【Meet創業之星】 MY83保險網──買對不買貴的保險資訊服務平台
【Meet創業之星】 MY83保險網──買對不買貴的保險資訊服務平台
2013.05.20 | 創業

過去買保險,如果家裡面有親友從事相關行業的話,做個順水人情,一切委託對方處理,大概是最常見的做法。然而,密密麻麻、條列呈現的權利義務,抽象籠統的方案名稱,對一般人而言,不要說搞懂內容,就連什麼險才該保,恐怕都不是容易的事,加上產業的不透明特性,想要貨比三家不吃虧,還要「保」君滿意,無異天方夜譚。

上恩資訊的共同創辦人張瑜珊,是一位小孩才一歲的年輕媽媽。為了幫小朋友買人生的第一份保險,當然下足了研究功夫,也是在這過程中發現,一般人要買對一份保險,實在不簡單,於是這個本是自身的需求,逐漸萌生為與另二位創辦人張庭豪、黃苾瑤,打造一個讓人能簡單了解、比較,進而輔助購買保險的服務。

,是一個串聯有保險需求的使用者,以及保險業務員的平台。不管你是連需求都不清楚的保險菜鳥、有基本概念想針對特定問題作釐清,甚至只是想尋找值得信賴的保險業務員,現在除了親友經驗的片面之詞外,也許有機會就上述常面臨的保險難題,獲得更全面、更客觀,也更符合個人需求的回答。雖然上線才短短四個月,這個第三方平台,目前已吸引相當數量的使用者,更擁有超過千位保險公會認證的業務員登錄。這樣的結果,除了證明保險市場的供需雙方,的確需要更好的連結方式,背後團隊在社群行銷上的作法,其實也功不可沒。

鑒於Facebook在台灣的用戶數早已突破千萬,成立粉絲專頁來推廣品牌,可說是許多企業,尤其是沒太多行銷預算的新創團隊都會做的事。一般來說,一個服務成立一個專頁來推廣,似乎是理所當然,但MY83保險網,卻選擇瞄準樂活、小資族、新手爸媽等三個關心不同主題的族群,以可愛易懂的手繪解說圖等方式,淡化嚴肅的保險話題來分眾經營,而從目前三個粉絲團「討論的用戶數」,都有相當專頁粉絲數量一半以上的水準,其規模雖還遠不如動輒幾十萬粉絲的大品牌,但在「活力」上,顯然勝過不少還只把專頁當傳統公關「門面」者。

當然,使用者免費,保險業務員也要提案才須付費的MY83保險網,除了豐富的資訊跟活絡的社群,創辦人中不乏出身Google跟聯發科的保險服務平台,在功能機制的設計上,其實更是拿手好戲。舉例來說,為了保護使用者隱私的「保護轉接電話」,可以讓業務員直接以電話跟使用者聯絡,但卻是透過轉接而不會洩漏使用者真正的號碼,此外,更可以設定方便接聽的時段,而在不願或不能接聽的時間,也能夠選擇關閉保護電話。

俗話說「不怕一萬,只怕萬一」,買保險對現代人來說,可說已逐漸成為生涯規劃中必要的一環。關於MY83保險網的未來,共同創辦人張瑜珊表示,雖然優質的保險業務員跟使用者,他們都很關心,但在接下來,使用者數量的成長將會是首要之務,畢竟,本就是為「解決買保險者的問題」而生的服務,若能接觸更多的使用者,也就有機會讓更多人,少花一些冤枉錢。

團隊 Team 3 人

公司服務 Project MY83 保險網,希望讓保險消費者找到適合的保險規劃和專業的業務員,並給消費者更多的選擇和比較,減少在資訊不對稱下,或是被動推銷、受迫於人情下的錯誤購買

成立時間 Founded Time 公司成立於2012 年9 月,網站2013 年1 月上線

主要用戶 user 20-40 歲會上網搜集資訊、再做購買決定的族群,比如新手爸媽在購買小孩保險時,也非常習慣上網搜集資訊再做選擇

商業模式 Business Model **** MY83 保險網對於保戶是完全免費的,也不屬於任何保險公司或保險經紀、代理人,對於業務員也完全不抽佣金,僅向業務員收取平台使用費

網址

【2013創業小聚暨AAMA台北搖籃計畫年會】 時間:6月26日(週三) 9:30-17:30 地點:台大醫院國際會議中心R201,台北市徐州路2號2樓 講者陣容:英國貿易投資署產業顧問Tony Hughes、UC優視董事長兼首席執行官俞永福、凱鈿行動科技行銷副總經理王為中、雷亞遊戲共同創辦人張世群、Adonit共同創辦人Zach Zeliff、奇想創造執行長謝榮雅、500 Startups大中華區合夥人馬睿、Cherubic Ventures合夥人Greg Lee、AAMA搖籃計畫北京/上海/台北創業家等。 參加方式: 5/25前享早鳥票65折優惠 活動詳情: www.bnext.com.tw/edm/meet/30/

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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