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Booking.com 遭爆全球欠款!日本業者集體提告,業者怎麼回應?

數位時代 錢玉紘
2023-10-12
數位時代 錢玉紘
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知名訂房網站 Booking.com 在全球各地傳出欠款的消息,近日更引發日本旅宿業者集體提告,指控該平台累積上百萬至千萬日圓不等(約新台幣 65 萬元至 216 萬元)的住宿費。先前英國《衛報》也曾報導指出,在泰國、印尼甚至歐洲,都有業者被拖欠款項的狀況。究竟發生什麼事?Booking.com 身為全球知名訂房網站,對此消息又是如何回覆?

延伸閱讀:這家訂房網 Q2 獲利大增 51% 卻遭飯店業者指控欠錢不還

Booking.com 欠款總額達數十億日圓!日業者指控:難以經營

根據日本媒體報導,東京和日本西部的 20 幾家旅宿業者集體指控,Booking.com 持續拖欠 7 到 9 月的住宿款項,包含旅客支付的住宿費等費用,金額從 300 萬到 1000 萬日圓不等。而業者們多次向官方請求付款,卻遲遲得不到回應,因此決定發起集體訴訟,維護權益。

旅館業者們的律師加藤廣太郎向媒體表示,總損失金額可能高達數十億日圓(逾新台幣 2 億元),如此高的未償還債務是「前所未見」。

《朝日新聞》報導,旅館業者松尾政彦指出,8 月的款項本應在 9 月入帳,但至今還沒拿到,未付款的金額達 1000 萬日圓。

由於 Booking.com 是全球知名的訂房網站,對許多旅宿業者來說,是重要的客源和收入來源。松尾就控訴,自家旅館每個月有一半的銷售額來自 Booking.com,欠款對生意經營影響很大,「我聽說有些公司已經破產了,如果未付款情況持續下去,可能會越來越多。」

另一家旅館「箱根藍瑠」的店主渡邊健也說,營收有 60% 是來自 Booking.com,若沒收到款項,對營運上是個很大的挑戰,難以支付員工薪水等成本,接下來可能必須要暫停 Booking.com 上的預訂。

根據 Booking.com 網站,目前該平台提供 43 種語言服務,線上註冊房源超過 2800 萬間,其中民宿、公寓和其他特別住宿即超過 660 萬間。

遭合作夥伴集體提告,Booking.com 怎麼說?

對此,Booking.com 日本分部也發布聲明指出,拖延付款的原因是「系統升級」造成的。聲明提到,「不久前,我們的付款系統升級對一些合作夥伴造成了不便和擔憂,對此我們深感抱歉。」

Booking.com 強調,這是為了確保合作夥伴、客戶和系統在線上能夠保持高水準的安全性和保護,正在進行向新的金融和支付平台的遷移,這需要一些必要的系統改進,我們按照計劃進行了維護工作,「大多數付款已經恢復正常運作,但由於意外的技術問題,部分合作夥伴可能會遇到付款延遲的情況,我們正在積極處理中。」

延伸閱讀:處理炎上事件最怕「多說多錯」!遭遇公關危機時,沉默是金嗎?

Booking.com 也提供業者專屬的聯絡信箱,若一直未收到付款,可以與平台聯繫,並提到,「我們將仔細聆聽合作夥伴的反饋,並全力以赴提供更好的服務。」

Booking.com 其實有賺錢,但為何全球都有欠款苦主?

事實上,這樣的狀況不只在日本發生。英國《衛報》在 9 月底的報導中就揭露,包含泰國、印尼和歐洲都有旅宿業者被 Booking.com 欠款,造成經營困難的狀況,同樣向官方求助無果,當地業者們只能在臉書上發洩自己的不滿。

一名在泰國帕岸島經營度假村的業者指出,他從 4 月中開始就陸續未收到某些款項,後來是完全沒收到錢,他只能自掏腰包補貼租金,至今他已經被欠款了 12.5 萬泰銖。最讓人沮喪的是,他幾乎無法聯繫上 Booking.com,難以處理問題。

《衛報》指出,事實上 Booking.com 的營收狀況相當良好,在 8 月公布的財報中,集團第二季總營收為 55 億美元,利潤為 13 億美元,分別比上年增長 27% 和 51%。執行長福哲(Glenn Fogel)當時指出,「這樣的營收表現,超出我們的預期。」

被欠款的不只有旅宿業者,還包括一些與 Booking.com 合作的部落客。

而 Booking 官方給《衛報》的回應,同樣歸咎於「技術問題」。官方指出,7 月時進行為期兩周的維護,旨在確保和增強平台的安全,因此導致的技術故障,並表示理解「業主的沮喪」。

資料來源:朝日新聞、newsdig、The Guardian

(本文出自數位時代)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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