[專訪]「最體貼女性」交友服務Coffee Meets Bagel推中文版進軍台灣|數位時代 BusinessNext

「網路交友無真愛？上網徵友的人都是男性？」無論你是否曾經用過市面上近百種的交友軟體，或多或少都會有這樣的疑慮，甚至有許多APP變成了尋找一夜情的工具。號稱最「體貼女性」的美國交友軟體「Coffee Meets Bagel」就致力扭轉這樣的市場現況，如今更要進軍台灣，打算在12月底發表中文版介面！

功能設計都是為了「妳」，用戶「女多於男」交友軟體將登台

Coffee Meets Bagel主打「女性優先」，根據SurveyMonkey Intelligence統計，在「陽氣」旺盛的線上交友市場中，只有三個軟體的用戶數「女多於男」，Coffee Meets Bagel就是其中之一，女性使用者來到57.3%，僅次於Christian Mingle的58.6%。

「單身女性當然有交友渴望，但是對她們來說，擁有安全、隱私的情境非常重要。」Coffee meets Bagel創辦人Dawoon Kang認為，不會有一家公司希望自己的約會軟體以「調情」出名，工具的本身並沒有錯，可是產品的設計方向確實可以將使用者導向認真的交友關係。

她表示，許多交友軟體的介面是以照片為優先考量，強調能快速瀏覽、認識更多用戶，這樣的體驗雖然很順暢，卻在左右滑動的過程中，忽略了結交新朋友的本質。

「根據我們調查，在交友軟體中只有27%APP對話是由女生開始的，但如果有仔細的個人背景說明，加上共同興趣、共同朋友，女生比較容易相信透過軟體接觸到的男生用戶並非只想玩玩。」Dawoon Kang強調，使用Coffee Meets Bagel需透過facebook註冊，每個帳戶至少會有兩個專員上網調查是否「真有其人」。

主打交友不是靠「量」就好，演算法選擇「共同興趣、朋友」優先配對

每天中午，男性會員都可以得到最多21個「Bagel」（瀏覽用戶機會），替自己欣賞的女性按讚。而女生可以在這些已經表達心意的男性用戶中，挑選自己的喜歡對象，此時雙方才能夠真正進行對話，不過每天最多只能選擇一位新用戶聊天。

Dawoon Kang強調，Coffee Meets Bagel看似限制重重，主要還是希望讓女生安心，且透過量的管制，減少不認真交友的行為出現。「我們的演算法會優先配對擁有共同朋友的男女用戶，因為在我們的內部統計中，37％的用戶會因為有共同朋友而願意進一步互動。」Dawoon Kang這樣說。

凡事都以女性角度出發，也因此Coffee Meets Bagel上頭沒有「隨意聊天」這樣的功能，除非雙方互相按下喜歡，才會開啟對話，甚至只能看見名字而不會透露姓氏。萬一真有不適當的對話出現、不想再跟對方聯繫，用戶隨時也能夠進行檢舉，演算法會自動將對方排除、不再出現。

獲得注資超過千萬美元，Coffee Meets Bagel商業模式靠「軟體內購」

儘管未透露會員數，但Coffee Meets Bagel用數據證明，專注服務女性用戶也能成功在線上交友市場佔據一席之地。根據他們的內部資料，從2012年創立至今，已經創造1百萬次約會，誕生近1萬5千對情侶。

Dawson Kang表示，他們的商業模式來自「虛擬貨幣儲值」和「應用程式內購」。例如大頭照分析功能，讓用戶同時上傳兩張照片，由系統判斷出哪一張照片有較大的機會吸引對象；「sending a woo」功能，則是給用戶表達「決心」，告訴對方我很想跟你交往。而這些額外的付費功能，都得透過他們的虛擬貨幣「beans」來購買。

從募資金額來看，矽谷創投顯然對Coffee Meets Bagel很有信心，光是2015年的A輪募資，已經找到780萬美元資金（約新台幣2億4千7百萬元），若加上更早期的天使投資，這個女性交友軟體已經獲得約新台幣3億5千萬元的銀彈支援。

「台灣沒有真正注重品質的交友軟體」

既然有錢也有市場表現，Coffee Meets Bagel為什麼還想來台灣，在小人口市場打廝殺戰？Dawoon Kang的看法是，「台灣還沒有真正注重交友品質的軟體出現。」

其實若以海外市場來看，Coffee Meets Bagel先選擇到香港、新加坡試水溫，台灣已經是亞洲第三站，不過Dawoon Kang認為，台灣和這兩個地方一樣，同樣都有大都市存在，緊湊的生活步調加上都會男女不願意草草結婚，「只要滿足交友痛點，就有商機存在。」

目前在台灣，已經有新加坡BeeTalk和Paktor、日本派愛族等國際交友軟體出現，美國Coffe meets bagel預計在12月20日舉辦記者會，發表中文版介面，勢必會讓本來就熱鬧的市場，再添話題。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。

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