創業投資聖經:4個要點讓你成功打動創投、拿到投資
創業投資聖經:4個要點讓你成功打動創投、拿到投資

一般來說,募資有各式各樣的管道,並沒有單一的作法。創投業者也形形色色,成功打動某一個創投業者的案子,拿到另一家創投業者面前,可能完全沒轍。各家創投業者的情況都不一樣,所以,最好搞清楚你要打交道的業者、對方的手法,還有過程中要用到的資料。

做好功課,才能找對創投業者

出門找錢之前,先想清楚自己打算募多少錢,金額會影響你打交道的人選。譬如說,打算募到50萬美元的種子輪,可以去找天使投資人、種子階段創投、超級天使、微型創投,以及早期階段的投資人,包含大型創投基金底下的業者。但如果要募到1,000萬美元,則要找大型創投業者,這時你需要的是有能耐吃下500萬美元的領投人。

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圖/ shutterstock

時間需求根據行業的不同落差很大。種子階段的軟體公司,一年左右應該看得出進展;藥物通過美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration , FDA)核准,至少要花上七年。如同你的財務模型一樣,別太在意要估到多精準,結果很可能不準。所以不如先確認你手上銀彈充足,撐得到有實績見人再說。

還有,小心別要求超出需求的金額,募資最糟糕的情形就是,讓投資人對你的案子感興趣了,但募資金額卻差距目標太大,最後卻胎死腹中。例如,種子階段的公司需要50萬美元,但你對外放話要募到100萬美元,在過程中,創投業者和金主可能會問你:「這輪募到多少錢了?」如果你回答:「已經募到25萬美元。」金主通常會認為,你的募資會達不到目標,而打退堂鼓。但如果你回答:「要募50萬,已經承諾出資的有40萬,另外還有一到兩名投資人可能出資。」兩種回答聽起來截然不同,畢竟超額認購的募資回合,大家都想參一腳。

關於創投夥伴人選,創業者能發現的資訊絕對不只聯絡資訊。你可以找到對方投資哪類公司、偏好的發展階段、實績、挫敗、方法及策略(至少知道行銷手法),以及重要人物的背景。不難想見,從社群媒體找上素昧平生的創投業者,是建立關係不錯的起點。因為成為創投業者的粉絲,可以滿足對方的虛榮心;在創投業者發布的文章底下謹慎地發表評論,也可以讓創投業者留下印象,甚至開啟彼此合作的關係。

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圖/ shutterstock

假設有好幾家創投業者找上你,通常你可以將他們分成三群人:帶頭者、支持者、其他人。你的目標是找出領投者,也就是出來擺平投資條件書、帶頭籌募資金、投資人關係最活絡的業者;募資也可能採取共同領導(通常由兩家主導,偶爾會有三家)。此外,讓數家創投業者挺身而出,競逐領投的地位,對你而言是件好事,但前提是這些創投業者不能互通聲息。

創投業者如何做投資決策?

你和創投業者最早的少許互動,由對方的作風及一開始的窗口而定,通常待遇差別很大。不過,等到創投業者終於不再只是一時興起,就會著手盡職調查的流程;這道手續並不是正式法律上或技術性的關注,而是代表「我要邁向下一個階段」。

在盡職調查階段,創投業者會問起很多事,像是簡報、預測、客戶管道、目標、開發計畫、競爭力分析、團隊背景等,這些都很正常。有些創投業者比較老經驗,你拿什麼東西募資,他們就看什麼;有些創投業者會交代很多工作,讓你忙到雞飛狗跳。不管如何,提供資訊前,要確認自己是在和合夥人(常務董事或普通合夥人)層級交手,並不是對方的投資副總在探底細而已。

隨著流程的推進,你會不斷與創投業者挖掘機會,或創投業者會開始放慢往來的腳步。要特別當心先是一頭熱、接著降溫、後來冷淡,卻遲遲沒明說不要的創投業者。有些創投業者喜歡速戰速決,沒意思就和你明說,但很多創投業卻不是這樣,也許是沒看見理由,或想保持彈性,不想先把事情說死,或只是不會做人、不尊重對方,而不願肯定地收手。

到頭來,創投業者還是會決定要不要投資,如果願意投資,下一步就是提出投資條件書了。

談判前的準備工作

不管你有多懂投資條件書,談得到的投資案才是你的。很多人到了談判時都變成了軟柿子,就連律師也不例外。募資的談判重點只有三個:談出結果且條件公道、沒賠上私人關係、了解自己談到的投資案。

當你因募資與人談判時,要先有個計畫。想好自己要留意的重點、清楚哪些地方願意退一步,以及什麼情況下乾脆走人。接下來,你要在事前花些時間,了解對手的底細。預先知己知彼,還有機會打中對方的強項、弱項、偏見、好奇及不安。俗話說,知識就是力量,在這一行絕對管用。而且記住:就算有把柄可用,也不一定要用上,而是把它當靠山,若事態急轉直下,也可未雨綢繆。

切記:談判桌上,總是各有所長。雖然有小蝦米對抗大鯨魚的時候,但小蝦米並不是腦袋空空,肚裡沒有半點墨水。天生我才必有用,找出你的過人之處,以及專剋對手的殺手鐧,才能在談判桌上一展雄風。

創業方籌碼:掌握賽局理論,引發創投競爭

賽局理論(Game theory)是一個在規定的限制下,極大化收益及極小化虧損的數學理論。這種理論廣泛用在解決各種決策問題,例如軍事策略或經營政策。賽局理論指出:情況本身潛藏的規則,會影響其結果的演變;這些獨立於當局者的規則,能預測及改變當局者在限制下的互動。清楚有哪些隱藏的規則,是坐上任何談判桌的重點工作。

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圖/ Shutterstock

任何一次的談判都不會是一勞永逸、贏者全拿的局面,但這個道理不是每家創投公司都懂。通常愈老練的創投公司,眼光愈長遠,但也有目光短視的時候。除了菜鳥創投,經常代表創投公司或企業的律師很容易短視,而企業主也很常犯這個毛病。記住,當局者改變不了規則,但可判斷出差勁的玩家,而且賽局理論也是洞察對手的好方法。

除了掌握重點,知道如何與對手談投資案之外,有些事情你如果能夠做到,就能增加你的談判籌碼。對創業新手來說,時機非常重要;最好能讓每家創投公司都在差不多的時間內提出投資條件書。這件事不見得容易達成,因為有時你會對某方提不起勁,但對另一方又想加快步伐。光想就不簡單,不過,如果能讓各創投公司差不多同時同意投資,那麼比起先到手一份投資條件書,你的處境會好過許多,然後再靠到手的條件騎驢找馬。

子彈充裕的談判絕對會比彈盡糧絕的談判要容易許多。

當你終於拿到好幾份投資條件書,上面的條款多半大同小異(通常有利於創業方),真正要談的就只剩下估值與董事會控制權。你大可表示自己可能會接受的其他選項。切記,怎麼做都好,就是不要簽了約之後三心二意,隔天又改變主意。挑出幾個地方,明確說出自己的期待,而且堅持不讓步;但要挑對地方,並在談判時留下些許餘地,只要你願意在其他較不看重的地方妥協,合作案很快就能談成了。

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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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