從PChome、M17看台灣資本市場國際化問題
從PChome、M17看台灣資本市場國際化問題
2018.06.15 | IPO

網家PChome商店街與M17 Entertainment都是數位新經濟領域(以下簡稱新經濟)的新創業者,從台灣起步、放眼國際市場,但都苦嚐敗績。前者遭遇蝦皮購物(Shopee)補貼戰攻勢,資金後援不足,只好棄守台灣資本市場,成為電商類股首個下市案例;後者因不熟悉美國IPO市場,戲劇化喊停引起金融圈議論。

偏重製造業思維的台灣資本市場,根本不理解新經濟新創業者

從上述兩個案例來看,試問「台灣的資本市場,養不起新經濟新創業者嗎?」答案恐怕是如此,台灣必須真實面對。

新經濟的特性,是一種C2B的商業模式,由消費者主導企業開發出符合需求的產品,強調的是「用戶體驗」,消費者對於產品的黏著度、停留周期很淺碟,新鮮感第一。

因此,企業必須抱持的創業思維,就是縮短產品的壽命週期,快速的推陳出新,但又要有獨家的商業模式與數位技術,才能滿足消費市場。

另一方面,企業必須在短時間內養出足夠的用戶數量,才能取得市場位置,導致創業初期一定會虧損,但卻能成功衝出市占率。

更重要的是,這樣的新經濟消費市場,不僅是一種「時間戰」,更是一種國際盤的商戰市場。新經濟的創業家們,需要以更快速的方式取得資金或發債,不只企業的成員要國際化,金主的組成結構必須國際化,以不斷電的方式提供後援,才能打得起這種商戰。

然而,台灣的資本市場結構還是老派的製造業經濟思維,習慣B2C線性的硬體製造,與新經濟的軟體服務大相逕庭,且上市櫃的企業規模以中小企業為主,產業分類對新經濟的著墨不多。

投資方無論是法人或一般散戶,偏愛眼見為憑的成熟性產業,習慣入袋為安,在台灣自家自給自足,對風險性投資的承受力有限。台股的資金規模也不夠大,一家新創企業若要在一個月內募得新台幣30億元,恐怕會排擠到其他企業的資金需求。

這一如我今年4月曾經在立法院財政委員會質詢過金管會主委顧立雄,台股有嚴重的「三缺」老化問題:缺乏知名企業在台掛牌,缺乏新創公司,缺乏軟體服務、AI等新經濟。

台灣要發展新經濟必須開放資本環境,藉由國際資本市場登高望遠

若思考PChome的「蝦皮之役」、M17「美國IPO之恥」為台灣上了一堂甚麼寶貴的課?從新創業者心態、台股結構體質到籌資的能力與經驗,仍與國際市場脫節。

對台灣新創業者來說,不管是透過IPO或私募,首要之務是能夠圈住國際性資金,藉由他們登高望遠,借力使力打入國際市場。所以,想打國際盃的新創業者必須重視與國際資本市場的溝通。

但這類國際級投資人多屬於法人機構,欣賞「膽大心細」的企業CEO(有創意、有遠見但沉穩謹慎),偏愛有中長期投資潛力的新企業,希望聽到一個好故事(商業模式),對法遵的要求也一絲不苟,不能便宜行事。

若要幫助新創業者圈住國際性資金,台灣的資本市場一定要國際化。但現在國外資金不願意進來台灣,也使得整個金融業都不夠國際化。這樣的惡性循環,不僅讓金融人才流失,也讓發展新經濟的重要金融支柱跛腳。

對於台灣的資本市場,政府若有決心要發展新經濟,必須改變資本市場封閉、台股的老化問題,鬆綁法規,打造一個歡迎獨角獸企業的籌資環境,包括開放「同股不同權」、即使沒有獲利也可以掛牌等,給新創企業更大的自由度。

再者,因為資本市場的封閉,台股老化,台灣多年沒有吸引國際資金的好標地,政府不妨思考繼續推動國營事業民營化,就像當年中華電信一樣,吸引國際資金,同時扮演母雞帶小雞的角色,結合新創來佈局東南亞國家。

另外,過去政府用租稅各方面的優惠,造就了許多成功的半導體產業,即使到現在,台灣半導體產業的全球市佔率仍有至少四分之一強。這些產業的獲利者或是經營者,能不能提供資金佈局下個世代的產業、來支持台灣的新創企業?都是國際化新經濟的重要力量。

本文授權轉載自:余宛如部落格

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #PChome #直播
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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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