回想創業10年,黃耀文:做硬體是錯誤的決定
回想創業10年,黃耀文:做硬體是錯誤的決定
2015.04.01 | 科技

阿碼科技從台灣出發,進攻全球資安市場,一直是創業圈的成功典範之一。阿碼科技2013年以2千5百萬美金被美國上市公司Proofpoint併購,創下近10年台灣軟體公司被併購的最高金額,並在2014年讓Proofpoint躍上Email安全廠商排名第一。回想10年創業之路,阿碼科技創辦人暨執行長黃耀文談到當時勇於接受挑戰及10個大膽假設,都促成了阿碼科技的未來,也是創業成功的關鍵。

2006年,黃耀文與弟弟黃耀明共同創辦阿碼科技,研發出CodeSecure源碼檢測,可掃描程式碼漏洞的硬體設備。

然而,接下來兩年卻讓阿碼科技遇到重大的挑戰,黃耀文回想:「決定做硬體是重大的錯誤決定!」雖然阿碼科技的技術全世界只有一套,但因為不了解企業決策的過程和生態,用產品的人往往不是決定經費的人,想把設備賣進企業非常吃力。

除此之外,做硬體還會遇到的挑戰包括:
1、更新與維修困難,售後服務棘手。
2、跟不上硬體規格演進速度,容易導致效能不足問題。
3、經銷代理商客戶服務品質不佳。

阿碼科技執行長黃耀文
(圖說:阿碼科技執行長黃耀文回想創業10年所做的10大假設。圖片來源:郭芝榕攝影。)

在創業的過程中,大膽假設是必要的決策之一,以阿碼科技的經驗而言,至少提出了十個重大假設,最後才得以順利走下去。

假設一:客戶願意採購額外的設備來做好防毒。客戶願意買單完全不同,並較貴的技術。

阿碼科技推出「HackAlert」,每天爬公司網站,看網站上是否有惡意程式的掛馬,結果證明他的假設是對的,許多企業對此產品的興趣很高。

假設二:客戶願意讓阿碼科技透過雲端提供服務。

然而,硬體的沙盒(註:檢測不可靠程式,但又不影響系統執行的環境)又會遇到之前所碰到的使用者經驗三大困難。

駭客攻擊都在雲端,加上硬體無法更新及快速應變的侷限,讓黃耀文決定一輩子都不再賣硬體,並決定投入雲端服務。

假設三:優先採用者,將集中於美國市場。

將資安產品推向雲端,當時還算是很新的概念,阿碼科技判定雲端服務無法賣到亞洲,美國市場自然是首選。

2009年,阿碼科技迎來改變的契機,到美國的Demo Fall發表產品後,跟美國賣憑證的雲端公司VeriSign簽約,提供弱點掃描、掛馬檢測技術。跟VeriSign的合作,除了讓黃耀文學到客戶資料一定要掌握在自己手上,也讓不懂雲端運算的團隊成員,開始學習大數據技術,並重新改寫自己的系統。

假設四:企業客戶願意採用價格較高的Email安全掃描技術。

當時Yahoo!奇摩信箱為了Email的安全技術找上阿碼科技,然而免費信箱的量太大,不但不可能用沙盒來檢測,雖然沒有接下這個客戶,但黃耀文發現這個問題很大,未來有一天,將會有企業客戶願意採用Email安全掃描技術。

假設五:企業客戶願意將資料放在雲端,或經過雲端掃描。

當時黃耀文發現美國的使用者拚命把資料放上雲端,所以他又假設1至2年後,在雲端掃描客戶的Email將變得可行。

假設六:可以快速取得大量企業客戶,達到經濟規模1億封Email量。

黃耀文認為,所謂的經濟規模,就是1-2年內每天掃描超過1億封Email量,才值得投入雲端Email掃描,於是決定賭下去。

假設七:行動裝置將持續成長,企業網路範圍將被打破。

隨著行動裝置改變工作方式,一個人的工作環境已跳出公司網路,也讓企業防火牆、網通設備防禦的範圍被打破。

阿碼科技在2013年被美國上市公司Proofpoint併購後,做出第一套針對Email的雲端掃描,為了避免時間差攻擊,收到Email時會同步將所有網址換成短網址,同時用雲端掃描所有網址,做靜態和動態比對,當使用者點擊連結時會再掃描一次。

阿碼科技Email雲端掃描
(圖說:阿碼科技Email雲端掃描示意圖。圖片來源:郭芝榕攝影。)

假設八:即時惡意行為IOC是金礦!

為了將一般防毒廠商用人工蒐集病毒特徵的事,自動化做完,Proofpoint併購了Sendmail,即時反映最新的惡意行為。

假設九:先進威脅將轉向社群平台。

2014年,Proofpoint發現病毒威脅也出現在社群媒體,而社群媒體卻完全沒有任何防護,便併購串接所有社群媒體的內容管理分析商Nexgate。此外,也針對行動裝置推出Android系統專用的沙盒。

假設十:APT將持續,情報具有高價值。

抓緊情報的價值,為了提高威脅偵測、回應,Proofpoint用10億台幣併購Emerging Threats公司。

展望未來,黃耀文認為,社群和行動還會是企業面臨的最大問題。未來是否有可能從B2B企業市場切入B2C消費者市場呢?黃耀文回答,這個時代的商業模式要靈活,將不排除任何可能。

關鍵字: #隱私與資安
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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