Google台灣董事總經理簡立峰×游直翰沛星互動創辦人：技術型創業，就要做到全球最頂尖（上）|數位時代 BusinessNext

[2014年8月號雜誌精選]

全球知名創投矽谷紅杉資本首度投資台灣新創公司，游直翰與友人所創辦的沛星互動科技（Appier），獲得紅杉資本約1.8億元台幣的A輪資金，在台灣創業史上寫下一筆紀錄。

沛星所提供的解決方案是當使用者瀏覽App時，即釋出廣告曝光機會，透過Appier引擎特有的AI人工智慧演算法和大數據分析，評估、挑選有價值的廣告曝光對象，再讓各個品牌參與競賽，得標者可在使用者的各種裝置如手機、平板、筆電、PC等曝光精準的廣告。從使用者瀏覽App或網頁的當下，到廣告主競價完成，使用者進而看到自己有興趣的廣告，整個過程只要「0.1秒」的時間。目前該公司的客戶包括蘭蔻、萊雅集團、台灣大哥大、海尼根及IKEA等公司。

從社群遊戲開發轉型到廣告競價領域，像游直翰這樣具有技術力的創業家，如何將技術轉化為服務？又如何吸引到國際資本市場的注意？游直翰與創業導師簡立峰針對台灣技術型創業的機會與挑戰，分享他們個人經驗與觀察。

簡＝簡立峰
游＝游直翰

**簡：**你們公司的英文名字是Appier，所以創業之初應該是想做App相關應用？

**游：**我念書的研究主題一直是跟人工智慧（AI）有關，在實驗室時做的是四腳機器人，我對這條路線一直很有熱情，一開始在想創業題材的時候，也都是從AI這角度。

正好我另外兩個一起創業的夥伴很喜歡玩遊戲，那時行動遊戲App很紅，所以我們決定從遊戲切入。在遊戲中我們想的是，利用AI把遊戲中的虛擬角色變得更像朋友、變成代理人，後來發現這不是玩家在意的重點。

**簡：**為什麼會做到廣告這一端？

**游：**這跟做遊戲還是有關聯，在遊戲開發後面的四分之一，就要開始找發行商，但團隊沒有什麼名氣，就透過參展時認識的一些人，帶著產品去簡介。一般介紹都會說明自己做過什麼什麼，但是我們真的什麼都沒有，所以只好寫我們做過一些AI相關的專案。那些發行商就覺得很納悶，這樣的人怎麼會來做遊戲，就開始聊起懂不懂資料探勘（Data Mining）、AI怎麼用來協助廣告的分析等。

**簡：**所以是技術太強，遊戲沒做好囉！

課題一：把技術用在對的領域

**游：**那時什麼都沒有，但因為都見面了，總是要得到一些什麼吧。他們就問我內部廣告系統可以有哪些演算方法，後來發現原來我們的技術可以這樣應用，有些不錯的結果，然後就開始發展第四個產品。

轉到做廣告，一開始只是做顧問的型態，漸漸地發現某些廣告主的思維，於是決定開始開發平台。

**簡：**你們的經驗很有意思，最近很多產業都在談大數據，但裡面有很大一塊是AI的探勘與學習，AI這些技術都不是新的，但資料選對了，領域選對了，價值就很高。我以前是被AI騙了，大家可能都想成是機器人那種，但其實可以不用那麼難，簡單也可以賺錢，沒那麼偉大卻很管用。

透過使用者來告訴你市場，是個聰明的方法，這個在台灣比較少用，當你要做全球性的事，人的介入要越少越好。傳統做生意是在店裡的店員與顧客的關係，小商店老闆很厲害，察言觀色，從顧客行為知道東西對不對，或是東西該怎麼賣，自己學習。

再來是像7-Eleven，透過每天的報表，知道經營怎麼調整。同樣的道理，如果一個廣告主要市場是在全球，它就需要更自動化的工具來協助判斷。我們在Google裡面一直強調的就是「Data、Data、Data」，我們都不相信人了，因為真的量太大了。

廣告是Connection Business，但是現在連結的方式一直在變，上網的裝置在變、上網行為在變、上網的企業也變多，從這樣的角度來看，一定很多地方沒有被優化到或照顧不到，這是新時代的方法，這也在改造整個商業模式與企業，你們的技術是反映到廣告產業。

**游：**像我們這樣沒經驗的創業者，最難的真的是怎麼跟市場對話。我們一開始也會不好意思，覺得做這個產品不知道好不好啊，沒什麼信心，但市場的回饋的確讓經營者走到對的地方。有時候靈感會比一個房間的腦力激盪多蠻多的。

我們曾經有個B2B市集的App產品，開發商可以在上面找到需要的行銷資源，比如義大利的開發商找到《數位時代》做報導，大家很喜歡，也會創造流量。可是我們很快就會被跳過，顯不出我們存在的價值，而且我們也沒有多餘人力可以維運，所以3個月就砍掉了，這還算是久的，有些一、兩個月就砍了。

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（圖片來源：蔡仁譯攝影）

游直翰（左）
68年次，台大資工畢業後，先於史丹佛取得電腦科學碩士，再赴哈佛大學念電腦科學，主修人工智慧，並取得博士學位。2010年與好友創辦沛星互動，原先開發遊戲App，後轉向廣告領域。他也是AAMA台北搖籃計畫第一期創業家。

簡立峰（右）
台灣Google第一位員工，專研中文資訊檢索，被譽為中文搜尋第一人。加入Google之前，曾任職中央研究院、台灣大學資訊管理系，並曾擔任微軟亞洲研究院技術顧問。

Google台灣董事總經理簡立峰×游直翰沛星互動創辦人：技術型創業，就要做到全球最頂尖（下）

（更多精彩內容請見2014年8月號《數位時代》「開放！科技新倫敦」，全國7-Eleven、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權，如需轉載請註明資料來源：《數位時代》第243期）

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。