新冠肺炎衝擊創業投資市場!2020 年 Q1 的預計降幅將創10年來第二高
新冠肺炎衝擊創業投資市場!2020 年 Q1 的預計降幅將創10年來第二高

新冠肺炎(COVID-19,俗稱武漢肺炎)的全球大流行導致旅行、醫療保健和供應鏈面臨崩潰的窘境,也給全球金融市場造成了嚴重的影響,創業融資也無法倖免。根據 CB Insight 的報告評估,2020 年 Q1 全球私募資金總額達 770 億,相比於 2019 年 Q4 下滑 16%,也較 2019 年同期下滑 12%。

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2020 年 Q1 全球私募資金總額達 770 億,相比於 2019 年 Q4 下滑 16%,比 2019 年同期下滑 12%。

除此之外,全球私募基金活動於 2020 年 Q1 的預計降幅將是過去十年中第二高,僅次於 2012 年 Q3 的 36% 降幅;而從亞洲創投市場來看,2019年Q4 私募資金預計降幅達 35% 這件事情,顯示全球市場中,率先爆發疫情的亞洲市場衝擊更為劇烈。

此外在疫情的影響下,全球交易量也同步下降,全球交易量預計比上一個季度下降 20%,而亞洲交易量將下降 40%。

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全球交易量也同步下降,全球交易量預計比上一個季度下降 20%,而亞洲交易量將下降 40%。

由於近年來,中國已成為全球主要的貿易參與者,因此此次新冠肺炎病毒對於全球經濟的影響更鉅。根據世界銀行的數據指出,中國的 GDP 從 2003 年的不到 2T 增長到 2018 年的接近 14T,使其成為世界第二大經濟體,根據世界貿易組織和CNBC的數據,自 2009 年以來,中國也已成為世界最大的出口國和第二大進口國,因此,今(2020)年初疫情於中國爆發,已直接影響到全球經濟(包括私募基金市場)在第一季的發展。

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根據世界銀行的數據指出,中國的 GDP 從 2003 年的不到 2T 增長到 2018 年的接近 14T,使其成為世界第二大經濟體。
圖/ cbinsights

回望過去歷史,SARS與茲卡病毒也對市場造成衝擊

因流行病疫情造成市場衝擊是有跡可循的,過去在SARS、茲卡病毒流行期間,都曾對亞洲、美洲創投市場產生巨大的衝擊。

回溯至 2002 年,SARS 病毒起源於中國廣東地區,2003 年開始流行,影響全球 26 國,超過 8,000 人,直到 2004 年該疫情才被控制住。據 CB Insights 統計,相較於 2002 年,亞洲私募市場在 2003 年下滑 27% ,2004 年下滑 29%,在 WHO 宣布 SARS 疫情受到控制後,交易量與資金才開始反彈,一年後,創投金額創下歷史新高。

茲卡病毒病最早發源於 2007 年的密克羅尼西亞,隨後在 2013 年在太平洋各國再度爆發。最近一次爆發在 2015 年的巴西,並迅速蔓延至南美其他地區、美國和世界其他地區。2016 年 2 月,茲卡疫情被宣佈為全球緊急狀態,使得 2016 年南美地區的私募資金較 2015 年下降了 50%。在 2016 年Q1 ,WHO 宣布茲卡疫情為全球衛生緊急狀態(global health emergency)時,私募資金總額下滑至僅剩 2015 年同期的 25%。而在解除緊急狀態後一年,南美洲的私人資金回升至 29 億美元,創下歷史新高。

如今冠狀病毒的爆發將持續為全球投融資市場造成衝擊,然而無論新冠病毒對全球經濟的影響將如何演變,從過去的經驗來看,也不免除資金反彈的可能,因此在那之前,品牌、零售商及其供應鏈將需要準備。

新創不得閒,開發新型態服務共體時艱

目前 COVID-19 疫情仍舊持續延燒,短期內藥物、疫苗的研發尚未取得重大突破,若按照過去疫情期間的指標,可以預期私募基金在疫情有所控制前將繼續下降。

許多公司開始尋求新興的技術支援與解決方案以修復供應鏈的斷裂,並維持公司正常營運。例如,零售商找上開發供應鏈視覺化解決方案的新創公司,以繼續滿足客戶需求;法國新創Shippeo開始提供船舶物流即時視覺化工具、智慧製造業( Manufacturing automation)、物流自動化(Autonomous last-mile delivery)等服務也相繼產生。

當抗疫逐漸成為日常生活的一部份,新創公司在快速開發、提供新興服務與技術支援,協助不同產業面對嶄新工作型態的需求,仍有可以發展的空間。

參考資料:
Covid-19 Has Multinational Retailers Scrambling. Can These Supply Chain Tech Solutions Help?
How Covid-19 Could Impact Startup Funding
How the Coronavirus Outbreak Could Affect Start-up Funding in Asia?

關鍵字: #武漢肺炎
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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