傳統倉儲服務上網賣,Boxful完成B輪5.4億元募資,台灣將扮演新服務開發試點
傳統倉儲服務上網賣,Boxful完成B輪5.4億元募資,台灣將扮演新服務開發試點

形容自家服務是實體版Dropbox的香港新創團隊Boxful,今(6)日宣布募得新一輪由中國世茂集團領投的1800萬美元(約合新台幣5.4億元),另台灣的僑福集團也是這輪投資人之一。而累計至今,Boxful已募得2610萬美元(約合新台幣7.8億元)。雖然目前看來這筆新募得資金未來主要將用於開發中國深圳和日本等其他海外市場,但Boxful強調,經過一年多來的運營,他們看好台灣市場潛力,也會將台灣做為新服務開發的重要試點。

迷你倉這類個人倉儲服務其實行之有年,而Boxful和傳統倉儲服務不同的地方在於,他們提供到府收送服務,以及採取使用上較為簡單、方便和彈性的網路隨選訂閱制。舉例來說,使用者可以上網選擇需要的空間或儲物箱數量,預約收件時間,以月為單位,可以隨時取消租用,拿回物件,最低使用價格從99元起跳。另外Boxful台灣區總經理許仄偉強調,他們對倉庫也有比較嚴格的管理標準。

成本管控嚴,在香港市場已達損平

而和其他主打O2O服務的不同之處在於,Boxful雖然主打更低的價格、更好的服務,但每月要負擔的營運費用不高。以Boxful在台灣市場的營運狀況來看,目前他們在汐止工業大樓租有三間各一百坪的倉庫空間,以及租有兩台物流車,另因為許多程序可以經由系統完成,所以台灣團隊人數包括客服、行銷和車隊、營運人員在內總共10人,是比較精簡配置和輕資產部屬,也沒有採取比較大規模的補貼手段。

另Boxful公布的營運數據指出,目前他們在大台北地區有超過一千位使用者,其中約8成是長租戶、2成是短租戶,截至目前為止每個租戶的平均租用時間約10個月,平均每個用戶每月貢獻金額接近1000元,推估每月營收可能超過100萬元。

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Boxful台灣區總經理許仄偉表示,在台灣市場的營運已經接近損平點
圖/ 侯俊偉/攝影

許仄偉表示,他們香港營運進入第三年已經做到損益兩平,而經營一年多的台灣市場也已經接近損平。他認為這除了是因為他們本身對成本管控嚴格之外,經營這塊市場最大的挑戰其實是消費者教育,也就是要如何讓消費者覺得把家裡的東西放到外部倉庫這件事是正常。而一旦跨過這個門檻,消費者就不太容易離開了,以香港來說,用戶的平均租用時間已經拉長到18個月。

不過當使用者和物件數持續增長,未來還是會有擴大倉儲空間和增加派送車輛與服務人員的必要,因此未來要如何用效率減少人力、物力需求,以及如何管理愈來愈龐大的物件數,還是可能面臨的挑戰。對此許仄偉也表示未來希望可以提供使用者更多元的配送時間選擇,並將目前24時內提供服務的時間進一步縮短到十小時內,提升服務效率,也墊高競爭門檻。

看好電商需求,未來不排除增加撿貨服務

另外他提到,迷你倉其實是在具有高房價、空間小、流動人口高,或是高消費等特點的地區才會有比較大的需求,因此以台灣來說,在大台北之後,要如何擴張,可能是另一個要思考的問題,而他們目前還沒有答案。

但除了鎖定個人租用之外,許仄偉發現如電商這類商業租用在台灣看來也相當具有發展性,表示未來他們不排除會在統倉服務之外,更進一步為電商業者提供撿貨服務。

關鍵字: #O2O
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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