[專訪]超過1,000家餐廳使用、續約率近100%,智慧POS iCHEF獲560萬美元A輪投資
[專訪]超過1,000家餐廳使用、續約率近100%,智慧POS iCHEF獲560萬美元A輪投資
2016.02.25 | 募資

智慧POS平台資廚管理顧問(以下簡稱 iCHEF)募得560萬美元(約新台幣1.86億元)A輪資金,由之初創投AppWorks、中信創投與中華開發工銀投資,拓展東南亞市場。原iCHEF執行長、全聯總裁徐重仁之子徐安昇轉任iCHEF董事,執行長由iCHEF營運長吳佳駿接任。

iCHEF從徐安昇創立的筑誠(Bridgent)創研所獨立出來。執行長吳佳駿指出,徐安昇將專注於麻膳堂、Botanica花店與紅白酒進口等業務。

圖說明

(圖說:iCHEF行銷長程開佑(左),執行長吳佳駿(中),技術長何明政(右)。圖片來源:iCHEF。)

產品好口碑佳,餐廳續約率接近100%

2012年以來iCHEF每季客戶數量都有20%-30%的成長。iCHEF餐廳續約率接近100%,已有1000家餐廳使用。在台北新開的餐廳中,每10家就有2家採用。iCHEF POS App 每月服務超過400萬人。

之初創投AppWorks創始合夥人林之晨提及投資原因,「iCHEF經過1000家餐廳實際使用驗證,口碑好,老客戶介紹新客戶,續約率接近100%,1000家雖稱不上有絕對規模,但已能帶來規模經濟,加上iCHEF起步比亞洲餐廳智慧POS業者早,在本輪增資後,在同業中彈藥相對豐沛。」

「我們的管理工具平台,像是餐廳分析界的GA(Google Analytics)。市面做分析系統的公司很多,但沒有人像我們這般精緻細膩。」吳佳駿自豪地說

圖說明
(圖說:iCHEF已設計了7種餐廳專用管理分析工具,如業績儀表版,如同飛機儀表板,把交易資料簡化成營業額、來客數、客單價與翻桌率等重要指標,以股票走勢圖像化呈現。圖片來源:iCHEF。)

(影片說明:這些小工具幫助店家找到更多的盈利機會。影片來源:iCHEF。)

從游擊隊到正規軍,急需銀彈闖東南亞

為什麼選這時間點募資?「過去公司像游擊隊作戰,強調快速戰鬥,也就是從0-1的階段,而現在轉向正規軍隊作戰,回頭整理過去因求快沒有做好的地方,然後規模化,這是從1-100的階段。」吳佳駿說。iCHEF經過三年多的摸索,已確立商業模式,因此在2015年年中決定募資,走出台灣前進東南亞,把商業模式規模化。iCHEF公司登記在開曼,屬境外架構。

另外。這是也iCHEF首度引入法人創投,強化內控內稽等企業化經營方式,為IPO做準備。iCHEF成立以來已經募得700萬美元。前次募資為2014年7月被全聯董事長林敏雄投資150萬美元(約新台幣4600萬元)。

站在行動支付的風口上,獲得銀行支持

而中國信託創投的投資,則與行動支付發展有關。銀行面臨科技界的競爭與轉型,急需拓展更多行動支付的使用場景,iCHEF成為中國信託銀行的幫手之一。

中國信託銀行與iCHEF合作,提供旗下合作餐廳藍牙行動支付服務,全台已經有麻膳堂等50家餐廳採用。

吳佳駿說,小餐廳常因缺乏可信營業狀況資訊,銀行無法掌握風險,因此信用卡特店審核不易通過。「但若是iCHEF店家,一次1000家一起和銀行談,銀行業務推廣跟行銷成本會降低許多,就比較容易獲得特店資格。」

「iCHEF的餐廳客戶,月營業額若達到5萬元,iCHEF就會推薦給中國信託銀行作為參考,申請行動支付(直接付)服務特店。」吳佳駿說。

這僅是雙方合作的開始,若iCHEF數據持續擴大,和金融業者合作的想像空間不小,如餐廳供應鏈金融服務、餐廳貸款服務等。

圖說明
(圖說:iCHEF經營的餐廳創業媒體,分享餐廳創業故事以及實用知識。圖片來源:翁書婷攝影。)

團隊看得很遠,想給年輕人發展舞台

這次募資資金,很大部分將用在人才招募,iCHEF軟體工程師約有10位,預計還要招募20位,「若只提供香蕉,那只請得到猴子。iCHEF雖然無法提供美國矽谷的夢幻薪資待遇(新鮮人約10萬美元起薪),但薪資會夠吸引人。」吳佳駿強調。

「有人投履歷時以為我們是做POS機硬體的公司。」吳佳駿苦笑。為了讓公司知名度更高,2015年起iCHEF開始贊助開發者社群的活動,藉由深入社群的方式,讓更多優秀人才加入iCHEF。

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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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