LINE新星計畫5年投資破億元、接觸新創超過300家！接下來還要如何挺新創？|數位時代 BusinessNext

LINE新星計畫5年投資破億元、接觸新創超過300家！接下來還要如何挺新創？

LINE新星計畫（PROTOSTAR）滿五周年，投入資金破億元，協助超過40家新創服務上線、接觸新創超過300家，展望下一個五年，LINE有哪些規劃？

瞄準五大領域，LINE協助新創加快商業化腳步

新星計畫（PROTOSTAR）由LINE的企業策略部門負責管理，關注五大領域，包括：O2O（Online to Offline）、娛樂內容、IoT（物聯網）、FinTech（金融科技）和AI（人工智慧）。

2015年正式推出後，新星計畫在2018年經過一次升級，與中華開發創新加速器及勤業眾信合作，替新創提供更多資源。

新星計畫門檻不高，新創只要經過簡單申請都能加入，凡是申請加入計畫的新創團隊，都可以獲得免費官方帳號、內部的技術資源，以及外部合作夥伴提供的顧問服務（包括勤業眾信開設財務知識、股權結構等課程；中華開發創新加速器提供諮詢窗口等），協助在LINE平台上開發各類服務；並在經過定期評估、考核後，有機會成為LINE的優先投資標的。

最經典的案例就是LINE在2019年完成投資的TaxiGo。這款LINE平台上的原生應用，早在2017年開始，就透過官方帳號提供叫車服務，適逢LINE也想發展交通服務，認為TaxiGo在LINE上發展的服務非常成熟，因而決定透過入股投資的方式，將LINE TAXI的平台和品牌授權，委託給TaxiGo經營，完成LINE在交通服務上的布局，「有時候，新創公司可以快速實現我們想做的事情。」唐欣曾這麼說。

投入資金破億元、接觸新創超過300家，LINE加碼預算協助曝光

台灣LINE企業策略資深總監唐欣曾表示，透過這些協助，新創開發的服務，平均6～9個月就能推出上線。回顧過去五年，LINE接觸過的新創團隊超過300家，累積投入的平台相關資源，累積價值超過億元，且有超過40個生活、娛樂、教育與金融各領域的新創團隊服務，在LINE平台上線。

「新創的技術創新與開發的動能，在過去五年，替LINE平台上增添了許多精彩有趣的服務。」唐欣表示，透過跟新創深度的合作，將既有平台與生態系資源整合，做到提供用戶多元服務選項的目標。

展望下一個五年，唐欣表示，「企業參與新創」（Corporate Startup Engagement CSE）是近年政府與企業都很重視的課題，而LINE很幸運的在五年前就展開了與新創連結的佈局，推動了LINE PROTOSTAR新星計畫。

LINE表示，從今年一月開始，新星計畫提供價值30萬的LINE集團廣告行銷資源，讓團隊根據商業行銷計畫有彈性的運用，來增加團隊服務的曝光、提升服務與品牌知名度。

為了讓新創團隊有更好的露出，從今（2020）年年底開始，新星計畫也加碼提供行銷的支持，給予團隊在行銷素材製作上的指導，也定期的會在LINE官方渠道介紹新創團隊的服務，讓這些潛力的行動之星被大家看見。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。