給台灣創業家:你可能不是獨角獸
給台灣創業家:你可能不是獨角獸
2018.01.09 | 募資

歲末我想藉這個機會討論一下一個新創公司創立後一兩年後常常會碰到的問題:我的公司未來兩年的成長曲線到底長什麼樣子?

或許是因為新創狂潮的喧染,若被問到這問題,很多台灣新創可能還是會以,「天使投資人、種子基金、A輪、B輪⋯⋯」的新創獨角獸脈絡去走。

很可惜的是,這對多數的台灣新創而言,恐怕不是正確答案。我們為什麼會有這些觀念呢?

因為台灣新創界的許多消息是直接從美國或中國的傳媒轉貼過來的,並沒有經過實戰經驗消化、過濾、篩選適合台灣的創業資訊。美國和中國不用說,是世界兩個最大的市場,除了這兩個市場內的新創公司外,大部分國家的新創公司都不太可能用獨角獸模式操作。

光從世界上的科技獨角獸都是美國和中國公司就可以看出這點,就連歐洲的科技公司在A輪之後都會轉攻美國市場,跟美國VC募資,這一切都和市場大小和業務通路有關。

許多創業家不了解獨角獸模式的「代價」

翻翻台灣的科技相關媒體馬上可以看到有多少篇幅用在報導獨角獸和美中「募資狂」科技公司,卻很少有人討論走這種獨角獸新創模式的代價和籌碼。

在台灣,很多創業家常常抱怨籌不到錢,說台灣籌資環境很差。事實上台灣籌資環境不但不差,熱錢比例上來講還比美國多很多,現階段台灣創投界卡在台灣投不出去的資金總額高達上億美元。

那為什麼創業家和創投之間會有這代溝?因為許多創業家不了解玩獨角獸模式的代價。

許多創業家以為只要拿出點營收、講講自己的產品,給人家「好像會賺錢」的感覺就可以拿到投資。事實上,創投的算盤比這還要單純一點。

創投和傳統私募基金最大的差別在於創投不會像私募基金一樣等你慢慢經營、拓展店面、每年業務成長10%,搞個什麼二十年永續經營,創投的模式在於投資高風險與高報酬率的新創產業,一旦商業模式奏效,便可以在短時間(通常五年內)快速擴張,投資報酬率是上看至少十倍、二十倍,故此投資成功率通常會比私募基金低很多。

從這點來看,其實很多台灣的新創公司是不太可能走這種爆紅模式的,在某種程度上反而需要回歸私募基金的思考方式。

台灣新創如何轉彎?

身為台灣新創,當有人問你說你未來你的公司要如何發展?

若回答說你想要籌資拓展台灣市場,然後接著要去打中國、打歐洲、打美國、打東南亞,是不太負責任的答案,而通常有點創投常識的投資人一聽就會打你槍。

你要知道,光是要準備去打其他市場就需要許多銀彈,即使你想要打,台灣島內可能沒有具備國外市場的相關產業的人才協助你東征西戰。

最現實的問題就是,連這些市場內的業務人才都打不下來了,就憑你一位門外漢一句話就想要拿創投的錢去拓展海外市場?

中美新創衝到上千萬用戶都還在虧大錢的故事,主角不可能會是你

這種口徑拿不到投資很正常。這樣說並不是要潑拓展國際市場的創業家冷水,而是提醒大家要「務實」。

在小市場的缺點,就是你不能夠用「量」去補「質」。許多美國和中國新創那種衝到上千萬使用者都還在虧大錢的故事,「主角不可能會是你」。

因為你的基地在台灣,當要籌資往外拓展時,你的成績單必須要著重於品質。若你的商業麼是在台灣市場都無法賺到錢的,不要妄想有人給你錢去中國、日本、美國冒險。

你的階段性目標必須要以幾百萬人的客戶群為考量,而不是幾千萬人。

在小市場經營,先求穩定並不是錯。你寧可先把商業模式在這個市場調整好以後,再去討論是否要再籌資擴張,而不是把籌資擴張當成公司的目標。當然,這此並非要求新創放棄國際市場,但是要了解階段性目標的重要性,否則當地市場的第一步沒走穩,接下來都是空談。

而說到因為商業模式過度仰賴「量」而困在台灣上不著天、下不著地的A輪後新創,其實台灣過去幾年的當紅炸子雞,尤其是做餐飲(如餐廳POS系統和餐廳訂位),或是大眾民生產業(如水電工平台和禮品代送等),在前面幾年在台灣市場成長用戶數和營業額成長迅速,但是台灣飽和了以後卻發現台灣的營業額無法支撐獲利成長(甚至無法打平收支),而商業模式的成果不佳,也很難說服創投為拓展海外市場而注入更多資金。

最後即使籌到錢以後,在海外仍然敗陣回台,最後仍然歸咎於海外市場業務成本過高,無法支撐一個以「量」為核心的商業模式。

調整國內市場策略:以質性為核心的新創事業

台灣國內市場商機不是沒有,但是很多業務策略可能有違新創圈的「量性」思維。

或許在台灣我們喜歡看數字,因為B2B應用太少、B2C新創氾濫但多樣性又不足,因為很少會去思考以質性為核心的新創事業。

以台北的市場為例,雖說台北整體薪資水準遜於北京、上海、香港、新加坡、首爾等亞洲都市,但是若走入信義和大安區,不難發現其實台北蛋黃區的消費水準,不但不亞於上述城市,甚至逼近倫敦和紐約水準。

故此,如果你在台北高消費族群找到一位客人,其消費額可能比你在台灣其他地方找二十位客人還高。一個很簡單的案例就是台北東區做住宅自動化(有時簡稱豪宅系統)的廠商,一年營業額隨便都全勝台灣多數的AI新創公司。

事實上,這些豪宅系統商用的系統其實就是很簡單的通用遙控器、紅外線、藍芽和WiFi連結裝置,其實根本連現在許多IOT和AI產業的技術水準都還不到,但是其客戶群的消費額非常高,這些技術力不高的公司商業模式都比多數台灣新創穩健。

在此,筆者不想被定調為否定大眾民生市場的獲利契機,但筆者希望可以用這些案例去刺激大家多討論如何尋找更健康且在台灣島內可行的商業模式,才能跳出這盲目跟著中國、美國科技業亂竄的無限迴圈。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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