科技新創不是只有B2C,美國知名B2B新創全解析
科技新創不是只有B2C,美國知名B2B新創全解析

大眾傳媒為了刺激閱讀量,通常都會將報導重點放在社會大眾有感的議題上。科技傳媒亦同,不管是The Next Web、TechCrunch、Engadget、CNET等,還是台灣的數位時代、INSIDE、科技報橘等,幾乎都會以手機、App、社交網路、民生O2O等消費者市場(B2C)導向的議題為主。

舉例說明,以美國科技大公司為例,大家常常聽到蘋果、谷歌、臉書與Twitter等公司新聞,但卻很少聽到IBM、微軟、甲骨文與Salesforce的新聞(甚至讓人誤以為這些公司已過氣,甚至搖搖欲墜)。同理,新創公司大家應該都聽過Uber、AirBnb、Oculus與Snapchat等,但是以企業應用(B2B)為主的美國科技新創公司很多人都沒有聽過。

其實,美國科技新創界在企業應用上有更多高潛力的公司和獲利模式。通常B2B科技新創A輪以後營收都上看兩至三百萬美金,而B輪後營收突破千萬美金並非少數,整體而言,無論是營收、估值還是可預期性,都完勝B2C科技新創。

行銷管理平台

說到行銷,除了十多年前就上市的Salesforce以外,行銷與廣告科技的創新在美國新創界從來沒有停過。美國廣告和行銷生態已經從過去廣告商販賣廣告模式,走入穩定的競標市集生態。

廣告競標市集生態意味著:
1. 廣告利潤因為市場機制而大幅上升
2. 因為市場競標的定價策略需求,使得機器學習和大數據的投資和應用大幅增加
3. 由於廣告播放開始採用機器學習而自動化,使得美國企業買廣告的習慣走出「亂槍打鳥」,走向精實化
4. 直接推動了企業組織內行銷、業務與客服進行管道和資料整合

以廣告競標市集為例,美國最大的AppNexus年營收已經超過二十億美金,淨利超過兩億美金,是極有可能掛牌上市的超級獨角獸。

而因為市集帶動的資料分析、資料整合和自動化需求,則是催生了Hubspot、Intercom等行銷業務管道管理平台,將客戶瀏覽習慣、廣告播放、客服訊息、業務資料等全部整合並自動化。如今Hubspot已經掛牌上市,Intercom已躍升獨角獸。

有趣的是,行銷管理科技產業即是一個以美國東岸而非矽谷為軸心的產業。

人力資源管理平台

嚴格上來說人力資源平台已經存在很久,但依然有不少新創不斷地改善聘僱、人事管理的應用解決方案。以聘雇為主,簡單而言可以分為全職VS派遣/顧問,以及大企業VS科技新創兩維度。


以兼職、派遣工和顧問職為主,過去Indeed以及Upwork(前身分別為Elance與oDesk)是兩家積極併購整併的美國科技公司,這兩大平台上可以找到不少各類派遣工,甚至可以跨境聘僱別國的工程師和設計師。整個派遣和顧問的聘雇管道,在過去十幾年的演進,已經相當的流暢且平價。(註:這也是為什麼台灣作為軟體代工基地並沒有明顯優勢,因為在美國透過這些平台聘僱派遣工或是開發中國家的工程師非常容易。)

而全職為主,Glassdoor相對來說有更多全職職缺。由於科技業和科技新創產業的人力需求與日俱增,AngelList的A-List與Hired等平台,都將重點放在新創公司和工程師、設計師與主管的自動配對。

由於人力資源活動蓬勃,公司的評價也成為重要的需求。Glassdoor與Comparably都是相當熱門的公司評價系統。

系統監控和品管自動化

科技與實業大幅整合、雲端服務普及化,意味著科技平台的運算需求和資源管理規模每年成倍數成長,若不將工程和品管自動化,很難控制人事成本。

雲端架構監控平台NewRelic已經掛牌上市,其提供工程師和工程經理高階系統監控服務,讓工程團隊可以將網路、介面載入、伺服端資源負載與資料庫查詢效率等整合成為視覺化介面。

除此外,因為電玩產業、手機應用和物聯網發展蓬勃,許多本機(Native)的低階應用程式又開始盛行。因為使用者流量大,光從這些低階應用程式蒐集當機、錯誤資訊並且進行即時分析,與Jira類的專案管理系統自動同步、進行部分的自動工作分配。

目前市場上的系統偵錯自動化平台新創如Backtrace、Bugsnag與Sentry等都有知名創投基金背書,營收突破億元新台幣。隨著物聯網和電競產業持續成長,系統監控和品管自動化平台的產值和營收可望大幅成長。

人事和營運管理平台

另外一個企業剛需就是人事與營運過程管理,這類需求包括薪資支付、退休金、休假、員工健保與員工福利管理。如紐約人事科技新創獨角獸Justworks,其全套性的人事管理平台,讓人事管理平台散戶市場的衛冕者Trinet備受壓力。

除此外,其他人事科技新創公司則專精個別營運過程自動化。如Abacus提供公司簡單且快速的員工費用補償系統,員工只要上傳費用收據且主管核准後,自己銀行帳戶內就會收到款項。而Rocktrip則利用遊戲化點數平台鼓勵員工出差時選擇較便宜機票、旅館或民宿,將省下的出差費換成點數兌換禮品或其他福利。

短結

相對於台灣與中國的科技業,美國B2B科技新創產值很大,仔細評估知名創投投資標的,許多創投投資B2B公司的金額明顯高於B2C。很可惜的,由於一般大眾對於B2B應用不熟悉,很少媒體報導。


不成熟的科技新創生態圈,B2C公司多半是噱頭掛帥,掛牌上市曇花一現後將負債丟給散戶作冤大頭,這樣的生態長期而言,對國家整體產業競爭力有害。


以科技新創環境來講,真正成熟的生態圈除了生出一堆衝流量、毛利薄如蟬翼的民生消費平台外,應該要能透過更多的B2B科技公司提升其他產業的營運效率和毛利率,才是新創公司有效提升國家競爭力的方法。

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關鍵字: #B2B #新創
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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