【Meet創業之星】Fliptop--企業會員社群資料蒐集與整理|數位時代 BusinessNext

Fliptop 是2009年在美國矽谷成立的新創團隊，經過1年的研發，他們發明的第一個產品是類似 Google Alert 的服務，能夠即時通知使用者訂閱的網站與部落格的最新訊息，但當他們在2010年3月參加矽谷新創團隊的 DEMO Spring ，雖然這個服務反應不錯，但由於沒有特別好的評價，他們警覺這個服務可能沒有太大的市場，於是放棄原本的產品，又經過一年的研發，才在2011年5月，完成他們新的服務。

Fliptop現在是一個企業對企業(B2B)的社群資料的蒐集與整理服務，幫助企業客戶把傳統以E-mail為主的會員資料裡，加入他們的社群身分。Fliptop負責尋找會員在網路上的公開資料，辨識他們的社群身分(主要是針對Facebook、Twitter、LinkedIn)，並從他們的互動頻率與內容，評斷這些會員在企業主社群網路上的影響力(Influence)與黏著度(Engagement)。

Fliptop目前主要的客戶遍及美國、英國、澳洲、紐西蘭等英語系國家，企業客戶不但能更新傳統的個人資料，同時可以從社群網路的影響力找出重要的顧客。「有別於單一分析Facebook與Twitter會員的公司，在綜合社群情報資料收集的領域裡，我們是全球最大的公司。」Fliptop的工程副總裁焦任俠(Dan)說

藉由這個服務，企業主可以從名單中挑選出在他們的社群裡具重要的粉絲，不但可以直接跟他們聯繫，更可以從這些名單中，篩選像是性別、地區、年齡...等資料，針對不同族群設計各自的行銷活動，更精準提供適當的行銷資訊，也更快擴散品牌效益。「在我們的經驗裡也發現，通常在社群網站有影響力的粉絲，通常都是企業的忠實顧客，不但自己消費得多，也會很樂意邀請其他朋友一起購買。」焦任俠說。

他們除了在美國矽谷的辦公室外，2010年也在台灣成立了研發部門。除了因為焦任俠自己是台灣人，熟悉台灣文化，也因為他們認為即使從全球來看，台灣的工程師的素質也是非常優良。他們正在徵人，有興趣的朋友也歡迎跟他們聯絡喔。(意者請寄信到 jobs@fliptop.com )

圖說明
（圖說：由左至右：資深軟體工程師向崇舜Johnson、主任工程師程騰輝Robbie、工程副總裁焦任俠(Dan)）

創辦人 Doug Camplejohn，矽谷創業家(Fliptop, myplay,Mi5)，曾任蘋果產品經理(Quick Time)。

團隊 Team 8人，業務團隊3人(矽谷)，研發團隊5人(台北)。

公司服務 Project 企業會員社群資料收集。

成立時間 Founded Time 2009年3月公司成立。2011年5月 Fliptop服務上線。

主要用戶 user 有龐大會員資料的企業。

商業模式 Business Model 根據找出來會員資料筆數計價。也可洽談企業專案統包計價。

網址： http://www.fliptop.com/

Q1. 在2010年3月的矽谷新創團隊的DEMO活動，我們發現原本做的服務沒有太大的市場，於是就趕緊與正在洽談的客戶討論，從原本就熟悉的客群中，調整方向，發現社群網站行銷有這樣的缺口，所以就開始研發新的服務。

Q2 台灣工程師有很好的素質，但一般都會選擇到大企業工作，因此台灣的新創團隊似乎沒有想像中的多，到很多聚會的場合其實都會碰到相同的人。但台灣新創團隊的想法通常都很有趣而且很有活力，希望有更多好的人才投入，讓更多好的服務能夠被看見。

**活動預告：創業小聚 13 時間：1月18日(週三) 19:00-21:00 地點：集思台大會議中心柏拉圖廳，台北市羅斯福路四段85號B1 活動報名：粉絲專頁： www.facebook.com/GarageParty

【2012 Meet 創業之星募集中】有興趣與《數位時代》編輯團隊一起吃午餐，分享創業的歷程嗎？歡迎數位創業團隊跟我們聯繫， Meet@bnext.com.tw

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/