熱錢湧入!2015年亞洲投資4大趨勢
熱錢湧入!2015年亞洲投資4大趨勢
2015.06.02 | 創業

熱錢持續湧入亞洲,根據研調機構CB Insights日前發布的2015年第一季亞洲投資報告,光是今年第一季,注入亞洲科技公司的總額就高達48億美元、投資件數也達247筆。亞洲國家中,哪兩個國家最搶風頭?哪個創投機構最喜歡亞洲市場?以下將從報告中整理出4大趨勢。

#1. Q1投資總額達48億美元

CB Insights指出,今年第一季的投資總額達48億美元、件數為247筆。雖然比去年第四季的85億美元遜色不少,但已經是2013年以來金額排名第二高的季度,同時也比去年同期高出95%。

CB Insights公布2015Q1亞洲投資趨勢報告

圖說:今年第一季亞洲投資總額達48億美元、件數為247筆。圖片來源:CB Insights。

#2. 最活躍投資者:紅杉資本

在眾多投資者中,紅杉資本(Sequoia Captial)無疑是對亞洲市場最友善者。根據統計,在今年第一季中,紅杉資本在投資活動中表現最活躍,參與了4起金額超過1億美元的投資案,包括與中信產業基金、騰訊、京東、大眾點評等共同以3.5億美元投資上海外賣訂餐公司餓了么,以及與IDG資本、華晟資本、雄牛資本、經緯中國等共同以1億美元投資上海鋼鐵全產業鏈電商平台找鋼網

排在紅杉資本之後的還有IDG Ventures、Matrix Partners、East Ventures和Tuger Global Management等。

CB Insights公布2015Q1亞洲投資趨勢報告

圖說:在亞洲市場中,紅杉資本是最活躍投資者。圖片來源:CB Insights。

#3. 投資件數第一:印度

「網路女王」瑪麗‧米克(Mary Meeker)在上周發表的2015年網路趨勢報告中,提到目前最值得注意的市場分別是中國和印度,正巧與CB Insights這份報告中提出的數據不謀而合。

根據報告,在今年第一季中,投資件數排名前三的亞洲國家分別為印度、中國和日本。其中印度在今年第一季的投資件數為69筆,超過中國的66筆,排名亞洲第一。此外,與去年同期相比,印度的成長幅度達60%,同樣也是亞洲最高。

若從金額來看,從去年第三季開始,投入印度科技公司的金額已經連續三季超過10億美元,並在今年第一季到達13.6億美元。與去年同期相比,成長幅度高達225%。前三大投資案分別是由阿里巴巴集團和螞蟻金融服務集團以5.75億美元投資One97 Communications旗下的線上支付和市集Paytm,Helion Venture Partners、Accel Partners和Tiger Global Management以1.26億美元投資叫車服務Olacabs,以及Tiger Global Management和Helion Venture Partners以1億美元投資電商公司Clues Network。

印度2015Q1前三大投資案

公司 類別 投資金額(單位:億美元) 投資者
One97 Communications 投資旗下的線上支付和市集 5.75 阿里巴巴集團、螞蟻金融服務集團
Olacabs 叫車服務 1.26 Helion Venture Partners、Accel Partners和Tiger Global Management
Clues Network 電子商務 1 Tiger Global Management、Helion Venture Partners

#4. 中國市場稍降溫

今年第一季,中國的投資熱稍稍降溫。去年第四季中,共有5筆規模超過1億美元的投資案,整體投資件數達到82筆,金額高達50億美元。不過到了今年,投資件數下降為66筆,且金額也沒超過30億美元。

但在第一季中,仍然有超過10筆規模超過1億美元的投資案。前三大投資案分別為Farallon Captial Management和Coatue Management以6億美元投資快的打車,紅杉資本中國和騰訊等以3.5億美元投資餓了么,紅杉資本中國、Matrix Partners China和58同城以2億美元投資線上家居裝修平台土巴兔

中國2015Q1前三大投資案

公司名稱 類別 投資金額(單位:億美元) 投資者
快的打車 叫車服務 6 Farallon Captial Management、Coatue Management
餓了么 外賣訂餐公司 3.5 紅杉資本中國、中信產業基金、騰訊、京東、大眾點評
土巴兔 線上家居裝修平台 2 紅杉資本中國、Matrix Partners China和58同城
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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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