[葉奇鑫]政府創業資金闖天關part3:說清楚五大重點,順利取得你想要的額度
[葉奇鑫]政府創業資金闖天關part3:說清楚五大重點,順利取得你想要的額度

創業者在取得政府資金過程中,通過書面審查及評審面試後,第三關是評審的閉門會議,這會決定最後能取得資金的多寡。通常會議分上下半場,上半場評審依序表達自己對每個簡報團隊的看法,然後獨立評分,必須過半數委員贊成補助才算通過,否則就被淘汰。通過的團隊會進入下半場,評審集體討論該補助多少比較恰當。決定金額所考慮的因素很多,筆者把重點整理如下:

##一,產品規模與申請金額
很多創業者會把申請金額「硬湊」到接近補助上限,也就是九百多萬元,筆者猜測:其實團隊自己也知道不可能申請到這麼高的金額,但「碰碰運氣」也無妨,反正評審最後一定會打折。 不錯,評審的確會參考申請金額來決定補助金額,但真正影響金額的因素是產品規模。

**規模的大小不是看創業者自己「宣稱」的,而是評審心中認定的規模。**最能說服評審的,就是已經上線的產品規模,畢竟眼見為憑,如果上線已經有非常好的流量,就有可能得到較高額的補助。

如果產品連雛形都還沒有,通常補助金額不會太高(大約一百到二百萬元),這樣的補助金額只是要讓團隊暫時沒有經濟上的後顧之憂,專注於產品,讓產品能在最短時間內上線,如果產品上線後表現不錯,再請團隊來申請第二次補助。

在本文上中下篇中,筆者多次提到產品雛形或產品實際上線的重要性,因為團隊在沒有資金奧援下就已經做出產品,表示這個團隊執行力高,而且充滿熱情與自信,和破斧沈舟的決心。反之,如果一定要拿到錢才開始做,不免讓人懷疑誠意。

看看FB和Google,他們是在校園中做出雛形,才開始找錢,想想馬雲,賈伯斯和雅馬遜貝佐斯,他們把積蓄和家人朋友的錢湊一湊就開工了,一邊做,一邊找錢。

台灣創業者常怪政府支持不夠,但筆者可沒看到美國政府在FB、 Google、Apple、和Amazon創辦初期就補助的事呢。

##二,是否已經得到其他政府補助
有些政府補助規定:不可以一個案子同時請領多個補助,但也有的政府補助沒有這種限制,不過雖然沒有限制,評審多少還是會把其他補助案的金額納入考量,比方說原來想補助三百萬,但因為這案子在台北市已經領了八十萬,那就減個一百萬,補助二百萬,把錢留給其他更需要的創業者。

##三,是否已經得到創投資金
如果團隊已經或即將募得大筆的創投資金,通常評審會認為已無「第一桶金」的需求,即使補助,金額也不會太高,原因同上,有其他創業者更需要這筆錢。

##四,市場評價
筆者參加的補助計畫,大多是業界人士,因此對稍有知名度的團隊,多少已有側面瞭解,創業家的風評也會在江湖流傳,這種無形的加減分,只能說舉頭三尺有神明吧。

##五,是否誠實
曾經發生評審已經決定補助,但後來發現團隊為了符合申請補助的資格,另外開了一家新公司來申請,這種不誠實的行為最要命,當然,這個補助案後來也因此撤銷。

圖說明

最後,再補充幾個評審常會關心並多加詢問的問題,供創業者參考。

##一,智慧財產權歸屬
如果有專利,或是得到專利的授權,評審經常會非常在意智財權的歸屬或授權期限,因為整個模式的核心與價值就在於專利權的實施,如果未來專利授權到期,或專利不屬於公司,屬於個人,而這個專利權人後來因故脫離團隊,那整家公司不就立刻陷入危機了嗎?評審當然不可能讓這種風險發生。

##二,股權結構
如果團隊已有外部投資,評審會非常在意核心團隊本身的股份還剩下多少,是否有可能失去經營的主控權?另外,這個外部投資者是誰?是單純的出資者,還是策略性的投資者?能否對團隊帶來更多外部資源?這些都是評審所關注的問題。

##三,合作意向書實際內容
部分團隊會附上未來合作夥伴的合作意向書或契約,來佐證自己產品的可行性,這的確是很好的做法,但合作意向書和契約的實際內容也是評審所關注的事項,很可能就這方面提出很多詢問。內容空泛的合作意向書通常不太有說服力,因為評審都知道:合作意向書是沒有契約約束力的,甚至只要拜託一下就可以弄到手的。

##四,自己掌握關鍵技術
偶爾有團隊提出不錯的構想,但網站卻是委外開發,而剛好網站又是整個模式的核心,這時評審就會懷疑團隊是否能掌握關鍵的技術。委外開發並非絕對不可行,但是您應該很少看到成功的網路公司,網站居然是完全委外的。**網路公司擁有自己開發的能力,等於船擁有自己的引擎,引擎馬力越大,速度就越快,也越快能根據使用者的反饋修正產品。**網路公司沒有技術團隊,就像船只靠風帆前進,風停了,船也停了,風向偏了,船也走偏了。

##五,技術領先力
也有的團隊是以獨特技術為核心,以技術授權的授權金(通常是國際授權)為主要收入來源,這時候評審會關注的是這項技術在世界上能領先多久,因為一旦失去技術領先地位,整個公司的營運都將陷入危機。團隊通常則以「已經做好專利佈局」來回應,但這些專利通常都還在申請階段而已,是否核准還在未定之天,很難讓評審完全放心。

因此,團隊應該想辦法讓評審瞭解他們所構築的技術障礙有多高,如果事實上並沒有這麼高的技術優勢,恐怕必須思考變更獲利模式,從技術授權(B2B)轉變為直接走向消費者(B2C)。

有朋友覺得本文說出了很多政府補助的「內幕」,其實不然,因為筆者強調的這些大原則,其實是任何理性的人擔任評審,都會關注或顧慮的事項。

「不識廬山真面目,只緣身在此山中」,創業者當局者迷,評審旁觀者清。

創業者如果擔心無法看到自己的盲點,或許可以在遞交申請案前,請沒有參與本案,但平常言詞犀利的朋友擔任「模擬評審」,假使團隊費了九牛二虎之力,卻連朋友都無法順利說服,又怎麼可能在十分鐘內說服真正的評審呢? 創業維艱,但有志者事竟成,最後謹祝各位創業者順利取得政府補助,讓政府補助成為幫助您創業成功的第一桶金。(系列完)

延伸閱讀:
1.[葉奇鑫]政府創業資金闖天關part1:掌握三個關鍵搞定書面審查
2.[葉奇鑫]政府創業資金闖天關part2:展現四大特質讓評審愛上你

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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