阿里巴巴之後全美最大IPO?傳Snapchat已遞交上市申請
阿里巴巴之後全美最大IPO?傳Snapchat已遞交上市申請
2016.11.16 | IPO

儘管和矽谷敵對的唐納.川普(Donald Trump)出人意料地當選美國總統,但這並不會影響到Snapchat最快於明年3月進行公開募股的進程。

根據路透社的報導,Snapchat已秘密向美國證券交易委員會(SEC)提交IPO(首次公開募股)申請,擬尋求籌集高達40億美元的資金。目前Snapchat公司代表拒絕對該報導置評。

據瞭解,Snap在首次公開募股時的估值將定在200億美元至250億美元。《華爾街日報》上月曾報導,Snap的估值將在250億美元甚至更高。目前尚不清楚何種原因導致了Snap在首次公開募股時下調了公司的估值預期。但最終融資規模尚未確定,未來或有變動。

對於一家公司而言,在實施IPO之前可以對公司估值作出調整,旨在緩和投資者預期,從過往其他一些公司來看,在實際交易中更有可能抬高自身估值。

位於洛杉磯的Snapchat,因其所開發的應用能夠滿足使用者分享自拍、影片,瀏覽新聞影片以及與朋友視訊聊天的需求,因而在年輕群體中快速走紅。在上一輪融資結束後,Snapchat在私募市場估值達到了180億美元,這意味著Snapchat將成為自2013年11月Twitter IPO以來,再度進行IPO的最大一家社群媒體公司。

目前,Snapchat已從最初的簡單自拍工具變身為一款媒體平臺,從而引發廣告客戶關注。在過去的一年時間裡,Snapchat開通了可供新聞合作夥伴建立迷你手機雜誌的多個管道,同時,Snapchat還將使用者的短片進行編輯,向全球使用者提供直播服務,Snapchat通過不斷創新廣告形式比如贊助濾鏡等,推動了公司營收節節增長。

如果Snap按照當前的估值水準進行首次公開募股,這也將是繼阿里巴巴集團在美國證券市場掛牌交易後最大規模的首次公開募股。Snap預計明年初實施IPO,可能將標誌著科技領域IPO市場在經歷2016年低迷狀況後開始復甦。據彭博資料顯示,今年以來,美股市場僅有九家科技公司實施IPO,創下七年來新低。在九家企業當中,即使是於今年6月在紐約證券交易所上市、融資規模最大的電話追蹤服務廠商Twilio,其融資額也僅為1.725億美元。

上一在美IPO較為風光的科技企業,還得追溯到去年的11月上市的線上約會網站Match,該公司實施IPO時估值約為29億美元。

Snap在今年年初曾向投資人表示,公司今年的營收將有望達到2.5億美元至3.5億美元,2017年最高將達到10億美元。但一位消息人士指稱,考慮到很長一段時間一直沒有大型科技公司進行首次公開募股來檢驗市場,以及著眼於考慮公司股價的長期表現,Snap高階主管計畫在首次公開募股及發行價的問題上表現得更保守一些。

本文授權轉載自:36氪

關鍵字: #Snapchat
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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