一定要知道!新創公司和VC協議投資常見的法律要項
一定要知道!新創公司和VC協議投資常見的法律要項

創投與新創公司對彼此的感覺常常很矛盾─大多數的時候,雙方都希望成就一段「魚幫水、水幫魚」的美好關係,然而,「諜對諜」的劇碼卻也不時上演。不過無論如何,新創公司,尤其是網路新創企業,由於網路科技變化迅速的特性,為了不斷跟上競爭的腳步並保有優勢,對一切能夠取得的幫助,當然都有必要加以考慮。

在網路新創公司的投資領域,國際私募之創業投資基金(VC),一向是重要的推手之一。因為各地法令的不同,一些「租稅天堂」所獨具的法律優勢,讓這些基金常採取一種作法:於投資目標公司所在的境外成立控股公司,再以境外控股公司進行投資,目的是希望藉此讓投資者重視的各項保護條款,能不受當地法令的限制,進而在合約中形成具拘束力的協定,以便更靈活的掌控真正營運的當地公司。

台灣的網路產業,要走向世界,甚至達到國際上市公司的規模,了解這樣的趨勢以及從此借力,顯然是必作的功課,而近年來常在美國、香港掛牌上市的中國網路公司,理所當然是眼前最現成的參考範例;由讀者方倩芬投稿、撰述的《網路公司與創投的協議投資過程與合約中常見的優先股條款》一文,便是從這個角度,對國際私募之創業投資基金(VC),投資初始階段的網路公司的必要法律進程,進行詳細的流程說明,以下節錄該文部分段落: 

**第一步, VC與目標公司的初步接觸
**雙方建立投資關係的開始,一般目標公司在投資人願意簽訂保密協議的前提下,提供公司的財務報表以供投資人提出其擬投資的條件

**第二步,VC與目標公司及主要股東簽訂意向書
**若雙方認為彼此條件尚可接受,將展開意向書之協議。意向書在目前的商業慣例上並不具法律拘束力(除少數條款會約定拘束力外),但依舊是極為重要的投資法律文件,其精神與約定,也是雙方在發生歧見時,回歸討論之處,而其中目標公司估值及該估值為基礎所計算出來的股權比例及售價,則是意向書中最重要的財務資訊。

**第三步, 投資人開始進行盡職調查
**由於目標公司與投資人之間的資訊常不對等,為了確認目標公司估值的合理性,常給予地毯式的盡職調查方式,一般包括:目標公司所在行業研究、股東、董事、歷史沿革、人力資源、行銷與銷售、研究與開發、生產與服務、採購、法律與監管、財務與會計、稅收、執行資訊系統等。若在調查的結果中發現可以影響公司估值的因素,在討論正式投資合約時,可以作為調整公司估值的絕佳理由。

**第四步,投資人與目標公司及其主要股東開始進行一系列合約的協商
**完成盡職調查程序,雙方會進入一系列合約的協商過程,基本需要的合約有投資合約與股東合約。會記載交易雙方所協定的交易方式、交易價格、支付方式、交割條件、交割之前未經投資人同意不得進行的事項、交割之後目標公司及創始股東及主要股東應進行的事項、目標公司及創始股東及主要股東應陳述保證的事項、交易終止的條件、退出機制、對賭協議,還有其他的承諾事項等。國際慣例上,合約的初稿多是由投資方提供草稿讓目標公司方與其主要股東審閱。 

更多內容,請閱覽《網路公司與創投的協議投資過程與合約中常見的優先股條款》全文 

本文作者方倩芬,目前為北京對外經貿大學國際法學博士研究,北京市富鼎律師事務所併購與海外融資高級顧問、台灣富鼎博瑞國際法律事務所併購與海外及大陸事務高級顧問。

關鍵字: #創投 #創新創業
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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