獲12億元C輪融資!Vpon如何打造日港韓爭搶的數據技術?
獲12億元C輪融資!Vpon如何打造日港韓爭搶的數據技術?

數據公司Vpon(威朋大數據集團)今(9)日宣布獲得C輪4,000萬美元(約為新台幣12億元)募資,該金額與年初耐能智慧A2輪相同,儘管新創圈均知有業者募資金額更高,但以公開資料來說,Vpon募資金額已並列今年最大募資榜首。

Vpon投資方包括日本政府與韓國政府背景投資機構Cool Japan Fund和STIC Investments、日本東京證券交易所上市集團Beenos Inc.(東証一部:3328),以及香港旅遊科技投資基金TripLabs。

Vpon今年成績滿滿,除此輪獲得的投資金額是台灣今年最高的募資金額之一,在今年7月,Vpon也宣布延攬國發會前主委陳美伶加入成為顧問。

Vpon將把本輪資金用於拓展亞太區數據業務,並擴大研發規模,除了致力推動台灣成為未來全球數據樞紐外,也將持續推動亞洲數據市場發展,並以全球數據領先企業為目標。

Vpon專注於挖掘數據、分析數據的解決方案

在過去的12年,Vpon數據業務遍布7個亞太區重點城市,同時擁有超過1,500家客戶,當中包括各行業的本地公司及跨國集團,以及政府認可的公營機構。

Vpon提供挖掘數據、解讀數據、分析數據等相關解決方案,以2018年Vpon的日本公司Vpon Japan為例,更能理解其產品與服務。2018年,Vpon Japan宣布與日本政府觀光局展開戰略合作,日本政府觀光局的目標,是在2020年東京奧運時達到4,000萬人次入境旅客、2030年再將數量上調到6,000萬人次。

Vpon Japan提出了整套的資料解決方案,從資料蒐集、資料分析,到資料可視化以及最後的資料實用,四步驟找出潛在的旅客、回頭客。

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從Vpon的數據中可發現,名古屋的鄉下,看到許多台灣人的蹤跡。(橘色點為台灣人、藍色為中國人)
圖/ Vpon

舉例來說,Vpon會在旅展統計了現場的參展人數,並找出半年內實際到日本旅遊的遊客,接著分析這些人的輪廓與特質,提供給日本觀光局來推廣更有效率的行銷策略。

Vpon執行長暨創辦人吳詣泓認為:「過去幾年Vpon團隊成員不斷努力,在複雜的國際環境中陸續發開拓台北、東京、大阪、上海、香港、新加坡和曼谷等7個辦事處,通過Vpon威朋研發多年的自主大數據與人工智慧技術,獲得日本、香港、新加坡、台灣等先進市場的認同,主要客戶包括日本國家旅遊局、大阪旅遊局、日本國鐵JR東日本、JR西日本、花旗銀行、香港寬頻等集團客戶,與Vpon威朋進行深入且長期的數據技術合作。」

投資人星光熠熠:加強日本連結、進軍韓國

而本次參與Vpon投資的投資人們也都大有來頭,其中日本與韓國的投資人都更有策略上的意義,Cool Japan Fund與STIC分別能夠進一步加強Vpon的日本連結與日後落地韓國的策略發展。

領投的Cool Japan Fund成立於2013年11月,是具有日本政府官方背景的投資基金,目標是透過為媒體內容、食品、時尚生活和境內旅遊等不同領域的企業提供風險投資,提升海外市場對日本優秀產品及服務的需求及發展。

目前,Cool Japan Fund的資金總額達1,013億日圓(約9.53億美金)。Cool Japan Fund董事會成員、營運長兼投資長加藤有治說:「我們很高興能與Vpon集團合作,進一步提升行動廣告和數據分析的服務能力,冀望日後在亞洲旅遊及跨境電子商務中創造更大的價值。」先前Cool Japan Fund於2019年也曾投資旅遊體驗電商平台KKday約3億元台幣

STIC則是韓國的大型基金公司,其投資覆蓋整個亞洲地區,STIC董事總經理張安黎表示:「在過去的投資經驗中,我們發現Vpon具有非常獨特的市場定位,特別在跨境數據交易方面有顯著的規模優勢,讓我們印象深刻,並因此決定進行投資。未來STIC將利用掌握的亞洲資源,協助Vpon公司落地韓國以及亞洲其他地區,強化Vpon在亞洲的大數據公司競爭優勢。」

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #大數據
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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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