非洲最年輕史丹佛MBA棄高薪,回祖國創業開啟行動支付革命
非洲最年輕史丹佛MBA棄高薪,回祖國創業開啟行動支付革命

身為全非洲最年輕的史丹佛MBA畢業生,26歲的班傑明.費南迪斯(Benjamin Fernandes)捨棄在美國發展的大好機會,毅然決然返回位在東非的祖國坦尚尼亞,成立金融科技新創Nala,要為非洲民眾創造更便利的行動支付方式。

坦尚尼亞擁有6千萬人口,超過70%國民年紀小於24歲,儼然已是「老一輩」的費南迪斯,將目光放在這些才剛破土而出的幼苗身上,「當我們國家經濟仰仗這些年輕人推動時,他們如何為自己籌集資金?瞭解自身的財務狀況?」

坦尚尼亞的行動支付技術、網路銀行發展仍十分落後,一次線上付款使用者需要輸入多達46位數,相當不便。費南迪斯著眼於讓家鄉民眾享有快速、簡單易懂的數位金融服務,與夥伴合力推出金融App Nala,讓以往繁複的轉帳、支付過程,短短10秒內就能輕鬆完成。

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坦尚尼亞的年輕人們,正在學習如何使用Nala。
圖/ Nala Instagram

行動支付在非洲相當盛行,超過4.2億人擁有行動支付帳戶,坦尚尼亞47%的GDP,就是透過行動支付進行交易,費南迪斯認為,若是有辦法簡化交易流程,將創造非常龐大的價值。

捨棄高額潛在收入,返回家鄉貢獻所長

5年前,費南迪斯被史丹佛商學院錄取,獲得16萬美元的非洲獎學金(Africa MBA Fellowship)遠赴美國就讀MBA。這段期間裡,他不僅學習有關金融科技的一切知識,也開始在比爾與梅林達.蓋茲基金會工作,並結識未來的事業夥伴山姆.凱梭(Sam Castle)。

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費南迪斯就讀MBA期間,曾在比爾與梅林達.蓋茲基金會工作,並結識後來的創業夥伴。
圖/ Benjamin Fernandes Instagram

當年史丹佛商學院錄取的8位非洲獎學金學生中,他是唯一一位決定捨棄可觀潛在收入,回到祖國貢獻所學所長的。史丹佛MBA畢業3年後平均年薪約為215,000美元(約新台幣664萬),居全美MBA之冠,作為比較,坦尚尼亞的平均收入低於2,000美元,甚至不到百分之一。

儘管有留學經驗,費南迪斯並非出身自富裕家庭。父親在當地公司擔任查帳員,領著微薄的收入,小時候全家每天只吃一餐,省吃儉用為他與妹妹積攢學費。

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2017年從史丹佛商學院畢業後,費南迪斯成為非洲有史以來最年輕的史丹佛MBA。
圖/ Benjamin Fernandes Instagram

在坦尚尼亞成長的過程中,費南迪斯見識了這個國家最灰暗的一面:永遠擺脫不了的貧窮、恐懼,無數人死於飢餓與乾渴;引發一場搶劫的原因,可能只是微不足道的2美元。

但無論坦尚尼亞有多不堪,費南迪斯仍深愛著這片土地,以及生長其上的人們,希望能讓這個國家變得更好,「美國擁有一個人想追求的所有事物,但是我知道我的使命,是為家鄉引頸期盼的人們帶回新希望。」

於史丹佛就讀MBA的難得經驗更令他肩負使命感,「全國只有不到1萬人擁有碩士學位。我獲得了這一切,覺得自己有責任為數百萬有著同樣抱負的人們付出。」

人才、資金是創業最大阻礙

從史丹佛畢業後,費南迪斯返回位於坦尚尼亞的家中,開始獨自鑽研開發金融App,試圖找出最適合非洲人民的支付選項。隨著工作有所進展,他成功說服事業夥伴凱梭加入Nala,兩人一起踏上改變非洲的道路。

對家境並不寬裕的費南迪斯而言,「資金」是創辦公司後立刻面臨到的嚴峻問題,當時他僅有從米勒獎(Miller award)獲得的1.4萬美元。在有限的資金下,費南迪斯不拿半毛薪水、與家人同住節省開銷,即便如此,中途仍一度必須找朋友借錢讓公司存續。

後來,Nala從比爾與梅林達.蓋茲基金會獲得5萬美元的援助資金;今年1月又獲創投公司Y Combinator投資15萬美元,才暫時告別資金短缺的窘況。

「人才」是費南迪斯面臨的第二大難題。擁有知識的人才,絕大多數會選擇留在他們接受教育的國度,或者進到大型企業任職。一間資金不寬裕的新創公司非常難以找到合適的人選。

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費南迪斯期望Nala能成為泛非洲的數位銀行,為家鄉民眾創造更便利的支付方式。
圖/ Nala Instagram

即便阻礙重重,Nala仍存在它的機會。坦尚尼亞為數眾多的年輕人口,反映在比鄰近國家更勝一籌的手機進口量上,這些擁有手機、年紀介於23至26歲之間的年輕人們,正是Nala的核心使用者。

在沒有任何宣傳活動的情況下,Nala自2018年4月推出至今,已累積約10萬下載數,並計畫2019年內將業務拓展至其他非洲國家。在費南迪斯的終極目標中,不僅要將Nala打造成泛非洲地區的數位銀行,更期望成為首家在紐約證交所上市的非洲科技公司。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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