郵件殺手Slack估值挺進25億美元，B輪融資更搶手|數位時代 BusinessNext

推出僅一年多的企業協作溝通平台Slack有可能要再次融資。據Bloomberg消息，Slack正在和Coatue（曾經投資過Snapchat、Lyft、Box等明星企業）、Horizons Ventures（由李嘉誠創立）等投資機構洽談，擬以25-26億美元的估值進行新一輪的融資。針對這一傳聞，Slack官方還沒有做出回應。

自2014年2月產品上線後，Slack就受到用戶和投資者的追捧，成為有史以來發展最快的SaaS公司。推出當天就有超過8,000家公司註冊；2014年2月26日，以2.5億美元的估值完成4275萬美元的融資；2014年10月31日，Slack融資1.2億美元，估值高達11.2億美元，正式成為獨角獸俱樂部成員。

Slack的自我定位是「郵件殺手」，希望解決信箱常被塞爆而又會忽略重要郵件的問題。具體方式是將分散的溝通方式聚集到一個地方，信件、即時通訊、簡訊、類似Yammer的工具、企業內網和Wiki等都能在Slack找到，其實就是聊天群組+大規模工具集成+文件整合+統一搜尋。此外，Slack還整合了Twitter、Zendesk、Crashlytics和Heroku等服務，將他們的通知提醒、Bug追蹤等數據融入到公司內的資訊流中。

Slack上個月進行了成立一周年的紀念活動，公司表示，目前有6萬個團隊使用Slack，日活躍用戶則超過了50萬，「用戶在Slack上的時間超過1億小時，發送了超過3億條訊息」。共同創辦人兼CEO Butterfield去年還表示，Airbnb、eBay和Salesforce.com等公司都在使用他們的產品。目前Slack的基礎服務是免費的，如果想要更大存儲空間、無限制第三方應用集成等增值服務，需要繳納每月8美元，或每年80美元的服務費。

去年10月底融資時，Slack團隊透露過未來的計劃：繼續增加團隊人數外，產品計劃是把集成服務數擴展到250個，把工具的適用場景從30人以下小團隊擴展到5萬人的大公司。

此外，消息還稱Slack有意換個更懂經營的人接替Butterfield的CEO位置，以滿足公司下個階段的發展。Slack其他三位創辦人是Eric Costello、Cal Henderson和Serguei Mourachov。

Butterfield在創立Slack以前，曾經建立過一家遊戲公司Tiny Speck。2012年時，Tiny Speck的賬上只剩下500萬美元，Butterfield和其他創辦人決定關閉遊戲，將現金返還給股東。但投資者卻鼓勵他們用那筆錢創辦一家新公司，也就是後來的Slack Technologies。在此之前，Butterfield還創辦Flicker，後來Flicker在2005年賣給了雅虎。

有意思的是，Butterfield曾對外表示，Slack的成功是個「無心之舉」。原來Slack是用來為他們自己的一個大規模多人遊戲服務的，最後那個遊戲失敗了，但Slack卻取得了成功。

本文出自36氪/feng

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。

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。」

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。

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。

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。