韓國新創打群架,口耳相傳來台發展
韓國新創打群架,口耳相傳來台發展
2015.07.29 | 創業

繼去年有11個韓國新創團隊來台交流之後,此次IDEAS Show也有8個韓國新創團隊參展,詢問為什麼會來台灣市場發展?韓國新創團隊口徑一致,因為台灣是前進中國最好的試水溫市場,在台灣受歡迎的App,到中國也會受歡迎,也展現韓國新創團隊打群架,彼此分享資訊的團結力量。兩個韓國新創團隊Globepoint和Spacosa值得關注。

獲得IDEAS Show評審獎的韓國新創Globalpoint在2012年成立,本來是專門提供大學內容的廠商,隨著科技進步,客戶希望能有更多線上內容,執行長Raymond SangYong Cho指出,學校曾嘗試提供XBOX的遊戲給學生玩,但學生很快就覺得無聊,而且這類遊戲對學習沒有幫助。所以他們決定推出線上虛擬實境學習內容VRWare,讓學生能在遊戲玩樂中學習,目前已跟25個機構合作,包括大學、小學、公司等等,同時也跟硬體廠商合作,搭配網路攝影機、微軟的Kinect偵測動作和ASUS的小電腦。

韓國新創Globepoint
(圖說:韓國新創Globalpoint推出VRware,攻進虛擬實境線上學習市場。圖片來源:郭芝榕攝影。)

Globepoint收費方式分別有月費、年費和永久授權,針對不同年齡層提供三種不同的軟體版本,標準版提供給大學生,用網路攝影機可做線上學習影片,專業版針對國高中的中學生,進階版則鎖定12歲以下的兒童,後面兩種版本會運用微軟所開發的Kinect做動作偵測,搭配場景和可愛角色玩遊戲。VRWare可以讓使用者(學校老師)自建客製化內容,可上傳自製影片、投影片,目前提供八種場景樣版可選擇。

Globalpoint
(圖說:使用者只要對著Kinect即可偵測動作,使用者可透過角色在遊戲中冒險。圖片來源:郭芝榕攝影。)

Globepoint線上虛擬實境學習,在韓國還沒有競爭者,下一步,會結合Oculus Rift,運用在運動領域,例如模擬騎馬的樣子,或是投入醫療照護領域,透過遊戲的方式,設計方便人們復健的程式。

Spacosa在2012年創立,提供兩種手機定位服務,包括即時位置共享服務Famy,可以讓朋友、家人互相知道彼此的位置,還有群組聊天的功能,最多可以建立五個群組,一個群組包括五個人。定位服務很多,相較一般定位服務只能看到當下的位置,Spacosa的特色是可以追蹤10天的位置歷史路徑,每個月增加2億位置資料,累積約有12億的位置資料庫左右(韓國法律規定位置資料庫只能儲存半年),每日使用者有5萬人、月活躍用戶為20萬人,會員總共有120萬人。

Spacosa
(圖說:Spacosa結合手機定位服務和Beacon,把Beacon當成感測器,只要Beacon周邊的App使用者夠多,就能精準定位Beacon的位置。圖片來源:郭芝榕攝影。)

使用者分享位置還有三種模式可自選,包括兩方同意的「批准」、群組成員皆可看到的「保護」及不與人分享的「秘密」。Famy兩年前就在台灣上線,打著「男友行蹤利器」的口號,在台灣累積至今已有15萬用戶。

Spacosa也提供Beacon的定位服務,做到移動位置追蹤,Beacon並非運用在LBS服務上,他們把Beacon當成感測器來使用。例如小孩帶著Beacon,Beacon會即時將資訊傳輸到定位資料庫,父母可透過其他Femy App的使用者知道小孩的精準位置。Spacosa共同創辦人暨執行長Wooju Cho強調,相較GPS偵測位置只能提供一個範圍,Spacosa可提供精準位置,他們自行開發混合定位技術,可追蹤移動位置,透過3G網路、Wifi、Famy使用者的位置,讓個人定位更精準。

事實上,執行長Wooju Cho先前在韓國遊戲大廠NC Soft工作,在服務開發相關部門,非常了解消費者的需求,在發現消費者的需求之後,他們決定販賣Beacon,一個約25元美金,他說,他們是從軟體驅動硬體的公司。

除了B2C定位服務之外,Spacosa也正式推出B2B服務CATCH LOC,用智慧型手機App、Beacon和Beacon掃描機掌握即時位置資訊,用側入技術偵測物品位置與消費者的移動路徑,可應用在商場、超市及大賣場、醫院等地方,可知道不同年齡層客人的消費喜好。

關鍵字: #創新創業
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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