Whoscall推三大新功能,布局商業模式有望?
Whoscall推三大新功能,布局商業模式有望?
2015.12.16 | 創業

成立四年的Whoscall,在被LINE的母公司韓國Naver收購之後,已經兩年時間,找到獲利模式勢必是接下來最大的成長壓力。Whoscall發展腳步快速,擁有全球超過7億筆龐大資料庫,每日平均查詢量破3千萬通,全球下載量已突破3千萬,其中台灣的下載量約占四分之一。從今年發展的方向來看,Whoscall不僅迅速擴展國際市場,突破iOS的技術限制,準備拓展iOS用戶,也開始嘗試商業化的各種可能性。

使用者成長關鍵方向:iOS使用者、海外市場拓展

Whoscall執行長郭建甫再三強調,「現在並不考慮任何獲利模式,先以擴張使用者數量為第一優先目標。」他說,過去三年多,Whoscall的下載量以每八個月翻倍成長的速度擴張。他並未透露未來一年的下載量目標,但推測Whoscall若是以同樣的速度發展,2016年年底大約至少要成長到約6千萬的規模,壓力不小。

12月7日針對iOS用戶推出閃電辨識包服務,精選2千筆號碼,包括熱門服務、商家號碼、客服專線、電話推銷與騷擾號碼等,用離線資料庫比對的方式,協助使用者判斷來電。此舉繞過iOS平台對App嚴格的技術限制,才終於讓iOS用戶可以使用這個功能,是可以讓Whoscall使用者再繼續成長的方向之一。

讓使用者成長的方向之二是持續拓展海外市場,Whoscall已進入香港、南韓、巴西、泰國等市場,預計2016年會把服務推展到東南亞,至少會有兩個國家,還在市場調查中,不過之前有說過會同時拓展泰國、馬來西亞、印尼等市場。為了拓展更廣大的海外市場,Whoscall從今年初就把名字從LINE Whoscall改成Whoscall,主要原因為有些擴展的國家可能不一定熟悉LINE。

Gogolook  
(圖說:Gogolook推出三大新功能,希望拓展更多使用者。圖片來源:Whoscall。)

摸索商業模式

是不是考慮發展O2O和商業模式?郭建甫指出,Whoscall從第一天在處理電話問題時,就發現自己是很棒的O2O介面,但是,如果太早思考O2O和商業模式的話,會失去用戶的信任。

郭建甫說,目前已經在測試一些商業計畫,每天都在做不同的商業測試,嘗試商業模式的各種可能性,用A/B測試的方式去驗證。至於到什麼程度會推出商業模式還有具體的時程,他語帶保留,仍不確定。

Whoscall自從上次發出一組大數據數字分析波多野結衣悠遊卡預購的通話行為之後,行事十分低調,原本要舉辦的記者會也延後到現在才舉辦。郭建甫指出,當時壓力很大,也虛心檢討讓使用者條款更加清楚,以透明化為原則。

但我認為Whoscall不需要對是否商業化持保留態度,一個企業要可長可久,勢必得摸索出商業模式,也是Whoscall無法迴避的問題,否則無法對股東交代,也沒辦法讓使用者長久使用服務。

事實上,2015年可算是Whoscall開始嘗試摸索商業化的一年。從推出的服務來看Whoscall可能發展的商業模式,不外乎大數據分析和廣告。

從上次用大數據來分析波多野結衣之後,展現Whoscall電話資料庫的強大及大數據的分析能力,也預示了更多的可能性。現在在每次通話結束後,Whoscall會秀出橫幅廣告,由行動廣告聯播網推播廣告,App展示廣告還有什麼可能性,也會是未來可以發展的方向。

Whoscall今天新推出三大功能,包括可以讓用戶展現個人資訊的「行動名片ShowCard秀卡」,可找尋附近熱門食衣住行電話的「行動查號台」,還有讓微型賣家和好店家容易被看到「精選店家」。這三大功能的服務先在台灣測試,行動名片是全球都有的功能,行動查號台、精選店家則是台灣特有的服務。

Gogolook
(圖說:Gogolook策展推出推薦店家功能,可以是未來發展商業化廣告的方向之一。圖片來源:Whoscall。)

這三大功能讓Whoscall從過濾騷擾、詐騙來電辨識,轉型至通話管家,郭建甫說,未來的目標要做台灣最大的生活電話簿,甚至跟全球使用者共同建立全球社群電話簿及黃頁。行動查號台和精選店家發展的路線和LINE@生活圈有異曲同工之妙,在網羅了生活相關資訊之後,其後所衍生的廣告商業行為,絕對是水到渠成。

差別是個人工作者可以有更多的行銷機會,郭建甫說,根據內政部資料,全台自由工作者有130萬,他希望這130萬人可以全部都上來登記。他們從資料庫發現,很多人用手機做生意,但個人工作者往往很難在Google Maps裡設立店家和商店,行動名片是一個容易被看見的工具。

不過,郭建甫說明:「我們會讓好的服務會被看見,而不只是很有錢的服務被看見。」行動名片和推薦店家都是免費服務,Whoscall會根據推銷/廣告的指數很低、提供資訊的豐富程度、有很多人收藏等真實的數據,設計呈現資訊的演算法,目前演算法還在調整測試中。

Whoscall有50位員工,海外推廣則有10幾位,明年也持續徵才中,沒有設定招募的目標。

延伸閱讀:LINE whoscall發展東南亞市場,拚年底3000萬用戶

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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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