「請一定要買下我們！」Appier併購日本AI新創Emin的背後故事|數位時代 BusinessNext

繼2018年收購印度新創QGraph後，Appier（沛星互動科技）又再次出手，以現金收購日本AI新創Emotion Intelligence（以下簡稱Emin）。不過，具體的收購金額則沒有向外透露。

同時，Appier宣布推出AiDeal電子商務解決方案，協助電商業者掌握消費者行為軌跡與真實的購買意向，進一步提升轉換率。

在消息發布的前一天，《數位時代》前進Appier辦公室，分別訪問Emin的執行長太田麻未與Appier創辦人游直翰，談談這起少見的由台灣新創收購日本新創的案例。

游直翰：「如果1+1>2，我就去邀請他們加入Appier」

2011年成立於東京的Emin，專注於電子商務的轉換率提升，其電子商務解決方案ZenClerk在加入Appier後正式更名為AiDeal。

AiDeal是透過人工智慧與滑鼠游標追蹤技術，來分析消費者在網頁上的即時行為動態進行篩選。將消費者分為「即將購買」、「猶豫不定」以及「只逛不買」三個階段，再針對「猶豫不定」的消費者推送限時優惠折價卷，藉此提升轉換率。

太田麻未表示，AiDeal共有200多個參數來判定消費者的狀態。舉例來說，如果消費者快速捲動略過商品，購買的可能性就不高；但若捲動頁面後又多次回到某個特定產品，就會被歸類為「猶豫不定」的潛力消費者。Emin在日本擁有超過800個客戶，使用AiDeal後能夠提升雙百分點的轉換率。

對Appier來說，Emin既有相似之處，都是靠AI來解決企業的問題；也有互補之處，能夠補足Appier目前產品線的不足。談起Emin，游直翰也相當直接：「 老實說，Appier也可以自己開發 （同樣的技術）。」不過他接著說：「但是學一家公司、做一樣的事情只是表皮，更重要的營運與解決問題累積下來的vision與經驗，這都是看不到的軟實力。」

除此之外，游直翰點出了他相當欣賞Emin的兩個重點：「簡單、有效率。」他強調簡單並不是指技術、演算法簡單，而是概念夠直觀，讓客戶能夠直接有感，且解決的方式與回報相當有效率。「Emin在解決的是所有電商都會遇到的問題，預測購買與否、進行有效率的轉換，對電商來說是很大的貢獻。」游直翰說。

收購Emin是否會加速Appier在日本上市的速度？游直翰沒什麼猶豫地說：「 上市或資本市場，對現在的Appier來說是比較其次的問題，最重要的是把產品、服務做好。」

他強調收購Emin當然對於日本市場的發展與影響力有些綜效，但是整起收購案與Emin所處的國家沒有關係，如果今天Emin是台灣公司，Appier一樣會很有興趣。

「我的想法很簡單，如果1+1>2，我就去邀請他們加入Appier。」游直翰說。（亞太17家最強新創出爐，Appier 台灣唯一上榜）

進軍國際市場，Emin加入Appier有兩原因

對Emin來說，加入Appier，瞄準的是更遠大的目標：前進全球市場。

太田麻未認為加入Appier的原因主要有二：一是Emin與Appier的產品具有互補性，合作能增加競爭力；二是Emin一直在考慮拓展全球市場，不過考量到人力與資源的調度，短時間內難以達成目標，加入Appier成為了捷徑。

目前Appier在亞洲14個城市設有據點，包含東京、大阪、雅加達，最遠則至印度的孟買、新德里。

除了實際上的海外據點，太田麻未也在Appier中看見了進軍全球的潛力，她以語言來舉例：「日本新創也想打國際市場，但會有語言上的障礙，與Appier接觸後，幾乎每個人都會說英文，也有不少人會說日文。」在太田麻未眼中，Appier已為前進全球市場做好了準備。

問起太田麻未對於游直翰的印象，畢竟太田麻未是Emin執行長，加入Appier後等同於降了一階，能讓她同意被收購，游直翰應該有些讓她印象深刻之處。太田麻未表示，游直翰的「反差」讓她留下了好印象，「他是一個很powerful的經營者，也有很強的交涉力；但是跟員工討論決策、產品方向時又很扁平，respect。」

針對本次的收購案，太田麻未補充道：「當然併購過程中是辛苦的，但是接觸大量的Appier員工，甚至是一起去見客戶後，發現溝通比想像中順利。」她笑著繼續說，「我甚至直接跟直翰說，『請你一定要買下我們公司』。」

責任編輯：陳映璇

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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