[創業小聚NO.58]Some Words about Funding 新創募資的10個關鍵字
[創業小聚NO.58]Some Words about Funding 新創募資的10個關鍵字

第58場的創業小聚邀請到中華開發創業及產業投資部協理郭大經Ryan,針對新創團隊在募資過程中,創投真正想了解的資訊進行分享,他表示,對創投募資其實沒有什麼秘密,他希望分享的是如果有機會要去跟創投募資,那麼創投會想要看些什麼,創業團隊又應該要準備什麼?很多事情都是老生常談,但是有些細節是創業團隊值得注意的。

Ryan共準備了12個關鍵字與大家分享,其中有10個則與募資相關:

1.People

投資人的類型有很多種,當有投資人來接觸的時候,要先了解他的背景,投的是哪個階段的公司,對早期的團隊來說,如果創投的投資都是較大規模,投的金額都很大,那麼創業者即便花很多力氣去解釋,創投會真正投資的機會其實不多。

早期的團隊的投資者通常都是3F:Friends、family、跟fool。

天使投資人某種程度也可以說是「fool」,當然也有Angel fund,有fund的意思就是他不是個人的錢,而是集合一群人或機構的錢,所以未來他也必須要將這些錢還給投資人,因此投資時間就會有年限;一般天使投資人是個人的錢,比較有機會跟新創長久。

機構的投資或個人的投資各有利弊,機構的投資通常口袋比較深,比較可以接受團隊短期的波動,但若是天使個人就會比較在乎公司的波動。無論Angel Fund或者是Angel,帶給新創公司的除了錢,還有背後的資源,這是更重要的價值。

最後提醒,千萬不要是想要募資的時候才去找人,平常就應該要維持好關係,到了需要募資時會比較容易,平常就要建立networking的環境與人脈。

2.Passion

通常創投最喜歡看到怎樣的人?對自己的服務、自己的產品很有熱情的人。
對創投來說,創業者能夠結合自己的專業以及熱情去創業,那是最棒的,到了需要募資的時候,如果可以讓創投感受到創業者的熱情,那麼「即便投資人不投你的Business plan,他也會投你這個人」。
因此,如果你見到創投的時候,請展現你的passion。

3.Solution

創投一定會問創業者,有了資金與專業,那麼創業者看到了什麼問題,想要解決什麼問題?此時「解決問題的大小」與「提出問題的答案」的相關度是什麼就很重要,因為那代表的是對客戶的意義,是從消費者的角度來看。創業者的產品或服務有3大層次:
1. nice to have
2. want to have
3. must to have

創投要看的一定是「Must to have」的solution,而且這個產品或服務可以為你的客戶創造多少利潤、節省多少成本、省下多少時間?這些都是量化的資料。很多創業者提出的簡報中常對自己的項目有很多美好的描述,但缺乏量化的數據佐證。

創業者需要去衡量,解決了這個問題(Pain),為消費者提供多少的收益(Gain),若Gain是Pain的10倍以上,那麼帶來的solution就是有價值的。特別提醒創業者要注意「轉移成本」,也就是教育消費者的時間是最難預估的,這也是在向創投募資時必須要提出規劃跟說明的。

4.Market

創投也很在乎創業者對於市場的實際計算與預估,包括TAM(Total Addressable Market)、SAM(Served Available Market)、以及SOM(Serviceable & Obtainable Market)分別在哪裡以及規模大小,這也是許多創業者常常在募資時忽略的部份。

創業小聚NO.58郭大經
(圖說:中華開發創業及產業投資部協理郭大經Ryan,攝影:郭涵羚)

5.Uniqueness

創投最重視、最想要看到的是創業者的「獨特性」。這個市場很大,產品也很棒,但為什麼是你做?你一定有很多特別的地方,例如有專利、技術比較強、有厲害的策略夥伴、手上有資料、或者有深厚的產業know how……。另外,團隊常常忽略將自己的競爭對手好好分析,向創投提出對競爭者的務實分析,也是很重要的。

6.Model

創業者需要想清楚自己的獲利模式是什麼,賣產品還是賣服務?月租還是賣斷?這些都需要向創投分析。創投最怕看到的就是創業者畫一個大大的生態圈,然後指出「這裡也可以賺錢、那裡也可以賺錢」,但「最後都賺不了錢」,因為做一個新創資源非常少,不可能把所有資源都湊齊,因此要把自己的商業模式想清楚,而不能只想自己的產品,要把商業模式最壞的狀況跟最好的狀況都想出來。

7.Strategy

當你的產品要長大的時候,你需要有「Go to Market Strategy」。從增加市場接受度(Traction)到市場擴張的發展模型是如何建立的,以及從地址位置到通路策略、代理商怎麼找、找誰,都需要對創投提出一個完整的策略,因為當你的產品再好,缺乏通路策略也是沒有用的。很多人以為上kickstarter或者上網路通路販售就好了,但流量怎麼來?這是最容易被挑戰的問題,通路也通常是創業者最沒有經驗的地方。

8.Team

怎麼樣呈現團隊的組成也是很重要的,尤其是將自己過去成功的、失敗的紀錄完整呈現,創業者不可能掩蓋自己的失敗,創投本來就能夠容忍失敗,對他們來說,創業者失敗過,反而比較不容易犯相同的錯誤,因此包括自己團隊的組成都應該要想清楚、呈現清楚。

9.Financial

初創企業通常不會做Financial Assumption,但創投會非常關心,創業者的財務假設要非常實際,假設都需要有基礎,如何達成、每一個通路如何細分、市場是什麼等,這些創業者常常沒有做,雖然建議創業者不需要花太多時間在這麼細部的問題上,但卻不能不了解自己的財務模型,若不了解,則表示自己也不了解自己的公司。很多創業者會覺得自己做得那麼辛苦,最後公司卻沒賺錢,就是因為沒有發現公司裡有很細部的成本支出,特別對許多低毛利的公司來說,一旦規模放大反而虧錢,因為你的成本結構是不對的,建議創業者要去多了解什麼是「財務」。

10.Valuation

創投希望了解新創公司的財務,另外一個重點就是要了解新創公司的「價格」(Valuation),創投最不喜歡看到「哇!每個人都在捧你了,valuation開得很高」的狀況,valuation其實是有階段性的,每個階段又各自有milestone,milestone達到了才會有那個價值,否則創業者若這個階段募資拿得太高,下一輪可能就不知道怎麼拿。因此創業者一定要階段性的設計valution,如果創業者對自己的valuation沒有想法,那麼創投也會很擔心。

「募多少錢」也很重要,新創公司要向創投說募資金額的原因與計算,這就回到前一個關鍵字提到的財務報表,創業者要去算出錢要花在哪裡、這筆錢要用多久。這些都是在向創投募資時,創投想要知道的,創業者不能等到創投問了才去想。

Talking about TRUST and Always be READY.

所有的創業跟投資都建立在「信任」之上,你所講的每件事情都要可以被驗證,創投最怕的事情就是團隊講得天花亂墜,結果投資下去之後才發現不對,那麼對創業團隊來說,無論這次你融了多少資金,下一次創業要再募資的難度就非常高了。

所以創業團隊的每一件事情都要經得起檢驗,不要過於誇大,「只要你真的有被投資的價值,最後一定會被發現;如果你沒有被投資的價值,最後也會被發現。」

最後還是提醒創業者,千萬不要等到要募資了才去找創投

當你很急的時候,創投就不急,創業者要隨時跟創投維持好的關係,多認識很多人,否則等到要募資的時候就很緊張,可以找的人就不多。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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