創業者請記住~對投資人來說,你本身也是產品
創業者請記住~對投資人來說,你本身也是產品
2013.11.25 | 創業

對於少部分幸運的創業者來說,從產品一誕生就是資本方追逐的目標, 無須考慮如何把產品介紹給投資者,只需要從數份要約中挑出最順眼的即可。不過,對於大多數甚至99%的創業者來說,產品難不倒他們,難的是如何面對投資方。

最常見的是,長達幾十頁的所謂的商業計畫書或者PPT,事先懇求投資方抽出寶貴的幾分鐘時間來聽聽天馬行空的創意或是五彩繽紛的未來。這樣的例子太多太多,這樣的人也太多太多了。我見過最離譜的一位,不知從哪裡Copy了一份代碼,用了幾個小時的時間進行偽裝。然後用了3天的時間,寫了長達73頁的計畫書。到現在為止,我想起來這件事依然感覺頭暈目眩。

來說一個成功的例子。一個有著不錯創意的手機應用,在給我們的郵件裡附上了他自己安裝並使用過程的8張手機截圖,同時還有未公開的下載位址。從圖片上我們感到可能會有趣,然後就下載開始使用,大約在3分鐘的時間裡,幾乎所有的人都在低頭看自己的手機。當我們再次抬起頭來的時候,就決定要投這個產品了。

有人會問,為什麼如此簡單?確實,就是這麼簡單。這個產品簡單到我們拿到手裡的時候就已經知道它可以做什麼,可以擁有多少峰值用戶,可以帶來多大的效益。關鍵字,幾乎我們所有人都很喜歡它。剩下的還需要說什麼呢?

不要試圖用大篇幅去告訴投資方如何進行推廣、如何把控市場、如何盈利等等。這個世界上最善於做這些事的人,就是現在你要面對的人。最簡單直接而且有效的方式就是,把你的產品擺上來。

投資方在面對一個素未謀面的產品時,會想到或者直接問到這些問題:它是用來幹什麼的?如何使用?怎麼產生效益?能產生多大的收益?你可以很明確地回答這四個問題的時候,就離成功融資很近很近了。

需要注意的是,往往他們會在你的背後瞭解你。你的履歷、你的經驗、你的過往事蹟,甚至會上你的Twitter或是你的部落格去看一看。有的時候,投資的發生要素不是產品,而是人。你獲得了投資方的充分認可和信任,是不是非常好的產品也並不是很重要了。

做什麼?怎麼做?怎麼賺?賺多少?你是誰?這五個問題是有優先順序的,它們是升冪排列的。也就是說越往後,越重要。你甚至可以拍著桌子跟投資方承諾回報率,當然前提還是你能獲得對方的信任。

最後一點,「你是誰?」。這個問題很有意思,就像大家所瞭解的連續創業者,當你獲得認可,你就幾乎有了一張綠色通行證。不管你做出什麼樣的產品,都會有人來給你投錢,這幾乎應該是創業者最圓滿的狀態了。

所以,你不僅要想出好的創意,做出好的產品,還要成為好的創業者。須知,對投資人來說,你自己本身,也是產品。

出自:[創業邦

](http://www.cyzone.cn/a/20131121/247198.html)

延伸閱讀:
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地點:台大醫院國際會議中心,台北市徐州路2號2樓
詳見活動網頁及報名方式
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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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