【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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

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。

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圖/ 數位時代

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。

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圖/ 數位時代

「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/

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