日本今年最大科技上市案,三張圖看懂Line的營運 
日本今年最大科技上市案,三張圖看懂Line的營運 
2016.06.11 | IPO

東京證券交易所6月10日核准LINE Corporation上市發行普通股的申請,同時也在紐約時間6月10日提交紐約證券交易所的上市申請,預計將在紐約時間7月14日在紐交所上市,東京時間7月15日在東京證交所上市。LINE預計籌資約1千億日圓(9.14億美元),將使LINE的估值達到6千億日圓(54.8億美元)。LINE上市將是今年日本最大的科技網路公司上市案。從新創事業的角度,2011年推至今,不過短短五年,的確很激勵人心,但外界也好奇,Line 上市之後,如何藉著取得更大的資源,打造更大的事業舞台?先來看看Line公布的財報及相關營運數字(單位: 億台幣):

圖說明
(資料來源:Line上市說明書)

從數字表現,Line的營收呈緩步成長,今年第一季也突破台幣100億的關卡,但2015年結算起來,其實仍處於虧損狀態,今年第一季也僅僅小幅獲利,Line 在上市說明書中指出,主因在於行銷推廣投入花費,目前還沒有達到成效。因此如何拉高獲利水準,的確是Line上市之後面臨的最大挑戰。

圖說明
(資料來源:Line上市說明書)

進一步來看營運狀況,每月活躍用戶數,由2015年第上一季的2.05億,成長到2016年第一季的2.18億,成長幅度6%,然而,值得注意的是,主要的成長力道來自台灣、泰國及印尼,其他海外市場佔比反而下滑,這對於積極推展海外策略的Line 而言是一種警訊。在主要營收中,可以看廣告部分逐步成長,2015 年廣告營收與2014同期相比,成長39.7%,已和遊戲成為兩大營收主力。目前Line的廣告形式包括官方頻道、貼圖、以及行銷用虛擬點數。

其他營運數字(至今年3月):
1.遊戲數量:共推出55款,其中5款為自製,其餘皆為外部所開發。目前有10 種語言版本,下載次數超過6.5億次,與迪士尼合作的「Tsum Tsum」及「Ranger」為廣受歡迎的遊戲。
2.貼圖:第三方創作者數量達31萬人
3. Line Music:現有1500萬首歌曲可供下載。
4. 照片軟體B612:下載次數超過160 萬。
5.Line Friend store:日本、韓國、中國、台灣及香港,現有18家實體店面。
6.Line 漫畫:目前僅在日本及台灣兩地提供服務,下載數約10萬次。
7.新創投資:主要瞄準遊戲及生活類項目,已投資總金額約20億台幣。

目前Line 的策略,就是以個人即時通訊軟體為核心,整合包括新聞、照相、遊戲、漫畫、占卜、支付、計程車、影音、音樂、天氣等生活服務,去串聯包括銀行支付業者、創作者、品牌企業、廣告商、遊戲開發商、內容供應商及實體舖串起生態圈,打造成為行動生活的入口平台。

圖說明
(資料來源:Line上市說明書)

在這樣的戰略下,Line 在說明書中也提到幾個主要營運重點:
1.保持持續性成長:除了擴充平台服務項目外,最重要的是要針對廣告主需求開發相關解決方案。
2.擴展海外市場:目前市場集中在日本、台灣及泰國,後續將深入包括新加坡、馬來西亞、越南、緬甸等東南亞國家,中東的沙烏地阿拉伯、伊朗與埃及也是重點區域,而美國部分也持續努力中。
3.強化基礎系統:積極取得安全與隱私相關認證,並運用第三方技術,並強化防火牆機制,也將發展大數據,提供更精準的行銷方案。
4.差異化目標迎戰對手:包括Facebook Message、微信Wechat、Whatapp、及Telegram都是相當強勁的對手,Line認為本身強項在於具規模化的使用者,因此如何發展精準客戶的行銷能力,將是競爭關鍵。
5.服務安全機制的建立:就目前Line的機制,使用者很容易會透過第三方應用被取得資料,此外,許多行業透過Line做行銷,也造成垃圾訊息過多,或是妨礙社會風俗爭議,如何避免使用者過去容易被搜尋,以及適當的外部監控機制,避免成為犯罪溫床,也將會是未來重要項目。目前在日本透過演講及活動舉辦,提升使用者網路素養意識,去年舉辦場次超過1000場。
6.積極選用優秀人才及加強公司治理。包括從薪資、人事制度等面向改善,並提高員工的創造性與獨立性。

關鍵字: #IPO #LINE
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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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