[專訪]台灣市場並不小,星國Aimazing來台攻支付
[專訪]台灣市場並不小,星國Aimazing來台攻支付

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。

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湯逢浚(中)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。
圖/ 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?

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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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