奧丁丁將赴美上市,創辦人王俊凱嘆:台灣缺乏矽谷創投氛圍
奧丁丁將赴美上市,創辦人王俊凱嘆:台灣缺乏矽谷創投氛圍

去年獲得日本SBI金融集團投資的台灣新創奧丁丁,預計兩年內於美國NASDAQ(那斯達克)掛牌上市,創辦人王俊凱在個人Facebook上預告,近期會有新一輪募資:「這一輪會有超級大咖們加入。」奧丁丁極有可能成為獨角獸。

公司邁入下一個里程碑固然欣喜,王俊凱卻也感嘆,距離上一次有台灣公司在那斯達克上市,已有10多年之久。

「這是一個世代的gap、一件很可怕的事,」台灣缺少像矽谷的創投氛圍,是王俊凱這幾年創業的觀察,於是他自己挽起袖子,當起天使投資人,挖掘有潛力的區塊鏈新創,堅持走一條艱苦的路,就是希望能在台灣樹立起典範。

準備赴美上市,驚覺相關人才稀缺

王俊凱認為台灣需要一個從本土出發,走向國際的新創代表,「我們去美國上市,可以吸引外國基金投資產業。」對於台灣無論是新創或是科技產業,都能帶來很大幫助。

繼IC設計公司慧榮科技,2005年在那斯達克掛牌上市後,台灣已經有10多年的時間,沒有公司在那斯達克上市。最近開始著手準備上市流程,需要有協助台灣公司在美國上市經驗的會計師幫忙,王俊凱發現在台灣這樣的人才,平均年齡都超過60歲,「事務所多數比較年輕的會計師,都沒有這方面的經驗,是一件很可怕的事情。」

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王俊凱認為台灣需要一個從本土出發,走向國際的新創代表,「我們去美國上市,可以吸引外國基金投資產業。」
圖/ 賀大新攝影

這是因為,台灣只有極少數公司有在美國上市的需求,目前並沒有國際投資銀行設點台灣,王俊凱觀察:「現在要找投資銀行,都要遠赴跑到紐約。」台灣缺少熟悉相關法規的人才,是一個很大的危機。(延伸閱讀:台灣區塊鏈聯盟成立,陳美伶喊話不淪為大拜拜

王俊凱希望奧丁丁赴美上市可以成為產業領頭羊,填補台灣缺少有海外上市經驗的投資銀行、會計、律師等等問題,「要靠民間力量把問題修復,否則下一代會身受其害。」

贏過馬雲,三分鐘就拿下日本SBI投資

王俊凱過去在美國波士頓大學研讀密碼學,畢業後進入Google工作,曾參與過Gmail、Google新聞、Google搜尋等專案。因為本身對於網路產業的熱愛,加上看到區塊鏈的潛力,2010年決定回台創業。

成立於2010年的奧丁丁,是少數擁有商業模式、落地應用的區塊鏈新創,旗下擁有全球第一個食品區塊鏈溯源系統「OwlChain」,以及區塊鏈旅宿管理系統「OwlNest」、區塊鏈防偽系統「OwlCheck」,今年五月推出區塊鏈服務平台OBS,客戶包含物流、農業、汽車、醫療、國防等產業。(延伸閱讀:掃QR Code就能看生產履歷,區塊鏈助台灣香蕉外銷日本

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王俊凱曾感嘆,過去跟許多投資人談理想、聊願景,都沒有人聽懂奧丁丁想做的事情,「失敗了99次,只成功1次。」日本金融集團SBI看中了奧丁丁的潛力。
圖/ 吳晴中/攝影

奧丁丁去年更獲得日本SBI金融集團數十億台幣的投資,目前估值超過1億美元,八月完成新一輪融資後,預計估值可達到10億美元,成為獨角獸。

「我們的伯樂。」王俊凱這麼稱呼日本金融集團SBI社長北尾吉孝,他回憶當時只花了三分鐘時間簡報,北尾吉孝就站起來握住王俊凱的手說:「 太棒了!這就是我們要的。 」五分鐘內就簽下投資合約。藏不住心中的驕傲,王俊凱說當年馬雲可是花了五分鐘才讓SBI點頭投資,「我贏他,真的很不可思議。」

能有今天的成績,一路走來並不容易,王俊凱曾感嘆,過去跟許多投資人談理想、聊願景,都沒有人聽懂奧丁丁想做的事情,「失敗99次,只成功1次。」日本金融集團SBI看中了奧丁丁的潛力。

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感嘆台灣缺少創投氛圍,王俊凱自己當起天使投資人。他驕傲地說:「我是台灣最早投資區塊鏈產業的天使。」
圖/ 攝影 / 高敬原

花了九年時間耕耘,才終於靠近獨角獸的門檻,王俊凱認為台灣其實有很多優秀的區塊鏈新創,只是缺少創投氛圍,於是他決定從自己做起。

2013年開始,王俊凱挽起袖子,拿自己的錢,陸續投資了MaiCoin、庫幣科技(CoolBitX)、BlockSeer等區塊鏈新創,挖掘台灣優秀的新創團隊,他驕傲地說:「我是台灣最早投資區塊鏈產業的天使。」

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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