募資前你該知道的幾件事-以Cubie Messenger募資經驗為例
募資前你該知道的幾件事-以Cubie Messenger募資經驗為例
2013.08.05 | 創業

Cubie Messenger自2012年3月推出,上架兩個月即快速累積了200多萬名使用者,至今已突破800萬次下載量,並於去年11月加入500 Startups育成計畫,成功獲得一筆來自台灣、日本及美國等7個投資方,共110萬美金的種子基金。 Cubie Messenger共同創辦人暨CEO馮彥文Tempo於上週五(8/3)在Inside所主辦的活動中分享Cubie的募資經驗,以及提出如何定位自己、找到產品的Traction。

籌資前你必須了解以下幾點,預先做好準備:

1. 了解Traction(具市場吸引力的關鍵數據)
想辦法從產品中找到一個有潛力的KPI,這就是投資人為何要投資你的理由。就像500 Startups創辦人Dave McClure(戴夫.麥克盧爾)所說:「If you have traction, lead with traction. Otherwise, be creative.」沒有traction,就想辦法說故事。就算上台demo只有幾分鐘的時間,你也必須把握自身優勢,描繪出吸引人的故事。

2. 心理層面大於實質表現
對產品表現出自信,即便當時還不那麼成熟。馮彥文說,「如何讓你的traction具有故事性,說得動人、懂得包裝會更吸引到投資機會。」舉他自己為例,當初Cubie在40天內就達到100萬次的下載量,traction很簡單,就是Line+Drawsomething,一句話很快讓投資人理解,這就是他們的traction。

3. 製造競爭
創造自己很熱門的印象,讓投資人非投你不可。當然這必須拿出一些數據佐證,不能只是空談。500 Startups建議創業者至少要見100個投資人,想辦法增加見到投資人的機會,讓籌資成功的比例變高。馮彥文提醒,「盡量找尋那些對你的產品/服務有高度興趣的投資人,不要花時間去說服投資人喜歡你的產品。」想辦法分散風險,因為你找一個人出5萬美金,比找一家公司出50萬美金來得有機會。

接著,他指出創業最佳的籌資時機,有以下3個階段:

1. 僅有idea/產品開發中:
即便在idea階段也可以找出traction。舉例,先做一個假的網站頁面或買下Google關鍵字,來測試使用人數有多少,而這個數據就可以證明給投資人看,你的idea是否可被市場接受。在這邊要提醒各位,具經驗的投資人是很容易看穿各位的「願景」,千萬不要在沒有數據輔佐之下去編織你的夢,否則很容易被看出問題。

2. 在beta產品完成:
這是最好籌資時間,盡可能想辦法在這段時期籌到最多的錢。在產品完成後,可透過beta user收集、展示數據,找到traction。在這邊要注意的是,因為這部份的數據是你說服投資人的關鍵,因此要慎選你的beta user(對該領域是重度使用者),呈現出來的數據才比較漂亮,畢竟籌資是跟著產品表現,而不是看公司是否缺錢。

3. 產品上線,有traction:
對創業者而言,越早投資越好;對投資人而言,卻是越晚投風險越小。這時是最容易籌資的時候,但不一定非得等到表現最好時才來籌資,不能保證好景常在。建議分批籌資,每個時期先籌一點,切勿一口氣募太高金額。

籌資不適合的時機:產品上線前後
馮彥文表示,不建議團隊在產品上線前後去籌資,通常會在demo day結束後就開始陸續和投資人見面,見越多人越好。他說:「當你決定要籌資,就必須在這段時間內專心做這件事,不要還想分心去開發客戶、改良產品。」

最後他提醒,一般性的建議不要聽(例如十個給創業者的成功建議),因為不一定適用在每個創業團隊身上。籌資成功發生的比例少,沒有成功秘訣可循,當我們覺得我們了解其運作規則時,時代已經變了。消費者、投資人的喜好會變,要尋求特定的建議,針對每個團隊當下的狀況去尋找機會。

【活動預告】第****32****場創業小聚**
8 月 21 日(週三) 19:00-21:00在北科大第三演講廳。邀請Niceday生活x旅遊嚴寬行Frank、TOMOFUN張友辰Victor、LND劉庭瑋David、Reach Network蔡典煜Daniel、Driving Curve黃大霖Tim、Nuusound林青蓉Amy分享創新應用,及新加坡祥峰投資控股集團章慶誠Jeff,暢談東南亞環境與市場狀況。詳見活動網頁
**延伸閱讀>>
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「****App Next 2013****應用程式創新大賽」開始報名,****8/9****截止
凡應用程式是基於Android、iOS作業系統,可於智慧型手機或平板電腦上執行;並在任一公開應用程式商店上架,開放下載或銷售;所報名的應用程式需有中文介面,且開發團隊中至少一人為華人,或至少一人居住於台灣。8/9(四)22:00截止報名,請到活動網頁了解詳情

關鍵字: #募資 #創新創業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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