3成創業家相信「科技泡沫」要破滅了,2019年度新創報告揭創業界百態
3成創業家相信「科技泡沫」要破滅了,2019年度新創報告揭創業界百態

樂觀,是美國──或者說矽谷創業家們──最大的特徵,他們深信處處有商機,一款在自家車庫鼓搗的發明,就可能改變整個世界。然而面對前途未卜的2020年,這些美國創業家的心態卻略顯矛盾。

2019年即將結束,美國創投First Round Capital連續第5年發布創業生態報告,訪問了950位創業家與員工,對新創的當前狀態進行披露,分並享對過去一年,以及未來一年的看法。

其中36%受訪企業位於舊金山灣區,20.7%位在紐約,其餘大多散落美國東西兩岸及中北部等地。

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高達1/3的創業家認為,科技企業的泡沫即將破滅。
圖/ First Round Capital

今年度的報告中,超過9成(92.1%)創業家認為現在是闖蕩的好時機,卻有高達3分之1(32.1%)的人認為,科技企業的泡沫即將破滅,並有過6成(64.8%)相信,明年募資會越來越艱難;且近7成(68.6%)創業家對創辦人掌握公司的自主權感到悲觀,認為明年權力會更多掌握在投資者手中。

LinkedIn前陣子公佈的新興工作趨勢中,曾提到去年一度成為焦點的區塊鏈工程師,今年卻從榜單上銷聲匿跡。而創業家的看法也與LinkedIn的觀察不謀而合,高達56.2%的人指出,密碼貨幣是炒作最嚴重的新創趨勢。

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過半新創企業家認為,密碼貨幣是炒作最嚴重的領域。
圖/ First Round Capital

近半數創辦人超過40歲,創業不是年輕人專利

2018年,由MIT史隆管理學院等頂尖商院學者共同發表的一份研究指出,45歲,是成功創業家的平均年齡。這份調查涵蓋全美2007年至2014年270萬名創業者,即便拋開成功這個必要條件,平均年齡也為42歲。

而在太平洋的另一岸,今年11月《數位時代》發布的2019年創業大調查也顯示,台灣創業家的創業年齡約落在38歲,並有近4成創業家年齡超過41歲。

而本次調查也呼應這樣的現象,近5成(49%)創辦人年齡超過40歲。中年人往往有著更高豐富的職場經驗,上述的MIT報告中,也提到若你對兩位企業家除了年齡外一無所知,那麼押注年齡較大的那一方成功率更高。

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當創辦人年齡超過36歲,便有相當高的比例遭遇年齡歧視。
圖/ First Round Capital

但也正如知名加速器Y Combinator共同創辦人保羅.格拉漢(Paul Graham)所說,「當創業家年齡超過32歲,投資人會感到遲疑。」年齡歧視也是創業者們遭遇的問題,36至50歲之間,是最容易遭遇歧視的年紀。

新創界男女比例懸殊,7成女性創辦人遇性別歧視

然而比起年齡,「性別差距」或許是新創界更近在眼前的一道難題。調查的新創公司中,超過8成創辦人是男性,這個結果也與創業大調查呈現的台灣新創領域相仿。

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創業界仍以男性為主導,超過半數企業的創始團隊全為男性。
圖/ First Round Capital

並且有51%企業的創始團隊均為男性,只有21%聲稱他們「性別均衡」;48.7%公司的董事會成員全是男性。雖然8成(78.6%)新創認為需要增進企業的多元性與包容性,但絕大多數(55.6%)都還拿不出具體作法。

性別歧視不僅影響員工獲得職位、薪酬待遇,也同樣令女性創辦人感到受挫,多達70%女性創辦人認為,她們的性別影響了企業的募資能力。

B2B業務最夯,擴張規模比營利更重要

綜觀First Round Capital的調查,多數(43.3%)新創成立至今約3至5年,並有33%企業甫完成種子輪募資,仍處於剛剛起步的階段,約半成新創(48.2%)認為,公司距離營利尚待1至3年時間。

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大部分新創才剛完成種子輪融資,仍處於非常初步的階段。
圖/ First Round Capital

B2B業務(Enterprise)是實際最多新創參與的領域,約有35.3%屬於此類,其次則是面向消費者(16.3%)及金融科技(10.3%)領域。另外,這些新創企業家們認為,農業科技(30%)是目前潛力最被外界低估的領域。

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B2B業務是目前最多新創涉足的領域。
圖/ First Round Capital

同時多數(67.3%)創辦人認為,比起爭取獲利,業務成長才是企業的首要任務,並有近8成(79.4%)相信建立用戶社群的「護城河」,對於企業的成敗至關重要。

資料來源:First Round Capital

責任編輯:蕭閔云

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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