餐飲創業這條路:成也合夥,敗也合夥
餐飲創業這條路:成也合夥,敗也合夥

歌手吳立憲、上市公司黃總以及擔任高級板前料理「上鮨」二廚的小林師傅,是高中死黨同學。某次同學會大家約在板前壽司店裡,三方對於為他們執板的小林手藝非常激賞,基於多年友情信任,約好共同支持小林師傅開設高級料亭,選定大直豪宅區作為目標地點。

小林師傅擬了合約給三方簽署,大致文字是這麼寫的:「小林師傅不出資,但吳立憲與黃總各出500萬元,匯入小林師傅個人帳戶全權執行開店事宜。但在股份上,承諾讓小林師傅技術出資20%的股權,也就是三方以40%:40%:20%的比例持股、分潤。」於是三方簽了合約,並將款項匯入小林師傅帳戶。

接著興沖沖地租店、裝潢、營運。沒想到營運不到一年,黃總就認為小林帳務不清、手腳不乾淨要求查帳,並將小林師傅告上法院,後續的幾年間大家就一直走法院,原本的友情聚會都變成在法院相見了。

朋友間合夥創業,為何容易失敗?

由於不動產價格飆漲的關係,現在多數精品餐廳的創業,含押租金、裝修、器材及週轉金都至少要抓千萬元左右的預算,這金額多半不是尋常個人可以負擔得起,因此合夥創業是成立一間像樣餐廳的標準模式,也是好友們在本業有成之後常見展現友情的交陪做法。

不過很可惜的是類似的案例,八成是要失敗的。怎麼說呢?

經過統計,類似的餐廳合夥,失敗原因除了生意不好:「消費者不光顧」這個無法迴避的市場因素之外,還有更多的是對「合夥制度」的不熟悉,因此在合資初期合約都寫錯,於是無論後續營運獲利或不利,股東間關係都不會舒服,未戰就已註定失敗的命運。

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朋友合夥創業不管交情再好,還是需要一份完善的合資契約做基礎保障,合作關係才能走得長久。
圖/ PORTRAIT IMAGES ASIA BY NONWARIT via shutterstock

我的經驗上,主因在於「合夥」這個字眼在一般人心中其實是個通用詞,跟別人形容時可能會敘述是跟朋友合夥開公司、合夥開餐廳或合夥開診所,主要只是想表達「合資」這個概念。

但大多數投資人心裡想的是: 投資300萬,這餐廳應該能賺(只想到會賺,通常沒考慮到虧損狀況),反正小林師傅老交情值得信任,他處理就好(不想多麻煩,常指不想擔任股東董事,只想有面子要分潤),若是有賺再給他分(未必想給小林薪資,但是有賺錢可以分他)。但若是虧錢也不可能再增資出錢了(有限責任概念)。

而營運者心裡想的是: 一樣是工作(要領薪資),有人出資讓我免費占股當股東,有何不可?我來為自己努力一次(願意擔任負責人),總之省一點應該能賺(不想多花費用,尤其少繳點稅),到時薪資之外甚至還能分紅!

不過,術業有專攻,「合資契約」要寫得好真的不容易,除了對各類業務本身未來會發生的問題要有詳細的理解之外,更要知道投資人、營運者的心聲,並且安排適當的登記制度才有可能寫得妥適。尤其營運開始之後,太多不確定因素會發生,也才會發現很多「當初沒想到」的事。 例如:

  1. 小林師傅本身除了賺錢之後才能分潤外,是否可以按月領薪?
  2. 客人若發生食物中毒,竟然小林師傅要負無限賠償責任?
  3. 公司若是虧損,股東是否要按比例負擔虧損?還要再出資?
  4. 省稅考量下,要不要開發票?

其實這些「當初沒想到」的,就是合資失敗的最大主因。

欠缺合資契約規範,考驗彼此信任關係

而從投資人與小林師傅所簽的合約中,就看出其實雙方心中「自以為」已經講定的信任中都有「裂縫」,一旦後續發生未預料的外部狀況,例如裝潢款項追加、生意不好、食物中毒......超乎原始約定範圍時,這時信任就會從裂痕開始完全崩解,進而交互指責「當初」如何如何,或是依照「契約精神」應該怎樣怎樣。有合資經驗者應該能體會這樣的心理過程。

舉個例子來說,小林為了省錢,因此常選擇性不開發票逃稅,因此會發生對外向國稅局報稅的發票總數(營業額、收入)與實際的收入不同的內外帳情形。此時先不說對外的違法狀態,對內股東間小林也不可能有這樣清楚記內帳的能力與概念,餐廳對外的採購也不是所有都能有發票憑證,馬上就會陷入黃總所謂「帳務不清」的爭執,大家只好法院見了!

這就是為什麼很多人說「朋友不要合夥做生意,免得朋友不成變仇家」,因為經驗上九成的小合資小創業,根本還來不及等到市場驗證產品,在「制度」上就已經失敗。

其實,正確的選擇制度跟擬定股東合約,可以有效提高創業的成功機率,或者說是減少不必要的失敗機率!因此,找個有經驗的創業律師協助弄好合資契約,才有機會走出成功的第一步!

責任編輯:陳建鈞

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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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