Martech新創愛酷智能完成7,000萬高額Pre-A輪募資，投資方為新安東京海上與交大天使投資|數位時代 BusinessNext

被新安東京海上看好！愛酷智能完成Pre-A輪募資，金額高達7,000萬

以Pre-A輪來說，愛酷智能獲得的金額7,000萬元，算是相當高。

目標：MarTech第一品牌

愛酷智能Pre-A輪新加入的投資人新安東京海上產險，將以策略投資合作的模式把行銷科技應用於旗下產品，並一同致力於新商業模式的創新計畫，協助愛酷智能於日本的海外業務拓展；交大天使投資俱樂部則協助AI人才媒合以及AI研發核心團隊的建立，透過產學資源合作，擴大MarTech在企業服務與研發的優勢。

愛酷智能主要產品為全方位的科技行銷解決方案，包含數據追蹤、整合使用者行為數據，以及AI應用於行銷的解決方案等，截至2019年已累積近百家企業客戶，其中80%為訂閱用戶，應用領域包括百貨通路、醫藥、產險、展會、旅行社等。

在2019年，愛酷智能同時入選第一期微軟新創加速器（Microsoft for Startups）與首期的資誠創業成長加速器（PwC’s Scale-up），並與微軟、LINE有合作關係，以官方技術合作夥伴身份協助企業數位轉型。

此外，愛酷智能表示，將與微軟建立全球共同銷售機制，以自行研發的AccuNix一站式行銷科技平台結合微軟Azure雲端資源、雲端運算、機器學習等領域的研發，以擴大企業的行銷整合應用，持續深化在LINE、Facebook等平台上的對話式商務技術，並以MarTech第一品牌為未來目標。

新安東京海上產險與愛酷智能早有合作

2019年開始，新安東京海上產險與愛酷智能就有多項合作案，也積極透過與新創合作、投入AI技術進行數位轉型。如「保單辨識」的功能，採用了愛酷智能的AI解決方案，消費者只要拍下汽車險保單上傳，系統就會啟動文字萃取分析，將資料自動帶入必填的欄位中，大幅降低填寫保單的時間。

因此，本次新安東京海上產險加入愛酷智能的投資人行列，相信是在合作中看到了更多的潛力與未來。

近7,000萬元台幣的Pre-A輪，在台灣相當少見

若綜觀2019年獲得Pre-A輪資金的台灣新創來說，金額通常在2,000萬元-3,000萬元上下，以愛酷智能獲得7,000萬元來說，是相當少見的高額Pre-A輪資金。

但平均來說，A輪資金幾乎都會破億，因此本次愛酷智能可以說是獲得「Pre-A以上，A輪未滿」的資金。

責任編輯：蕭閔云

日期	企業	金額	輪次
2019/1	車麻吉	3,600萬	種子輪
2019/1	9floor	千萬	種子輪
2019/5	BZNK	近千萬	pre-A
2019/8	糖話生醫	百萬美元	pre-A
2019/8	果物配	近2,000萬	pre-A
2019/9	Eatgether	2,000萬	pre-A
2019/9	愛微科	約3,000萬	pre-A
2019/12	StyleMap美配	2,000萬	pre-A

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。

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。」

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。

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。

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。