年終回顧 :募資時創投發好人卡的理由
年終回顧 :募資時創投發好人卡的理由
2018.02.12 | 募資

嗨呀!厲害啦!又到了年度回顧的時候(打鼓聲+掌聲鼓勵)。2017年下半年由於我們基金有第一筆close(終於!!!),所以總算開始比較積極的在看團隊,這半年來看了一些項目,歸納了一點心得,跟有興趣的人分享。

秉持著拿到資金的原因百百種,根本不太可能歸納出一個公式,因此這次主要分享一些紅旗(red flags),也就是我們很有可能會基於以下幾個看到的狀況而唱起了草蜢的「就在記憶裡畫一個叉」。身為創業家,如果可以避免掉這些,「理論上」可以獲得下一次募資會議的機會,增加一點募資成功率。

OK, here we go

1.太早期 (階段不對)

雖然是老調重彈啦,但卻是目前一半以上婉拒投資的原因。大部分是剛有個prototype,或是已經做兩三年(甚至有的是數十年),但剛要推新產品。就像之前寫的文章有提到,階段不同有不同的投資人創投機構本身的組成架構並不被允許投資單純idea或prototype這階段

還在idea/prototype的階段,較適合考慮天使投資人這樣的角色。另一個值得注意的點是,現在的投資環境更是對新創團隊不利。從調查機構pitchbook的報告可以發現,VC的投入金額沒有什麼變少,但案件數明顯變少,在早期投資階段這樣的現象更是明顯,代表目前全球投資人都趨向更扎(ㄅㄠˇ)實(ㄕㄡˇ)的去評估團隊,會等到團隊有更確實的成績後,才願意進去,即使這代表更貴的成本。

簡單來說,創投這一兩年的風向主要是投資「成長」,而非「建置」。創業團隊已經沒有太多easy money可以拿;不過相對來說,對於認真在做生意、紮紮實實衝客戶的團隊,其實是件好事。

2.無法有效與既有服務提供者競爭

競爭者分析永遠是一個重點,創投想要知道為什麼會是你可以主宰這個空間,進而變成獨角獸、龍、哥吉拉、金剛、或皮卡丘。有時候因為團隊組成較薄弱、或題目只是一個功能上的改善、單純UI/UX的進化、或是選擇了一個已經相當相當成熟的題目(像是測心跳步數的wearabels或其他直接跟FAAMG競爭的題目),都會大大增加募資說服成本。

3.硬要扯上blockchain

這很有趣,越來越多團隊開始使用區塊鏈的技術來規劃公司未來走向。區塊鏈是相當酷的發明,我們也相當期待未來更多區塊鏈的應用,但新創團隊請合理斟酌使用,不要「餒督(硬上的台語)」。

在目前區塊鏈還在試著踏穩步伐的時候,很多團隊提的訴求其實集中化的伺服器架構就做得很棒了,不一定要用到區塊鏈。我就有遇過一個做logistic報價媒合加追蹤系統的新創團隊(國外團隊),主打IoT+物流追蹤軟體,但硬要花資源時間去做區塊鏈讓客戶透過智慧合約下單。但智慧合約本身根本還在發展,且「智慧合約下單」這點真的是這門生意能否成功的重要因素嗎?他不是唯一做logistics追蹤的系統,其他沒用區塊鏈或智慧合約的競爭者,難道就做不下去了嗎?硬加上blockchain並不會看起來比較牛。

再舉個例兼打個廣告:我們今年有投資一家台灣團隊做跨境匯款的,就是很單純扎實的建立各國partner banks networks的API,去解決外籍勞工每月匯款回家鄉的問題。他們是fintech公司,一開始也沒有提到任何有關區塊鏈的技術,就是單純在解決一個很痛卻一直被忽略的問題,目前發展也非常非常好,因為技術不是全部的重點,做生意才是。

4.AI for XYZ

人工智慧的訴求點比區塊鏈清楚多了,不會有「餒督」的感覺,但卻有「濫用」的fu。現在要遇到一個團隊不是在做AI的反而比較難(誤)。

AI題目在目前遇到最大的問題(先撇開有些其實不是AI或單純使用第三方的開源AI model),就是我們稱做magic beans狀況。常常聽到團隊說:「我們的AI最棒惹,可以產生最佳解!」,然後試著要賣給我那顆魔豆。像下圖那個插畫一樣,我到現在還很難光是聽founders講說自己的AI會是最棒的這情況要怎麼評估?

畢竟早期團隊還在努力收集data去調出一個很棒的model,也還沒有明顯的方式去呈現自己的AI演算法是大幅度優於其他競爭者的。所以往往又回到老問題:你在解決什麼問題?有多少付費客戶?使用狀況如何?團隊組成背景如何?一樣又是回到”做生意”這點;而AI題目(或上述blockchain題目)的話創投會更看重「團隊」這個幾乎是決定性因素。主打AI的話,至少團隊要有相當程度的數學、物理、資訊科學等的專才。所以如果是單純套上AI的名字來募資的,是很容易被看穿的。話雖如此,若是有人有答案怎麼在早期有效評估這種AI魔豆案件的話,歡迎留言分享討論。

5.商業模式在追求低毛利

這點相當重要。有不少滿屌的技術,不錯的團隊,做的事情市場發展潛力也大,但切入點卻是相對低的毛利來做商業模式。不管是因為客戶選錯、或是為了喝牛奶養一頭牛(這比喻好怪⋯⋯
可能可以說是像為了要賣軟體而做自己的硬體、或是適合license的東西卻要自己做應用)、或是單純定價策略考量。太低的毛利對於創投的評估上著實像是一堵牆,要考慮很久才有可能跨過去,主因是現金很有可能比想像中快燒光,且不利於scale。而往往這點也是最難跟創業家溝通的,大部分的創業團隊是不太願意更改商模,畢竟這可是內部開會一陣子決定的方向,且創投又不一定是對的,憑什麼一個會議就要我們更改?其實這也是非常合理的想法,只是通常這時創投就會選擇韋禮安的慢慢等

6.什麼都可以做,也還真的什麼都做

個人之前創業就犯過這樣的錯誤。我們有個技術,為了呈現這技術多厲害,我們總是說什麼領域應用都可以做,什麼樣的產業都是我們的客戶,且還真的到處跟各產業的人見面開會,搞得自己非常忙,每個看似都有機會,卻都無法順利成交。這樣的狀況很常發生在以技術為主的台灣文化。但早期創投要看的是一個很扎實合理的切入點,讓這群early adaptors會付錢去使用你的服務,且相當滿意到願意當你的傳教士,去抓更多像他這樣的early adaptors進來,這時就有PMF(product Market Fit)的fu,再繼續做深,up sell,讓他們願意付更多錢,之後再開始延伸到其他產業。

7.誤會大了的營收數字

這越來越常發生且還需要一再追問才會說實話。當創投在看營收時,我們想看的是真正公司可以放進銀行戶頭且財務報表上列入「營收」這個會計項目的數字。但不時會看到新創團隊把GMV(Gross Merchandise Volume)或類GMV相關的數字放在營收中,導致可能營運前半年營收就有幾百萬台幣的驚人表現。這種有點刻意誤導投資人的數字呈現,對我們來說是個大忌,幾乎直接放入拒絕的籃子裡。但如果真的是上線不到半年就有一兩百萬台幣實質的營收收入的話,麻煩與我聯繫喔……… 愛你~(創投臉)

8.很多口頭上的投資人加入

聽過不少可怕的故事,就是投資人口頭上答應投資但最後翻臉不認人。因此每次有團隊跟我說:「TK你們要的話要快喔,我們已經有A創投說要投,B企業也要進來,C天使說想全吃,我們還在考慮要選哪一個」,這時我都會捏一把冷汗,一來是如果已經這麼多人要投你了,為什麼你還在參加pitch活動或是媒合會?二來是投資人「口頭上」的答應真的相當薄弱(連term sheet都不具法律效力了),說老實話並不構成FOMO(Fear of Missing Out),因此這樣的狀況其實是創業家自己要小心,不要遇到開一堆空頭支票的投資人而相當開心的增加burn rate然後後悔莫及。

結論:回歸生意本質

說了這麼多,其實就一個takeaway:請扎扎實實地做生意。這世界不缺追逐風口的人,缺的是吹風機(製造風口,不是吹頭髮的那種!)。努力去發掘這世界上尚未被滿足的缺口,深入了解該產業,搭配著科技的進步來提出合理又超乎預期的解決方案,並且瘋狂的努力執行,好好做生意,上述的問題很自然的就不太會出現。

再次強調,募資成功的原因百百種,且我們Quest認為不ok的點不一定其他創投也覺得不ok,所以上述這些點是參考,生命有一種絕對,但募資沒有。恩,這篇文章用了四首歌,看來是時候該去唱歌了⋯⋯。大家2018年快樂!

本文由TK Chen授權轉載自其Medium。

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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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