[專訪]台灣市場並不小，星國Aimazing來台攻支付|數位時代 BusinessNext

今年Meet Taipei創新創業嘉年華的金融科技展場，有個團隊很特別，創辦人來自馬來西亞，在台灣求學，現在在新加坡創業。他們做的是聲波支付，團隊的名字叫做：Aimazing。

新加坡三大銀行之一採用他們的技術

新加坡前三大銀行之一成為Aimazing合作對象，除了星國，團隊也進軍斯里蘭卡市場，現在瞄準台灣市場。

今年九月Aimazing才有了第一個客戶：新加坡線上餐券平台CHOPE。系統會發出一段聲音到訂餐者的Gamil，訂餐者要用餐時，掏出手機靠近機台播送聲音就可以結帳，不需要靠QRCode掃瞄。

此外，新加坡的辦公空間平台Flezio也採用他們的技術，使用者會收到一段加密的聲音，這段聲音記載了使用者的訊息，可以以此預定辦公空間，還有打卡功能，知道你的進出時間。

準備進軍台灣

台灣也是他們的目標市場之一。Aimazing執行長湯逢浚（Jun Ting）指出，「我知道台灣已經有像紅陽這樣的公司，提供聲波支付，他們做的是和電子錢包綁在一起、很完整的解決方案，但實務上很多銀行自建電子錢包了，因此Aimazing只做中間聲波支付的技術開發，完全不和銀行業務重疊。」

少年時期第一次創業，父母凌晨上法庭，忍痛出場

湯逢浚笑起來有些神似歌手李榮浩，還很年輕不到30歲，卻有兩次創業經驗。他在15歲時，就在馬來西亞創辦類似卡提諾的論壇「Citycoral」。

當時還是國中生的他，拜百度與Google為師，用QQ聯繫有經驗的專家，自學架網站和申請域名，結果平台成果超乎他的預期。「這裡有15萬會員，辦個網聚都有上百人來，而且都是付費參加。」湯逢浚說。

「但我爸說要斷絕父子關係。他覺得我花太多時間在自己的事業上，學校成績一落千丈。」湯逢浚說。後來有報社採訪他，區域性國會議員也找上他，想要業務合作，他父親才開始肯定他。

不過，這段事業轉折的重大原因，不是父子衝突，是跨年凌晨的手銬。

2008年湯逢浚辦了一場跨年泡沫舞會，吸引近500人參加，結果被警方認為是非法集會（在馬來西亞只要三個人就可能被控告為非法集會），當場被警察銬上手銬，他的父母在凌晨趕往警察局探望。

「被抓後有整整三天沒出門，覺得很對不起家人，我還是個高中生，卻要請假上法庭。」湯逢浚回憶。於是他忍痛以超過100萬元台幣的價格賣掉公司。

台灣求學二次創業，慘賠收場

賣掉公司後，創業的想法還是在他腦裡圍繞著，沒有停過。他飄洋過海來到台灣，在實踐大學國貿系求學，也在這個時期，開啟他第二段事業。

由於實踐大學的服裝設計非常有名，大二時，他找來服裝設計系的朋友，到松山五分埔批貨，開始服飾電商事業。

但這次創業讓他賠光自己所有的資本。「我學了非常多的東西，做了很多事情，但另外一位共同創辦人說實在太累了太辛苦了，他不要做了。」湯逢浚皺著眉頭。

他省思，「第一次成功的經驗你們都不行，我最行。因此很多意見，我都沒有去管他，只想要做自己的。但事實上，我需要夥伴。」

兩次的經驗，還是沒有澆熄他的創業熱情，他在在學校開始理解創業是怎麼一回事，畢業後在台灣的期貨公司工作一短時間。後來，他和朋友飛到北京中關村住上一個月，準備三度創業。

台灣法規太嚴格，最後落腳新加坡

但要在哪裡創業呢？是自己的家鄉馬來西亞？還是求學的台灣？都不是。

「原本有考量在台灣，但在台灣做個第三方支付電子錢包最少要三億資本額，我覺得很傻眼。」湯逢浚睜著大眼睛。

中國市場則早就有支付寶和微信支付兩大巨頭，這時新加坡政府向他們招手。新加坡端出一大盤創業牛肉，香噴噴的。湯逢浚最後落腳新加坡，目前團隊共五人。

談起選擇新加坡的原因，他說。首先，新加坡補助120萬元台幣讓團隊開發聲波技術，而且申請這筆錢並不困難，「企劃書連10頁都不超過，但若是台灣可能要寫個50頁吧！還要寫到你的服務能為台灣金融業帶來什麼貢獻？要花很多時間扯很多東西。」湯逢浚說。

再來，星國政府還派出律師與博士級人才輔助他們申請專利。此外，還有免費的辦公空間，以及國際化的團隊，讓他隨時可以和來自哈佛或麻省理工大學等人才交流。

他們雖然落腳新加坡，但有台灣資工系的學生輟學加入團隊，可見團隊的魅力。

啟示：團隊、人才走出台灣？

台灣政府近來力推開放的創業環境，希望國際創業家來台，但嚴格的法規還是這些創業家的阻礙。

一名金融科技創投就曾說，「台灣很難成為金融科技中心，但工程人才濟濟，適合到國外創業。」

那台灣金融科技產業定位到底是什麼呢？台灣團隊的優勢是什麼？要先鼓勵國際創業家來台，還是先鼓勵創業家走出去？

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/