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

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/

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。