【Meet創業之星】線上留學代辦文件管理平台

一般有意想出國深造的準留學生，必須面對繁雜的留學代辦手續，大部分人的作法不外乎是自己上網查資料、或是全部交由專門處理留學代辦的機構經手，但通常辦理下來所費不貲。而今天這組團隊，則是將傳統人力成本高的留學文件編修線上系統化，成本因此降低外，處理時間也大幅縮短，儼然就是一家文件修改的代工中心。

Top Admit 是由來自各國、具有高學歷知識分子所組成的團隊。其中核心團隊是由美國威斯康辛麥迪遜工程碩士的執行長金超群領軍，成員包括來自哈佛大學碩士、美國威斯康辛麥迪遜法律碩士及國內外名校畢業人士所組成，並在各國分布約 50 名美國藉顧問，專處理留學代辦文件管理，每個案件約可在 24~48 小時之內結案。值得一提的是，有別於坊間的翻譯社，Top Admit 的顧問群不僅翻譯，還做到編修、潤飾，並指導文件有疑慮的地方。

左至右為執行長金超群、行銷經理黃于珊、專案經理許婉柔。（攝影/賀大新）

金超群強調，能夠作為 Top Admit 顧問群的老師，一定得要名校畢業，並經過重重關卡篩選才可錄取。錄取之後會觀察表現，以客戶滿意度為指標給予顧問升等和績效獎金，鼓勵他們用心服務，並導入品質管理的概念，「我們將所有作業流程制定規範、標準化，使得每年客戶能夠錄取到前 5 名志願的學校高達 97%。」金超群自信的說。

而 Top Admit 成立契機全是來自於一個平凡公務員家庭的金超群，偶然在一次自己辦理出國留學的經驗，因為留學代辦的資訊不對稱，讓他發現了這項商機，因此在大學時期就積極籌劃創業事宜，並和三五好友簡單架設一個網站，只要有線上拋出文件需求的顧客，大家便合力編修、共同經營，「想不到還滿多人使用這項服務的，」意外獲得極大的迴響。

越做越有心得之餘，在 2005 年正式成立了 Top Admit，積極朝向留學文件管理服務，其中讀書計畫、推薦信函及履歷表是目前需求量最高的。起心動念全是因為金超群認為，辦理留學手續中的其他資訊都可以自己蒐集，唯獨如何擁有一份出色且條理分明的留學申請文件，是學子們唯一反敗為勝的關鍵。同時，也觀察到市面上的代辦機構，多是價格不斐且品質良莠不齊，令許多優秀的學子對留學申請反而更加躊躇不前。而 Top Admit 由於全是線上作業，單一文件平均價格約在 147 美元，因此排除固定成本外，和坊間的文件修改價格差了近 30%~40%。

至今，會員數逼近萬人的 Top Admit，因為網路的無遠弗屆，來自全球各地只要有意願申請英、美、歐等使用英語系國家的學校，都可以線上使用 Top Admit 的服務。主要的客戶群大多來自台灣、中國，另外也有歐美、東南亞等地的學子。最值得注意的是，居然有來自科威特的客戶，「這是讓我們覺得最意外的，」但這也在在證明了，Top Admit 成功將傳統留學服務轉型，擁有跨出國際的實力。

下一步， Top Admit 將留學代辦流程拆解、全面E化，未來還會增加線上選填學校的服務，並導入線上金流系統，更因應國際化的需求。除此之外，眼見中國是教育市場兵家必爭之地，因此近期目標將積極拓展中國市場，目前已在北京、上海增設分點，虛實整合將會是他們市場規模化的策略之一。

Q1. **** 國內每年申請出國留學的 2 萬人中，約有 5 成左右會選擇傳統代辦機構，而另一半自主性較高的人會主動上網蒐集資訊，由於我們的服務是全面線上操作，會較容易打入這類型的目標族群當中。因此，要如何教育市場、提昇使用者自主操作的心態，是我們所要克服的。

Q2. **** 不同於傳統代辦僅侷限於地方區域，我們以網路全自動化的電子商務模式提供服務，將市場拓展至全世界，提供快速、自動化的服務。同時，全為美籍顧問的團隊，真正解決留學申請最需要的英文文件輔導工作，不再讓代辦用資訊不對稱的藉口，剝削留學生的金錢。

團隊 Team 核心團隊 7 人，美籍顧問群約 50 人。

公司服務 Project 國內第一家將電子商務的概念結合至傳統留學顧問(代辦)產業的科技公司，解決過去一向只能作一對一、規模有限、人力成本高的的傳統留學文件編修服務。

成立時間 Founded Time 2005 年網站成立。

主要用戶 user 有出國留學需求的人

商業模式 Business Model 文件編修的服務費。

網址 www.topadmit.com

【共好計畫1* **** *】域動行銷 ClickForce 每月贊助 1 個新創團隊，10 萬元廣告聯播行銷資源，詳見活動網頁。

【共好計畫2* **** *】萊碼創意科技與中華雲市集聯合贊助每月 6 個團隊，6 個月免費使用雲端互動式行銷系統，詳見活動網頁。

【共好計畫3* **** *】 104市調中心每月不限名額，提供創業團隊將服務/產品上架至試用平台，供目標族群試用體驗，團隊得以聽見使用者真正心聲！詳見活動網頁。

【活動預告】第 20 場創業小聚 8 月 15 日(週三) 19:00-21:00 在台北科技大學共同科館演講廳。

*【2012 Meet **** *創業之星】募集中 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，詳見活動網頁。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。