[創業小聚NO.63] 從數據洞察用戶需求,打造知己知彼的致勝策略
[創業小聚NO.63] 從數據洞察用戶需求,打造知己知彼的致勝策略
2016.03.28 | 創業

於3月16日舉行的第63場創業小聚,一共邀請了5個團隊進行分享,分別是商情分析系統SkyREC、脆餅tripinsiders、多元教育資訊平台IAMSCHOOL、LargitData大數軟體、TXA創新新創加速器,客群分別鎖定了實體零售業者、渴望不一樣行程體驗的旅行社群、關心教育的家長、資訊需求龐大的企業,以及對新創圈充滿熱忱的加速器團隊,可以看出,不論新創的產品為何,唯有深入了解用戶需求,才能確實提升新創團隊的競爭力。

(圖說:創業小聚#63現場聚集將近200位新創圈的朋友一同交流。照片來源:郭涵羚攝影。)
(圖說:創業小聚#63現場聚集將近200位新創圈的朋友一同交流。照片來源:郭涵羚攝影。)

#商情分析系統:SkyREC

隨著電子商務大幅度成長,實體零售競爭壓力越來越大,缺乏電子商務的即時整合性,實體零售業者普遍很難得知,該在什麼時候把什麼產品賣給什麼樣的顧客。

SkyREC是專為實體零售商店設計的商情分析系統,透過攝影機和WIFI量測的科學數據,協助零售業者在實體店面進行全方位的顧客購物習慣洞察,找出無法在報表上反映出的隱性消費者行為,進而達到預測顧客購物行為的目標。

與服飾業的合作例子,成功證明了透過商情分析系統能確實幫助實體商店業者,SkyREC表示在協助店家做了產品熱門分析之後,發現顧客停留的區段不是在實體店面最中心的地方,於是根據顧客動線在店面商品陳列上做了調整,同時汰換掉部分產品,在3個月之後,店面的進店客流量提升了10%,整體營收提升了18%。

SkyREC團隊已有15年的資歷,這次是團隊的第三次的創業,前兩次的產品皆與監控產業有關,藉由不斷的經驗累積,監控與分析成為團隊十分專業的技術,SkyREC目前有12個項目的分析功能,累積至今已賣出400套產品,也與Timberland、HOLA、B&Q等知名品牌取得合作,未來計畫成為以發展大數據為主的公司。

(圖說:SkyREC 共同創辦人謝凱蒂。照片來源:郭涵羚攝影。)
(圖說:SkyREC 共同創辦人謝凱蒂。照片來源:郭涵羚攝影。)

#讓當地人帶你去玩:脆餅tripinsiders

共享經濟正夯,車子、房子都可以共享,而脆餅團隊把共享經濟的概念動到了旅遊上,創辦人出於愛旅行的初衷,興起了「讓當地人帶你去玩」的念頭,成立tripinsiders,媒合想出去玩的「旅行者」與熟悉當地的「發現者」,開啟全新的旅遊方式。

在tripinsiders上主打的是12個小時內、6人以下的碎片式行程,對旅行者而言,跟著發現者一同旅遊,不僅能強化與在地的連結,也能更融入當地生活;對發現者而言,在與新朋友在認識的第一天就能展開旅行、分享私房景點,同樣是一件十分有趣的事。

團隊在去年募資達到150萬美金,目前App共有30,000下載量,350個線上體驗,被問到衝突發生時的對應機制,團隊表示,主要希望雙方能以溝通的方式減少消費爭議,但仍會提供第三方信任機制的平台,消費者保險的部分,目前也正與保險公司接洽中。

(圖說:脆餅tripinsiders/業務總監 許恣賓。照片來源:郭涵羚攝影。)
(圖說:脆餅tripinsiders/業務總監 許恣賓。照片來源:郭涵羚攝影。)

#串連學校與家長的資通訊App:IAMSCHOOL

IAMSCHOOL的執行長金宰敏,目前就讀於臺灣大學政治系三年級,是一位來自韓國的外籍生,他注意到家長關心小孩教育的需求是不分國界,然而,多數家長平時工作已經非常忙碌,而教育資訊又十分繁雜,於是決定將一款在韓國已發展成熟的App引進台灣,解決台灣家長的問題。

IAMSCHOOL是一款讓家長能確實接收到學校資訊的App,內容
包含學校簡介、班級聯絡簿、學校行事曆、營養午餐,家長能藉由IAMSCHOOL清楚掌握孩子的在學校的資訊,而合作的學校只需提供網址,與App的連動並不會影響到學校後台,也就是說,學校無須花費額外的人力及時間便可輕鬆管理,另外,老師也能選擇用網頁版或手機版發布訊息給家長,十分便利。

台灣團隊目前進駐在臺大車庫,累積投資金額達一億三千萬,在4個月內,台北市已有40%的國小申請使用,而IAMSCHOOL還未開始營利,團隊希望先從增加用戶量做起,未來將以向學校周邊補習班收取廣告費用的模式經營。

圖說:IAMSCHOOL 執行長金宰敏。照片來源:郭涵羚攝影。
(圖說:IAMSCHOOL 執行長金宰敏。照片來源:郭涵羚攝影。)

#知己知彼輿情分析:大數軟體

LargitData執行長丘祐瑋表示,在經過一系列創業比賽、團隊理念不合解散、虧損等辛酸血淚史之後,這是他第二次創業。LargitData創立一年多,公司服務的產品有網路輿情監控雲端服務、網路資料監控雲端服務、個人化推薦引擎、大數據分析平台建置與分析顧問、大數學堂,而服務的對象主要是企業及政府機關。

團隊一開始的創業提案鎖定在網頁資料擷取服務,希望能用簡單的工具取得很多網頁上的資料,並且以自動化的服務降低以往監控數據的困難度,幫助企業在面對競爭時能夠更了解自己商品的優勢、劣勢,同時藉由分析競爭對手的「知己知彼」戰略,提升競爭力。

到了選舉期間,LargitData在因緣際會下開始了選情監測,透過輿情了解民意。之後,團隊開始了即時的網路輿情分析,以大量蒐集Facebook、PTT、網路新聞媒體的輿情,分析當日網路上的熱門資訊,並且提供用戶報表,這也是LargitData與競爭對手不同的地方,而目前LargitData的客戶有政府單位、中華電信、台灣大哥大、工研院、Yahoo等。

圖說:LargitData大數軟體有限公司 執行長丘祐瑋。照片來源:郭涵羚攝影。
(圖說:LargitData大數軟體有限公司 執行長丘祐瑋。照片來源:郭涵羚攝影。)

#深耕技術,跨界對撞:TXA創新加速器

TXA創新加速器團隊在過去六年負責工研院的育成中心與開放實驗室,做共同研發、開放育成,並在去年年底團隊獨立成為一家公司,總經理徐竹先以牛津大學的大禮堂為例子勉勵創業家「各位現在所做的一切,也會影響台灣的創業生態。」希望台灣能以持續與國外互動、儲備人才的方式,達到創業圈的永續經營。

TXA創新新創加速器在尚未獨立成立前,負責育成功中心6家公司上市上櫃,共有162間公司加入加速器的計畫,經過一系列的培育後,目前投增資達20億左右,企業種類多元,橫跨科技、傳產、服務、文創,而除了本身技術的精進之外,徐總也期待新創能深入傳統產業,達到「深耕技術,跨界對撞」的目標。

另外,為了協助新創團體走向國際,TXA每一季都會尋求一個國外的合作夥伴到台灣,目前合作過的國家包含中國、日本、新加坡、加拿大、法國、美國等,並舉辦國際性的路演,希望國外的資金者把握「生命中不容錯過的投資」。

圖說:TXA創新新創加速器有限公司/總經理 徐竹先。照片來源:郭涵羚攝影。
(圖說:TXA創新新創加速器有限公司/總經理 徐竹先。照片來源:郭涵羚攝影。)

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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