網路創業大調查,近3成創業團隊已有獲利
網路創業大調查,近3成創業團隊已有獲利
2013.06.03 | 創業

創業家在全球都扮演了相當重要的角色,他們帶動了經濟產值,更創造出許多就業的機會,最後能讓全國國民受惠,特別是對於目前經濟面臨僵局的台灣社會,我們正需要一批帶著連結力、溝通力、想像力的年輕創業家站出來,用熱血的革命精神,開創不一樣的未來

網路雲端應用,是目前全球創業熱點。做為台灣最關心創業議題的媒體,《數位時代》除了每月舉辦創業活動,本次特別與東方線上合作,針對台灣正在創業中的團隊,進行了創業調查,了解台灣這群新一代的創業家目前處在哪種創業狀態?他們最需要的協助又是什麼?總計發出400份問卷,回收150 份。

結果發現,33至38歲創業家佔三成五最多,而28至32歲次之,而43歲以上的創業家最少,而且男性創業家超過九成,58%為研究所學歷,有62%創業家是第一次創業。受訪的創業家中,近一半的因興趣熱情創業,為了賺更多錢而創業的只有一成。

值得關注的是,相較於前一代科技創業家的國際市場路線,目前這波網路創業潮的市場範圍相當具區域性,台灣與大中華地區就佔去84%,東北亞、東南亞與歐美市場皆不到一成。

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在目前的網路雲端創業潮中,84%的新創公司規模在30人以內,創業服務種類以社群服務佔21%為最大宗,而電子商務佔19%次之,而遊戲娛樂則佔比僅有5%最少(圖四),營運模式以企業專案服務、商務交易與加值業務費為主。營運狀況方面,目前多數團隊仍在辛苦經營階段,營運有獲利的創業團隊僅有28%,而有41%的創業家尚未獲利,有26%的創業團隊全年營收在一百萬元以下,23%為一百至五百萬元。

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在經營挑戰的部份,台灣創業家認為,經營資金取得是最頭痛的問題。其中,雖有超過八成的創業者有接觸創投的經驗,但83%創業者,主要資金來源仍靠自己與親友的大力支持,有超過七成的創業團隊自己本身就是公司最大股東。

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《數位時代》編輯總監盧諭緯指出,台灣先天條件就是小,正因為小,我們就必須更靈活、更願意冒險嘗試,才有機會走出島國,服務全世界。日前行政院也推出刺激創創業方案,將由將由國發基金投入10億元,希望打破悶經濟局面。我們期待各界與《數位時代》一同攜手,一起打造更友善、更有活力的創業環境。

 

 

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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關鍵字: #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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