從50家潛力新創看新世代「準獨角獸」特徵
從50家潛力新創看新世代「準獨角獸」特徵
2019.02.12 | 創業

身價突破10億美元的新創,因其稀有性被稱為獨角獸。但現在獨角獸們的數量激增,幾乎快要脫離「保育類動物」的範疇內,甚至在其中也能看出「不同世代」獨角獸的特性。

上一代最重要的獨角獸如Uber、Airbnb,靠著智慧型手機的普及與雲端網路的發展而崛起,這些獨角獸有個重要的特徵:將現有的商業模式行動化,包含計程車、食物外送、旅宿產業等,聽起來簡單,卻也能造就身價上看120億美元,如傳言IPO在即的Uber帝國。

由《紐約時報》與研調機構CB Insights共同推出的「50個未來獨角獸新創(50 Future Unicorns) 註一 」則可以看到新世代獨角獸與上一代截然不同的特性——特定領域的軟體應用、瞄準千禧世代女性的錢包,以及更加優化零工經濟的服務等。

正如風險投資公司Forerunner Ventures的創始夥伴Kirsten Green所說:「它們也許不像上一波公司這麼性感。」卻是為我們周遭不可或缺的各項環節帶來變革的要角。

儘管不能保證這50家新創都能成為獨角獸,但透過金流健康程度、市場規模等數據,它們仍深具潛力。同時也能給台灣新創公司一個前進的參考方向,不一定要顛覆世界,專心服務某一個特定領域,也有機會成為明日之星。

科學、農業,各種特定領域的軟體革新

螢幕快照 2019-02-12 下午4.51.25.png
Benchling 讓實驗室的紙張都電子化,同時也讓科學家們有更方便的協作方式。
圖/ Benchling

Benchling由Sajith Wickramasekara於2012年創立。它的目標很簡單,解決在MIT分子生物學實驗室所遭遇到的挫折,並翻新那些過時的科技應用。Benchling讓實驗室的學生、科學家們把數據、實驗結果等數據放上雲端,同時「能夠搜尋(searchable)」,藉此可以更方便地進行協作。

已有15萬個學生、科學家使用Benchling,包含哈佛、MIT使用免費版本;藥廠如輝瑞、雷傑納榮則使用功能較豐富的付費版本。對於小企業,Benchling每年收取1.5萬美元;需要更多功能的大型企業收費則上看百萬美元。目前Benchling已經募資3,000萬美元,更在去年達成營收三倍成長。

Benchling是一個相當好的新世代獨角獸案例,軟體新創公司為了特定產業制定所需,從狹小隙縫中找到廣大的財源。

另外一個案例則是Farmer Business Network,由Google前員工所創立,每年向農夫收取700美元來分享、分析他們農場的數據,以供農場的各項開銷與販售參考。現在已有7,700個合作農場,Farmer Business Network同時也募資近2億美元。

未來,醫療照護、自動化、零售、先進製程,所有傳統產業都將試圖利用新科技來降低成本,或者是打造下一代的商業模式,是新創公司最好的機會所在。

千禧世代的女性經濟

在美國文化中,婚禮不流行送現金,而是送禮物。為了避免新婚夫妻收到很多不需要或重複的禮物,新婚夫妻會在一間店先安排好「結婚禮物登記(wedding registry)」,先選好想要的禮物清單,婚禮賓客可以到店裡直接查看清單並購買。

Zola,成立於2013年,將上述的活動全部在一個網站上完成,深受千禧世代的年輕女性喜愛。

螢幕快照 2019-02-12 下午5.09.56.png
Zola漂亮的網站設計,是深受年輕女性歡迎的重要因素之一。
圖/ Zola

在Zola網站上可以選擇超過7萬個禮物,同時也發展線上賓客名單、RSVP(請回覆)追蹤等功能,為的就是吸引更多夫妻到Zola上建立禮物登記。目前Zola已經募資1.4億美元,估值上看6億美元。

另一家新創Faire,則是要幫助每一家在地零售店找到熱銷商品,因為他們深知年輕人現在不追求CP值,而是更想購買獨特、有故事性的商品。

下一世代的零工經濟

也許Uber等公司造就零工經濟(gig economy)的崛起,但在這些零工經濟中又誕生了「迷你零工經濟」。

其中之一就是Checkr,創辦人曾是一家運送公司的軟體工程師,為了招募司機進行的背景確認總是耗時耗力,Checkr成為加速招募背景確認的解決方案。現在,他們與Uber、Lyft、Instacart合作,為零工經濟提供更加優化的服務。

螢幕快照 2019-02-12 下午5.19.36.png
透過透明化的機制,Checkr 要讓招募時的「背景確認」流程更加快速。
圖/ Checkr

另一個潛力新創是Earnin,概念很簡單:「今天工作,今天拿到錢。」Earnin用App 提供合作單位進行每日薪資發放,如與Uber的合作,甚至能做到每一趟載客後馬上拿到錢。目前Earnin已經被下載超過1百萬次。

不可小覷的中國

談到科技發展,中國已經是不可能避開的強權之一。

在本份50個未來的獨角獸中,中國也占了4家,包含人力資源管理的北森、搭建醫療溝通平台與藥品配送的妙手醫生、致力打造中國抗腫瘤生態系統的思派、只送不賣的平台「享物說」。

從人力資源、醫療到二手送禮平台,風格迥異、領域也大不相同,卻一樣都有成為獨角獸的潛力。

註一:50家準獨角獸名單請見CB Insights

資料來源:《紐約時報》CB Insights

關鍵字: #獨角獸
往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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
代理式商務連動百兆商機
© 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