,一手交錢一手交貨。

那位賣家告訴我,她一個月大約進十箱奶粉,進價約六折,再拆開來散賣,視客戶購買量由七五折到八五折不等,賺的是幫客戶解決不方便的錢,因為沒有父母會買十箱奶粉回家(沒地方放,而且放久會過期)。

一個網頁,加上一支手機(買賣雙方確認對方是否到達),加上一點初始投入資本,就可以做生意,我認為這是馬雲對大陸電子商務的第一個貢獻:讓消費者有機會成為創業者。

過去每位工作者都可以有兩種收入:工作收入和投資收入(房地產、股票、基金、藝術品……),現在則多了第三種收入:創業收入。有了第三種收入來源,不僅讓工作者的所得有增加的空間,而且也分散了所得的風險。畢竟失業(失去工作所得)、投資市場大跌(失去投資所得)和網路交易量暴減(失去創業所得)這三件事不太容易同時發生。

此外,因為在網上開店和購物的人持續增加,增加了成交的流動性(liquidity),使得各種有形和無形商品都能在上頭成交,並定出市場價格,我稱此為從「價值發現」到「價值變現」的過程,把一個商品的價值,透過買方競標確立價格,並完成交易,後續可以再轉手,形成市場。
這也解決了我過去四年來的疑惑。在過去二十個世紀中,中國有十八個世紀是全球最富,即便在工業化過程中落後一百年,為何如今淪為人均年所得不到二千美元的低收入社會?中國並不窮,而是許多產品和服務沒有定價,因而無法進行交易,最終無法形成市場,價值也就無法體現。

以去年北京電視台熱播的節目《鑒寶》為例,任何小老百姓都可以把家裡的骨董帶到節目上,不管是宋朝字畫或明朝花瓶,現場有專家幫你鑒定,如果是真品,當場就開證明給你,附帶有預估價格;如果是贋品,則當場打碎,免得你拿出去騙人。有了專家開具的證明,不管賣不賣,這件骨董的價值就能轉成價格,並為其他類似產品建立行情。

在計畫經濟時代,產品和服務是靠交換,而不是交易,主要由政府主導,市場的功能不明顯。

但是在像淘寶這樣的網站上,定價最終是由買賣雙方決定,並因人數眾多形成市場,而且可能因網路形成的價格,回過頭影響實體世界的產品價格。我認為這是馬雲對大陸電子商務的第二個貢獻。

也因此儘管淘寶還在虧損,價值卻遠勝已經盈利的阿里巴巴。阿里巴巴讓企業更方便進行交易,淘寶卻是幫消費者建立起市場。以美國的例子來看會更清楚。與阿里巴巴同樣屬於企業電子商務的Ariba,市值是八.五億美元,與淘寶同屬個人電子商務的eBay,市值是五百三十億美元。

阿里巴巴上市後股價會到多少,馬雲身價會到多少,都不是重點。在這一波中國的「價值發現」到「價值變現」浪潮中,是否占到位置、占對位置,關係到你是被大浪淹沒,還是推進向前。

儘管淘寶還在虧損的階段,
其價值卻遠勝已經盈利的阿里巴巴。
阿里巴巴讓企業可以更方便地進行交易,
淘寶卻是幫消費者建立起市場。

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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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