iCHEF宣布獲1.5億元募資，朝IPO目標前進！積極布局串接國際平台的目的是什麼？|數位時代 BusinessNext

iCHEF於今（29）宣布，獲得新一輪500萬美元（約為新台幣1.5億元）的資金挹注，投資方為集富亞洲之台灣集富一號基金領投，中華開發金控旗下優勢創投基金與達盈管顧等共同參與。同時，iCHEF也喊出將往台股掛牌上市櫃（IPO）的目標前進。

iCHEF創立於2012年，從「讓POS機變得更好用」的概念發想開始創業，2016年宣布完成560萬美元（約為新台幣1.68億元）的A輪募資，由AppWorks領投；在4年後的今天，隨著科技的進展與時俱進，也不斷添加新功能，包含串接UberEats、Facebook、LINE等國際平台，現在的目標是成為「餐飲科技高速公路」。

資金將投入擴大研發團隊，打造餐飲科技高速公路

在金額方面，略低於A輪募資的560萬美元，iCHEF共同創辦人程開佑（首圖左）解釋道：「iCHEF目前已能自給自足，只是看到了快速成長的空間，想要加速腳步，我們針對目標提出所需的金額就是這個數字（本輪500萬美元）。」

iCHEF將把新一輪的資金用於研發團隊的擴張、強化與國際平台的連結。程開佑舉例，現階段餐廳如果要接上外送平台，很多餐廳都必須準備外送專用的手機來接單，在使用上也相當繁瑣，「如果店裡雞肉賣完了，還要上各大外送平台把用到雞肉的產品一個一個下架。」

因此，iCHEF的POS自動串接好UberEats，讓餐廳可以用一台機器，完成店內點餐與外送平台的接單或更改菜單。

同時，iCHEF也宣布串接了LINE官方帳號的API，讓消費者可以直接在餐廳的LINE官方帳號點餐；餐廳方則用同樣的一台iPAD就能接單。更重要的是後續的行銷資源，能夠透過POS將LINE會員依照飲食習慣分群，發送精準的行銷廣告。再先前iCHEF也與Facebook串接開發集點功能，其他的外送平台也在積極洽談當中。

投入大把時間與國際平台串接、共同開發，是iCHEF「餐飲科技高速公路」藍圖中的一塊，「把API弄好之後，我們會開放出去，讓支付、交通工具，或者是任何想做超級App的人來串接，」程開佑說，「不要再做自己的POS系統了，iCHEF來做；不要再做會員系統了，iCHEF來做，想連接餐飲相關的服務，就串iCHEF。」

iCHEF的目標不只IPO，還要邁向「卓越」

而回顧過去的創業之路，另一位iCHEF共同創辦人、近期較少露面的吳佳駿（首圖右）帶點感慨地說：「這10年，真的過得好快。」

iCHEF喊出IPO的目標，除了是一家企業的里程碑之外，吳佳駿與程開佑則對於公司的發展各有不同的想像，但他們兩人不斷提到同一個詞彙——卓越。

「我想要改變台灣的環境。所有優秀的台灣軟體人才好像只剩下出國一條路，我希望因為iCHEF的存在，讓這件事情有些改變，iCHEF要成為一家卓越的軟體公司。」吳佳駿說，iCHEF在相當早期就投入贊助程式語言社群，也是為了讓台灣的軟體人才有更多的可能性，「但還有很長一條路要走，對iCHEF來說，現在才剛開始。」

程開佑則從品牌的角度思考，「所謂卓越，是一流之上的，是帶有浪漫與信仰的概念。」他提到iCHEF到台東、金門、馬祖、花蓮辦活動，讓當地的餐廳經營者或是有意踏入餐飲產業的人，能夠交流、學習，「以成本來說一定是不ok，但是能夠讓大家覺得『因為iCHEF的存在，有些事情是有可能的』，我們想要成為讓人嚮往的品牌。」

但一切的想像，都必須建立在商業成功之上。

僅有5%市占，剩下95%看得到，吃得到嗎？

iCHEF於2017年宣布營收破億、2018年現金流轉正、2019年營收約2億元台幣，截至2020年上半年，獲利與現金流每月都創下新高，總用戶數包含海外市場（新加坡、香港、馬來西亞）也成長至超過8,000家。

iCHEF財務長陳孝存（上圖左）表示，因為iCHEF的走SaaS訂閱制的營運模式，初期投入開發與獲客的確會帶來虧損，但在客戶數穩定成長的情況下，已走過死亡之谷，讓每月營收能不斷成長。此外，程開佑也透露，目前除了直接倒閉的餐廳之外，客戶的續約率超過9成。

目前全台灣約有15萬間餐廳，以iCHEF手上擁有的8,000家來看，市佔率僅有5%，可以說還有很大一部分的潛在用戶；但從另外一個角度來看，剩下的95%，會不會根本不需要iCHEF的服務？

「網路的服務，一定會穿透所有產品，現在所有餐廳至少都要在Google Maps上開一個點，這已經是不可逆的，只是iCHEF能服務多少餐廳，這是我們要努力的。」吳佳駿說。

「餐廳一定會全面連網，只是花得時間比我們想像中更久，但我們的時間沒有白費。現在因為外送的關係，讓餐廳們意識到連網的可能性，讓未來1～2年成為重要的爆發期，」程開佑說，「也希望iCHEF不要辜負時代給我們的機會。」

責任編輯：錢玉紘

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。