【創業邦】 5種錯誤方式,讓你3分鐘失去創投
【創業邦】 5種錯誤方式,讓你3分鐘失去創投
2013.05.29 | 創業

如果你認為一個創業者從創投(VC)手中籌資非常困難的話,那麼思考一下當你面對創投時的挑戰。對於一個VC來講,一年要見500-1000個創業者,其中最多會投2-3家公司。也就是說,VC看每一個企業項目要花上1小時的時間,而且有些公司壓根都還沒成立呢。

這僅僅是在1小時裡,得到某個VC的注意,但並不代表你會順利得到投資。一個VC看一個項目時,在頭3分鐘內與你交流時,就基本能決定是否繼續聽你講下去,甚至是否願意花更多的時間來傾聽你的演講。

從我個人經驗來談,大家要避免犯5種錯誤,不然你會在演講頭三分鐘時就讓你的投資人聽得不耐煩了。

**錯誤一:一個冗長的介紹。**創業者在運營自己的公司時,給自己的壓力更多是自我膨脹,但是你忘記了其他人可能不熟悉你的業務。一個VC通常要在技術業務上花幾十年時間來很好去了解一個行業。

因此,創業者們在介紹自己的公司項目時,要抓重點並簡潔的回答4個問題即可:

1)你要解決的問題是什麼?

2)對潛在客戶來說,問題的痛點是什麼?

3)與你的競爭對手相比,你如何能更好的去解決問題?

4)你為何這麼想解決這個問題?

**錯誤二:缺乏誠信。**如果你已經有過成功的銷售記錄並拿到過前期融資,那麼對於你來說,會很容易吸引到VC。但如果你是第一次創業,除非VC相信你會具有成為一名CEO的潛力,那麼你的投資人將會在你身上下注。

如果你沒有得到過創業融資的記錄,那麼怎麼做能得到VC對你的信任呢?打個比方,在比賽中,你曾經贏過嗎?或者有過優異的成績嗎?這兩個方面只是展示你的領導能力和功績。通過這個比喻,也就是說,如果你不向對方介紹你是如何取得成功的,那麼VC對你的項目會很快失去興趣的。

**錯誤三:缺乏團隊建設。**一個創業者具有吸引和激勵一支優秀團隊的能力,是VC們希望看到的。例如,你希望你的工程師和銷售人員對新產品的開發和銷售有很好的成績。

在我和初創企業的一些CEO談話中,這些建設了成功團隊的CEO對他們的首席工程師設計的著名成功產品,或者對他們的銷售副總裁曾經幫助過他們的公司快速發展進行吹噓。

如果,一個VC確定讓你在初創企業時帶一支較弱的團隊,那麼他將嚴重質疑你的判斷。

**錯誤四:向VC索求與項目不符的大量資金。**你應該在你正在銷售的市場中,做一份嚴謹的分析。也就是說,比如在你向VC要1000萬美元時,你應該要證明你公司項目所處的市場要足夠大以至於能夠帶來初始投資的回報。

作為一個經驗法則,為了將來的退出回報,VC通常期望從一個初創公司得到最大市場份額的10%,那麼你需要在你的銷售中至少產生1億美元。這也就意味著,公司的目標市場將至少需要10億美元。我曾經的一個經歷,初創公司更趨向說他們的市場至少將會達到200億美元——引用通過IDC和Gartner公司的研究——他們之後會說市場的10%。雖然我推薦過這個方法給信息技術初創公司,但一家生物科技初創公司有更高的融資需求。因此,每一位創業者必須正確的計算出自己的項目到底需要多少資金。

**錯誤五:不能證明自己有潛力可以成為一位市場主導者。**你要去說服一個VC,通過那10%的份額你將可以成為市場主導的公司,你將可以向他展示你對於解決客戶問題具有較深的洞察力。你應該能夠解釋出客戶使用產品後的評價具體標準,並說明為什麼你的產品可以贏得成功,成功的關鍵點在哪裡。

作為一個創業者,如果你不能去說服一個VC你的項目將來會有這麼大的成就,那麼你可以去尋找其他資金來源了。

來源:Entrepreneur
轉自創業邦

 

**延伸閱讀:**連結倫敦/矽谷/北京/上海/台北【2013創業小聚暨AAMA台北搖籃計畫年會】

6月26日(週三),在台大醫院國際會議中心,以「跨界‧共榮‧創新交鋒」為題,邀請UC優視董事長兼首席執行官俞永福、英國貿易投資署產業顧問Tony Hughes、奇想創造執行長謝榮雅,以及500 Startups、POP、Adonit、凱鈿、雷亞遊戲、AAMA搖籃計畫北京/上海/台北創業家等,分享創新創業經驗。看更多講者報導

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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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