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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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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