AppWorks Demo Day,2/3團隊來自海外、聚焦「分眾服務」
AppWorks Demo Day,2/3團隊來自海外、聚焦「分眾服務」

AppWorks之初加速器今天(26日)舉辦第14屆團隊成果發表會,創辦人兼合夥人林之晨笑說,這應該是目前最國際化的一次,因為在總計27組團隊中,有高達三分之二,共18家新創來自香港、新加坡、和馬來西亞,「不僅是台灣政府要走新南向,其實東南亞團隊也愛來台創業。」

香港新創愛台灣,14組落地發展

其中,屬於「香港幫」的團隊至少有14家以上,比例相當驚人,也有不少成員是金融背景出身,從匯豐等大型國際銀行離職創業。

想像中,這些團隊的創業主題應該要跟FinTech比較有關係,但實際上,只有區塊鏈資訊平台DeVita、P2P借貸服務BidLend和P2B金融借貸平台FundPark等三家新創公司跟金融有關係,而表現最突出的FundPark已成功融資210萬美元,超過新台幣6千萬元。

香港團隊 FundPark
香港團隊 FundPark 顛覆傳統銀行既有風險演算法,打造出亞洲少見的 P2B 貿易融資平台。
圖/ AppWorks

不過,大部分的香港創業主題仍相當多元化。像是HITA,以商業用音樂為主軸,提供素材豐富的自創音樂庫、讓實體店鋪能在合法範圍內,創造消費者更好的購物體驗。特別的是,他們還可以替店家客製化音樂,打造專屬的「企業配樂」,包含香港時代廣場、中國百家連鎖商店都已經採用服務,台北微風廣場也正在洽談當中。

還有BookFun365,看準華人按摩商機,目前已經蒐集全香港1,500家不同地區、類型的按摩店,讓用戶可以即時預約服務,上架三個月,創造近百萬的營業額。

也有人選擇觀光旅遊主題創業。Pokequide室內導航App,能精準判斷乘客在香港地鐵的幾號車廂和門口位置,降低轉乘難度,目前被下載量超過12萬次,他們也在五月底上線台北車站的版本。

另外,也有團隊看準客服商機,推出專屬訂位機器人Bookbook Bot;同樣是聊天機器人,HIGH 5推出的智能客服機器人,則號稱有80%的對話精準度,能在幾分鐘內完成Facebook Messenger設定。

Cloudbreaker則是發表了網紅搜尋排名網站,分析不同領域的網紅,對各個產業、品牌的影響力,透過分析Facebook、Instagram,約兩千萬條資訊,用量化方式呈現差異,已經吸引200個企業會員使用。

Cloudbreaker
透過網紅粉絲的數據分析,可發現有幾百萬粉絲的林志玲,若代言運動品牌,其實效果可能沒特定領域的名人來得好。
圖/ 吳晴中/攝影

電商+平台,搶進分眾市場

這次發表,除了香港團隊的氣勢驚人,觀察AppWorks Demoday,還可以發現另外一種現象,就是許多團隊選擇以「分眾」市場做為出發點。

有一部份的創業主題是「垂直性電商」,例如團圓堅果,號稱是台灣過去八個月來,成長速度最快的堅果電商品牌,「銷售數量已經可以堆成1.7座101大樓高度」,回購率也有不錯的42%。

團圓堅果
團圓堅果的粉絲相當死忠,有機會跟隨「前輩」早餐吃麥片,打下電商江山。
圖/ 吳晴中/攝影

另外,來自馬來西亞的健康食品自有品牌Signature Market,同樣專注經營分眾領域。

同時,有不少團隊選擇切進O2O線上線下的平台整合服務,例如,HairMap美髮地圖,吸引2,400位設計師加入,服務價位都落在500-1500元左右,加入平台後,比起原本的吸客方式,業績增加35%。

ballers球咖,則是一條龍式的籃球服務平台,只要付清少許場地費,團隊會幫們找球友參加比賽、連球衣、裁判都會提供,同時也有即時數據記錄,方便科學化訓練,上線半年,已舉辦超過100場比賽。

archiparti則是由一位設計師創辦,希望讓更多年輕設計師能靠接案擁有更好的收入,雖然主要市場在香港,不過現在也有400多位臺灣世紀師夥伴。

當然也有較少見的類型,例如已經在先前提到的BookFun365,主攻按摩;FindDoc在香港提供即時醫療預約服務,其實都是平台整合的創意。

雖然這次也有少數的IoT團隊,例如打造寵物陪伴設備,讓舊手機變毛小孩玩具的PhoneBot風保科技;打造Pos機兼一站式的電子商務平台Cyberbiz,不過AppWorks整體的團隊,創業主題仍相當對各式創投的胃口,畢竟從過去的表現看來,團隊募資、營業額的表現,都有一定水準。

林之晨認為,在他們的團隊生態系下,過去12個月,320家公司的總估值突破12.1億美元(約新台幣364億元),希望很快可以出現獨角獸。他期待,繼續讓更多年輕創業家出現,才是真正符合政府政策,打造真正的前瞻基礎建設。

關鍵字: #appWorks #林之晨
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

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。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

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。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

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。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

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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