名片全能王,佈局六年,用戶兩億!45%來自海外市場怎麼做到的?
名片全能王,佈局六年,用戶兩億!45%來自海外市場怎麼做到的?
2015.08.21 |

「名片全能王」這款APP相信很多商務人士都聽過,在名片管理方面非常好用,只要將名片拍照,APP就可以自動識別和電子存儲

然而,就是這樣一款主打名片管理的工具類產品,在推出5年後已積累全球近2億的用戶,其中45%來自海外。此外,另一款產品「掃描全能王」也出自同一家公司,它的全球用戶數也有2億多,其中海外用戶佔比達70%。

有關做工具類產品的新創公司,一般我會關心以下三個問題:

1、如何獲利
2、如何獲取高黏性的目標客群
3、如何做國內或海外市場推廣

當我把這三個問題向這家公司提出時,得到的答案讓我驚訝:產品不怎麼賺錢,在海外也基本沒做推廣。那這兩款產品到底是如何擁有這麼多用戶數?公司靠什麼盈利?

一家專注的技術型公司:一秒內,識別56國語言

合合信息創立於2009年,旗下共有4款針對C端消費者的產品:名片全能王、掃描全能王、拍譯全能王以及合合通訊錄工具。前三者產品都是基於公司領先的行動OCR(文字識別)技術和模式識別技術,包括文字字符識別、圖像處理、圖像增強、機器深度學習等,借助手機鏡頭,APP可支持全球56種語言文字識別,並將反應速度控制在一秒以內

這四款消費者端產品從2010年開始先後推出,但後來為保持專注度,團隊將主要精力還是放在了「名片全能王」 和「掃描全能王」兩款產品的功能性深度拓展上。據CEO 鎮立新介紹,前者產品更聚焦於商務人士,而後者更具有普適性,兩者用戶重複比例不到10%,所以都值得深入挖掘。

另外,針對全球用戶,無論是名片管理,還是文件掃描,對後台伺服器的安全、數據存儲、穩定性也提出了較高的要求。合合信息現有1000 多台服務器,為保證信息安全產品全部採用本地識別存儲。

合合信息專門設立了研發(Research)部門,由將近20 位博士承擔人工智慧和OCR 相關的最基礎核心技術研究工作。

消費者端:硬體廠商產品預裝打開市場

在蘋果APP Store 上,「名片全能王」和「掃描全能王」 的圖標常年被「商務」和「效率」兩類使用,並在這兩類付費排行榜中穩居第一位。有趣的是,兩款產品都有免費版,而付費版的費用也只是1 塊錢。

據鎮立新介紹,2010年產品就已推出了付費版本,剛開始依靠付費產品賺錢,但後來付費用戶數逐漸降低,於是團隊就把免費版本的功能增強,付費版本價格降低,產品功能不斷深化,全球用戶增長加快

之後,一些硬體廠商專門找上門付費給合合信息希望可以做「名片全能王」和「掃描全能王」的產品預裝。通過與硬件廠商和運營商(比如Orange、軟銀)的合作,這兩款產品到達了更多用戶的手中,甚至一些手機或運營商也將這兩款應用作為他們的廣告賣點之一。再後來,隨著知名度的逐漸擴大,海外眾多媒體也開始報導關注,並帶來更多的下載量和用戶數。現在,「名片全能王」和「掃描全能王」全球每日新增用戶數分別為10萬和20萬

鎮立新說,之前的5年時間,產品在海外基本沒有做任何公關營銷推廣,基本都是依靠用戶口碑傳播和廠家、運營商的合作推廣。「名片全能王」在日本甚至「被置入」到廣告中,目前在日本的用戶數已經超過4000 萬。

企業端:技術輸出,研發人員比例85%以上

合合信息的創始人鎮立新曾擔任摩托羅拉中國研究中心研發負責人,長期從事人工智慧和模式識別的技術應用研發工作。創立合合信息後,鎮立新帶領團隊將主要精力都用於技術和產品的提升,在國內和國際一共擁有160 多項發明專利。即便是6年後的現在,整個團隊的技術和工程師佔比還保持在85%以上

合合信息在企業端主要進行影像處理和OCR 技術輸出,具體業務主要分為以下三類:

  • 針對手機廠商的影像處理技術輸出
  • 針對金融機構的證件識別技術輸出
  • 針對企業端大數據技術服務

鎮立新介紹,目前與合合信息合作的手機廠家包括三星、華為、錘子、摩托羅拉、HTC、中興、聯想、金立等,高峰時期全球出貨的手機最多有一半都使用到了合合信息提供的影像處理技術。此外,在銀行、證券公司、保險公司、P2P互聯網金融公司使用的各種證件執照識別技術,也都是由合合信息提供。

現在,合合信息主要進行商務領域的大數據技術研發,涉及大數據云存儲、數據清洗、數據處理和趨勢性研究等,此類業務將於今年底針對企業端推出相應服務。

工具類產品在消費者端很難變現創收,這點對於合合信息也不例外。因此,他們的解決方案是在消費者端通過優質產品積累口碑擴展用戶打造廣泛影響力,然後與企業端廠家、組織機構合作輸出技術從而獲利。

如何做好一款全球化工具型產品

有關這一話題,鎮立新有自己的理解。

他認為,若要向全球進行產品推廣,關鍵要看產品輸出什麼樣的內容。若文化屬性太強,成功率會降低,若文化屬性偏弱,單純是技術和產品輸出,成功率會提升。獵豹的成功基於此,「名片全能王」和「掃描全能王」的成功也不例外。因此,對於許多新創公司而言,若想推廣海外市場,應該從技術和產品出發。

其次,產品真正要走出去,必須要有本地化的運營團隊。不同國家在商務、禮儀、文化方面有很大差異,只有當地的運營團隊和客服,才能把一款強技術性弱文化屬性的產品真正推向本地。

當然,目前對於合合信息而言,產品越往縱深做,還是會觸及到文化層面的障礙,而且涉及到商務技術和數據領域各個國家的政策也都不一樣,這也是合合信息在全球推廣方面遇到的挑戰。

成立六年,合合信息已積累消費者端用戶3 億多,企業端全球客戶上十萬家,支持56 種語言的圖像識別,在OCR 領域處於全球領先,並在美國、日本、韓國等地都設立了自己的分公司。然而,就是這樣一家技術驅動型公司,現有員工(包括海外)也只是200 多人。3 個月前,團隊剛剛完成B 輪數千萬美元融資。

「名片全能王」在今年下半年開始突破工具應用限制,增加了基於名片的商業社交功能,類似商業版微信。在鎮立新看來,這款產品背後有一個更大更美妙的想像空間,而且,他們已經開始了嘗試和探索。

關鍵字: #圖像辨識
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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