你可以堅持自籌資金,但別忘了創投也有這些好處
你可以堅持自籌資金,但別忘了創投也有這些好處
2015.11.27 | 科技

圖說明

編按:本文由WooThemes的共同創辦人、Receiptful的創辦人Adii Pienaar所寫,他分析了為什麼他最初以堅持自籌資金的方式創業,後來卻去拉創投的原因。

當我去年5月建立 Receiptful 的時候,我從來沒有想過一年後我會有一個團隊、一個雖然還沒有收益但具有相當大影響力的產品,並且我們剛剛結束我們的種子輪融資。

為什麼我沒有想到這些呢?因為在我的創業之旅中,我一直是依靠自己的努力。不僅如此,而且我對拉創投和自我解決資金問題有一個開放的心態,而且我一直優先選擇後者。

但為什麼我最後還是選擇了拉創投,下面是我最終選擇融資的一些原因。

1. 自助創業

之前我就提到過,拉創投不是 Receiptful 最初計畫的一部分。事實上,在最初的計畫裡,我想要做的一些都靠自助,自己解決創業和產品的資金問題。

去年5月,我的第一步是發佈一個網站首頁,跟有關公司簽署合作,並跟他們談論 Receiptful 的價值主張。

此外,我外包了 MVP 任務,進行客戶測試。根據這些測試結果,去改善我的產品,最終為我的產品贏得了廣泛的關注。

最初這個項目是我的一個興趣,但隨著產品的建立,我們不得不開始建立一個小的、專職的團隊。

在接下來的六個月裡,我們完全依靠自籌資金的方式,最終説明我們獲得了 3000 名用戶,超過 10 萬的訂單。

2. 優化自己的想法

在不斷完善的市場中,我們可以建立一款滿足客戶需求的創新產品。但這不是最符合 Receiptful 的真實情況。

從表面上來看,Receiptful 有兩方面的挑戰:

  • 它在市場上沒有需求痛點。
  • 在市場上沒有和 Receiptful 相似的公司,我們必須在社會上證明我們、建立聲譽。

我們大約花了三週的時間,我們才有了第一個客戶的資料,證明了我們可以產生收益。

我也知道,剩下要做的事情中特別值得研究,不能單單透過表現的資料來證明我們。我們需要優先考慮獲取使用者,通過收集到的資料來分析我們的狀況和問題,找到最優的發展策略。

這其實也符合我們的長期戰略發展。但在這種情況下,我們就必須拉創投,通過他們來驗證優化我們的想法。

我並不認為創投可以一直引導 Receiptful 的發展,但實際上它已經徹底改變了我們的發展路線圖,並驗證我們的想法是否符合市場需求,如果符合便進一步優化想法和產品。

3. 尋找平衡

我相信,自籌資金的過程比拉創投的過程更需要自律,更需要能力。帶著這種心態,我開始去爭取 Receiptful 的種子輪融資。

在 Receiptful 初期,這種心態的影響最明顯是在以下兩個方面:

  • 如果我們想,我們可以籌得更多的錢。我們的種子輪融資金額不過是一個深思熟慮的決定,不會需要太多的錢,整體服務和產品都會變得更加容易和舒服。不過,我還是保持「我們只具備了幾個月的運行資金」這種壓力性的心態,這可以喚起我創業尋求生存的本能。
  • 我們所做的一切需要進行成本效益分析,我們怎樣才能用最少的投入,得到最大的輸出,獲得最大的利益。這是我們根深蒂固的想法,也是我們需要繼續努力實現的一個目標。

這其實相當於一個「混血兒」,自籌資金和創新投資不會形成一個完美的婚姻,但它是一個實際存在的關係。我們既自己籌得資金,也要拉創投,它們能夠掩蓋彼此的缺點和弱點,互相平衡。

4. 另一種不同的驗證方式

我記得我在網上做第一次銷售的時候,我感覺到特別的興奮。事實上。這也是一個令人上癮的行為。

這不是錢的問題或是價值的問題,我們都知道,你做的某件事別人認可你,願意為你付出,這是一個非常棒的感覺,這也驗證了你正在做的事是正確的。

我經歷過類似的感覺和情緒。我們爭取種子輪融資不是為了追求收入,而是為了向投資人推銷,通過他們驗證我們的想法和產品。

拉創投其實是一種完全不同的驗證方式,投資人有著專業而豐富的經驗,他們的看法和見解也異常有幫助。最後,我希望這個投資人願意給我們投資,幫助 Receiptful 一起發展。事實上,我也的確聽到了這樣的話。

這對我來說是一個非常棒的肯定,我們正在做的事得到了驗證也獲得了支持。雖然不一定會為我們帶來多大的收益,但這的確幫我們確定我們接下來走的路是正確的。

5. 開始一場冒險

我一直好奇融資之後公司的未來發展是否存在風險性,說實話我從來沒有想到我可以獲得融資。也就是說,如果你要我寫下我的創業遺願清單,爭取創業投資會在名單上排行第一。

而為什麼我會在 Receiptful 選擇爭取融資,也有一個重要的原因,我有著繼續迎接新的挑戰、繼續前進的想法,我想創立一個 SaaS 公司。我在爭取融資中積累的人脈和關係可以對我未來的創業提供幫助,相當於我在為自己的未來鋪路,再次創業會比較容易爭取融資。

文章來自:36 氪

關鍵字: #創投
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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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