[Fred Wilson] 公司估值只是理論數據,創業者不該被估值綁架
[Fred Wilson] 公司估值只是理論數據,創業者不該被估值綁架
2015.05.27 | 創業

如何判斷一家新創公司的成功與否?就現狀來說,估值可能是最方便的方式。不過,Union Square Ventures共同創辦人Fred Wilson卻認為,創業者不該被估值綁架,因為它只是個理論上的數字,而且高低起伏並不掌握在自己手中。他表示,員工是否開心、客戶是否滿意才是創業者真正要在意的事。本文編譯自Fred Wilson 部落格文章〈Valuation As A Scorecard〉,以作者第一人稱撰寫。

圖說明

當你創立一家公司時,很難知道自己的表現如何。市場變動快、顧客很挑剔、競爭者不斷出現、信任的團隊成員離開了、投資者反悔了。這些事情都有可能發生。

因此,創業者需要一些判斷的依據。他們需要一個記分卡、一組數字,以確認自己的成績。

一般最常使用的就是公司估值。如果「市場」認為你現在價值10億美元,而一年前的價值是5億美元,兩年前是2億美元,三年前是5,000萬美元的話,那就表示公司發展得不錯。因為數字是這麼說的。而知道自己進步的感覺確實很好。

估值也可以用來比較你和同儕的表現。假如你在Y Combinator的同期生估值1億美元,而你的估值是2億美元,那就表示你的表現比她好上一倍。這也讓人感覺不錯,至少對你來說。

估值就像是創業者的記分板。在創業這塊領域中,它的功能一直是如此,但最近特別明顯。科技部落格每天都報導著新創公司的融資和估值,彷彿那是最重要的事。科技部落格就像創業圈中的證券報價機,創業者和他們身邊的每一個人都緊盯這台報價機,等著下一個「獨角獸」出現。

但是,估值只是一組數字。除非你為了變現而以那個價格賣掉公司,否則它就只是一個理論上的價值,並且還會改變。為了維持這個價值,很可能你得年復一年地修正資本結構表(Capitalization Table)。

估值會受市場驅使。某一天你價值20億美元,隔天價值5億美元。這難道代表你搞砸了75%?當然不是如此。

我想說的是,請不要被數字綁架,因為那並非由你掌控,而是由市場掌控。市場有時候是你的朋友,但有時候它不會站在你那邊。

請用下面這些標準來衡量自己:你的員工是否快樂?你的客戶是否滿意?你的事業產生了多少自由現金流(free cash flow)?大家怎麼看你的品牌?有多少人喜歡它?當你結束一天工作回到家,另一半和孩子是怎麼看你的?這些才是你能掌控的事情,至少在某種程度上來說。

但是,請你不要用估值來衡量自己。今天它或許可以讓你很快樂,但不會天天如此。

關鍵字: #新創 #獨角獸
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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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