曾為上流社會理財,兩位外資金童拚創業,把頂級財富管理帶給普羅大眾
曾為上流社會理財,兩位外資金童拚創業,把頂級財富管理帶給普羅大眾

好好投資的共同創辦人楊少銘在過去常常問自己,「面對資產三億跟三十萬的客戶,手續費都收 1%,你要幫誰理財?」

從邏輯、理性、收入來看,都應該毫不猶豫地選擇三億的客戶,而楊少銘一開始當然也做了理性的選擇。他一路從基層爬到瑞士銀行副總裁,管理的資產從低於三百萬,成長到超過數十億新台幣,「替上流社會管理財富,真的會有種看到另外一個世界的感覺,」楊少銘笑著補了一句,「我那時候的生活也滿......優雅的」。

也許就是因為過於優雅,讓楊少銘有餘力重新問自己,「面對資產三億跟三十萬的客戶,手續費都收 1%,你要幫誰理財?」。這次他有了不同的答案,決定在年輕時不理性一次,這一次他選擇跟收入較少的客戶站在同一邊,「存款較少的人,才是真正能夠靠理財翻轉生活形態的對象,趁還年輕我想要創業試試看。」楊少銘說。

AI + 區塊鏈,讓私人財富管家走進所有人家中

選擇資產較少的客戶,並不只是單純的熱情,而也是透過數據分析的結果。對於傳統的財務管理實務,大部分的基準線以 300 萬為基準。大部分的投資顧問會將主力放在基準線之上,讓 300 萬以下的客群較少受到關注。而據統計,可投資用的資產低於 300 萬元的小資族,就占了台灣 76%,規模達 23 兆新台幣。

楊少銘瞄準了傳統財務管理較不重視,卻深具理財需求的客戶,與另一位金融沙場的老將,曾任麥格理資本證券台灣區總經理的張博淇,共同創立好好投資,嘗試用科技的力量達到普惠金融的理想。

好好投資試圖解決「共同基金投資交易」的痛點。簡單來說,使用者達成懶人理財的願景。

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好好投資的業務流程架構,AI 與區塊鏈技術為一大亮點。
圖/ 好好投資

在基金申購的第一步,辨識用戶上,好好投資做到客製化的專屬投資組合,同樣風險等級的客戶,針對其有興趣的市場(美國、歐洲)也會有不同的推薦基金與權重分配。除此之外,好好投資也是台灣唯一擁有「AI 投資分析演算系統」發明專利的 FinTech 公司。「我們提供的是數學上的最佳解。」楊少銘說。

好好投資在 2017 年 4 月就建立自有的金融資料庫,包含了 7,000 檔境內外基金 20 年的歷史資料與 277 個全球指數即時數據。自有資料庫,才能提供更準確的基金選擇與權重配比,也能提供更好的投資後管理。楊少銘舉了一個例子,某檔基金更換了經理人,好好投資會去比較該名經理人過去的投資績效,進而調整基金的持有比重。

好好投資的野望:顛覆基金交易生態

不過,投資前、後的預測與管理,只是好好投資的「智能理財服務」。未來,他們想要透過金融法規的放寬與區塊鏈技術,投下顛覆基金交易生態的震撼彈。

在區塊鏈方面,好好投資期望透過直接串接基金公司的金流,不只保留交易紀錄,更能去除中間人,讓過往贖回、申購需要 3到7 天的處理時間下降至兩天內。而剔除了中間人最大的意義是能夠大幅下降基金申購的手續費,有望降至近 0 元。

另外,更重要的是讓客戶直接透過好好投資下單。「總不能幫客戶弄好投資配置,他們就跑掉了吧。」楊少銘說。因此,他們最終目標是透過好好投資的基金投資組合規劃,讓用戶直接線上開立基金帳戶,完成購買後即可獲得基金投資後管理的一站式流程。

但在線上開立基金帳戶、全權委託投資業務上等操作方式與台灣現有法規抵觸,因此好好投資目前正在申請金融監理沙盒。

政府很努力,但法規通過日期仍遙遙無期

今年 4 月 30 日金管會施行金融科技發展與創新實驗條例,但好好投資提前準備,在開放時幾乎同時送件,希望能進入金融監理沙盒。不過,在 6 月 20 日與金管會面議、7 月 27 日補件至今,仍不知通過時間。

楊少銘強調,與金管會面談時能夠感受到政府也相當積極,不過牽涉的範圍實在太大,再加上申請的人數眾多,他能夠體諒在主管機關在人力有限的情況下,速度上受到限制。

而他也提到新創公司對面法規,真正困難之處在於溝通協調與獲得魄力支持。以好好投資申請為例,需繳交的文件高達 14 大項、25 小項,儘管已經請到 KPMG 進行法律專業協助,整個流程對新創公司、專業律師以及監理機關都是「第一次」互相探索未來的過程。

他再次肯定主管機關並沒有「直接駁回」,而是雙方透過溝通進行補件,對新創來說非常友善,但對於時間,他則說「只能再等等看」。

「不過,新創如果在國內找不到舞台,很有可能會離開至更鼓勵創新的國家發展,」楊少銘也說相當現實的情況,「還是很希望幫台灣做點事情啦」。

最後,楊少銘也承認目前好好投資處於燒錢的狀態,儘管在今年 6 月獲得 Pre A 輪 100 萬美元的投資,也正在開發一些對企業端的業務,但他仍一心想要替所有人服務,讓普惠金融成真。「你不會忘記那些資產很少的客戶,透過理財獲得不錯收入時,真誠的笑容跟溫度。」楊少銘說。

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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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