所以你想成為一個VC
所以你想成為一個VC

一年前我們Hardware Club的第一檔基金完成第一個closing,金額為兩千五百萬歐元,現在隨著基金正進行第二個closing,累計總金額將超過最初預定募資目標,一路奮鬥的感受漸漸湧上心頭。

我們啟動Hardware Club是三年半前的事情,三年半來我們的私人社群從十家新創成長到超過四百家,投資的新創則超過二十家,我自己一直覺得有機會與有遠見、精力、鬥志和野心的創業家一起工作,是這份工作最大的回報。

除了創業家,我也遇過相當多人跟我聯絡,想知道如何進入VC這行。這些詢問的確有少數伴隨著真誠熱情的眼神,但坦白說大多是抱著「沒有就算了」的心態的隨口問問,有些甚至有點讓人無法理解的頤指氣使。

不管是什麼樣的人問我,我的答案一直都只有一個:「去募集你自己的基金,你就可以當VC。」

多數人對於我這個答案都感到詫異,搞不好還想說:「啊!如果我自己募基金,我幹嘛還來問你?」畢竟在一般人想像中,VC的工作就是見見新創,啦咧一下,頂多看看財務報表,做點市場分析,最後再選自己最喜歡的新創投資,或者推薦合夥人投資,就搞定了。至於基金募資,那是合夥人的事情,自己打算從Associate的工作開始做起,應該是會看自己的產業經驗或金融專業來決定聘用吧?

這樣的想法很直覺,但與事實有很大的出入,不信的話只消前往一些知名風險資本管理公司的網站看一下團隊網頁就會知道。

首先,大家應該注意到,列在網站上的團隊成員多半人數不多,並非因為網站沒有完全揭露,大部分的風險資本管理公司都會把整個公司的成員列在網站上,我甚至有看過有些網站連Office Manager(其實就是辦公室助理)都列在團隊清單上,照片裡金髮碧眼地綻放著微笑。

事實上,和投資銀行或者私募基金不同,風險資本管理公司的團隊多半不大,而且如果仔細看職稱,可以看到合夥人幾乎佔了公司團隊的絕大部分,就算有Associate或是Principal(這個職位在私募基金很多,但在風險資本比較少見)的職位,他們的人數也往往比合夥人少,幾乎每間公司的團隊看起來都頭重腳輕的感覺。而且許多招聘有Associate的公司都會明文定義Associate在工作三年後必須辭職,並且被鼓勵自己去創業或者成立自己的風險資本管理公司。就算沒有這樣的明文規定,Associate或Principal升為合夥人的機會微乎其微,我甚至曾經看過一間洛杉磯的風險資本管理公司,因為破例把一個Principal升為合夥人,特地寫一篇部落格公開解釋為什麼這位Principal值得他們破例。

事實上如果基金規模不大,很多風險資本管理公司甚至只有合夥人,沒有其他功能性的職位,他們可以把基金的行政工作外包給專業的代管公司,有時候甚至連財報都是給這些公司負責,合夥人們則專心尋找新創、做投資決定以及執行投後管理。

換句話說,風險資本的世界裡只有一種職位是真的VC工作,就是既負責投資也負責募資的合夥人。所以我才說:「去募集你自己的基金,你就可以當VC。」

不信嗎?曾經和黛咪‧摩爾談過轟轟烈烈戀愛的前知名男演員艾希頓‧庫奇,現在就是自己共同創辦的風險資本管理公司A-Grade InvestmentsSound Ventures的管理合夥人,同時管理著多支基金。

要注意的是,我舉艾希頓‧庫奇的例子並不是反諷——剛好相反,這位有著陽光笑容的帥哥的投資組合回報率在這幾年痛電許多矽谷的老店,他投資的六十多間公司中包含了知名新創Foursquare和Airbnb等,多數風險資本家都會對於他的投資組合和基金表現垂涎三尺。

艾希頓‧庫奇不管在投資或者基金管理上,都是貨真價實的專業VC。

「如果你連自己的基金都募不到,憑什麼當VC?」如果我是創業家,在跟沒有募過基金的VC提案和爭取投資時,心裡一定會有這樣的OS。

我在許多專欄文章都提到過,真正的VC和創業家其實是同一種動物:我們都著迷於從零到一的冒險過程,我們都得說服別人把資本交給我們應用,我們都得說服別人把他們的職業生涯交給我們,我們都得忍受一大堆的「No」才能換到一句「Yes」,我們永遠都有著比別人更嚴重的冒名者症候群(impostor syndrome)……等。

如果一個VC沒有一定程度的創業家性格和特質,我們很難想像他可以持續挖掘出優秀的創業家進行投資。但除非已經創業成功(或者失敗)過,一般人很難去揣摩自己是否有創業家性格和特質,是否能夠勝任VC的工作,因此唯一的客觀檢驗方式就變成募資:「去募集你自己的基金,你就可以當VC。」

尤其是第一支基金,任何有過募集自己第一支基金經驗的VC,都會告訴你募集第一支基金的難度比新創募資難多了。因為金融機構在內規上多半無法投資首次募資、還沒有真正track record的管理公司;富豪創業家則偏好直接投資新創,尤其面對沒有也自己創業成為億萬富豪的VC,「你是哪根蔥?要幫我管錢?」的反應非常自然;剩下的可能投資人中,大企業內部程序繁瑣遲緩,不小心還會被捲入政治鬥爭;家族辦公室比較友善,但這方面就完全得靠人脈網絡了⋯⋯。

綜合以上總總,募集第一支基金的難度之高,一位知名的新銳VC甚至曾經在他的部落格文章上給出一個數字,說募第一隻基金比初次創業家第一次募資還要難上10倍!照他這不負責任演算法,我們Hardware Club去年募得的兩千五百萬歐元基金額度,其難度相當於新創募兩億五千萬歐元的募資輪——當然,我們仍然只有兩千五百萬歐元可以投資,募得兩億五千萬歐元的新創則可以紮紮實實地運用兩億五千萬。

誠然,有些VC第一次募資就輕鬆達標五千萬或甚至一億美元,但是這些人如果不是成功或知名的前創業家,就是曾經在谷歌或者臉書高速成長時期擔任過高級幹部之類的,當然還有一些是富二代——有時候當事人自己根本沒打算開投資公司,也都會被心急小孩前程的有錢爸媽拿著白花花的鈔票趕鴨子上架。

到頭來除非自己也經歷過募資的挑戰,一個VC不可能理解創業家在募資過程的掙扎和奮鬥,也很難識破其實募不了資金的創業家。

有一次在跟一位創業家聊天時,他跟我抱怨為了募兩百萬美元的種子輪,他聯絡了最少不下二十家風險資本管理公司,但是最終都沒下文。一般我聽到這種話就會光速逃,但因為我還滿欣賞這位先生的工程專業,打算勸說他加入我們投資的公司擔任技術長,我就打開了我的筆電,找到一個試算表檔案打開後,順手拿了一張A4紙遮住螢幕大半,然後整個筆電轉過去給他看——那是我們募集基金時總共接觸過的可能LP清單,以及各自的可能投資金額範圍以及關鍵決策者名字,試算表的列數一直向下捲到第100列還沒捲完,他就知道我的意思了。

能夠成功募資的才是真正的VC,和真正的創業家過招時也才更能惺惺相惜,也才能夠提高投資成功的機率。

而且天曉得,搞不好在奮力募資的過程中,讓接觸過的風險資本家大為欣賞,乾脆拉你帶槍投靠,加入他們成為合夥人也說不定⋯⋯。

本文由楊建銘授權轉載自其風傳媒專欄。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #創投 #募資
往下滑看下一篇文章
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓