疫情重創共享空間,劍橋創新中心執行長轉彎踏入醫療產業!如何讓公司起死回生?
疫情重創共享空間,劍橋創新中心執行長轉彎踏入醫療產業!如何讓公司起死回生?

新冠疫情衝擊下,共享空間營運商CIC一度面臨破產危機。執行長Tim Rowe如何靠著公司內部創新的動能跟危機處理的能力,一腳跨入完全不相關的醫療產業,在三個月內從瀕臨破產到創造集團另一個新的成長動能?

去年3月24號,緊接在川普宣布全國進入緊急狀態之後,麻州宣布關閉全州所有的公司行號學校。總部位於麻州波士頓,在全球擁有九個據點的CIC(Cambridge Innovation Center 劍橋創新中心),從本來有兩千多家公司進駐,年收20多億的規模,被迫在一夕之間全部歸零。

CIC是美國一家共享空間營運商,在美國及海外包括東京、華沙、鹿特丹等城市共有九個據點。在一般的辦公空間之外,集團下還有包括Lab Central, Mass Robotics等針對生技公司及硬體新創的共享實驗室,公司僱用超過350名員工。

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圖/ Lab Central官網

當美國疫情爆發時,所有地產服務相關的公司包括Airbnb和WeWork,都面臨重整甚至關門的危機。CIC卻在這波疫情中不僅穩住陣腳,更在疫情之下化危機為轉機,一腳跨入了完全不相關的醫療產業。公司從破產邊緣到在三個月內營收狂飆九億,不僅挽救了全公司超過350位員工的生計,更讓公司找到下一個持續成長的契機。這次回波士頓洽公,有機會跟好朋友也是CIC創辦人兼執行長Tim Rowe深聊,也藉由以下的訪談分享他在這六個月內把公司從危機處理到轉型創新的個案分享於下:

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圖/ Shutterstock

1.回想疫情爆發時,身為執行長的你做了些什麼危機處理?

TIM:CIC因為有個東京據點,所以我們早在美國疫情爆發前就陸續聽到從亞洲那邊傳回來的狀況。我跟團隊在二月底就開始沙盤推演一些可能的因應措施,同時也開始跟進駐CIC的公司們做一定的宣導。

所以當三月底麻州宣布關閉所有辦公室時,我們的客戶是有一定的心理準備的。

雖然說有心理準備,但是當下的衝擊還是非常慘烈。CIC的空間租用採月付制,我們當下立即面對的危機就是客戶在無需使用辦公室的情況下,直接取消會籍。我們賴以為生的現金流一夕蒸發,CIC被迫宣布破產。

在必須保住公司以及照顧350多位員工生計的情況下,我們首要的任務是要確認公司的資金水位能支撐營運到市場狀況好轉,甚至到我們找到下一個獲利來源。在維持資金水位這方面,我們推出了一系列的預付方案,用相當優惠的價格留住現有的客戶,也算是變相跟現有客戶融資。

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圖/ shutterstock

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我們從創業以來一直是這個產業中的資優生,多年來累積的客戶信任在這個關鍵時刻發揮了極大的作用。客戶對我們的管理及營運能力相當有信心,所以最後我們保有了高達九成的客戶,而九成客戶預付的租金除了讓我們免除破產的命運,在當時不分產業動輒裁員一半的狀況下,CIC雇用的350多位員工中,僅有12位遭到資遣(其中包括八位被輔導去了CIC新成立的公司)。當外在環境如此動盪,公司能繼續保有整個完整的團隊跟向心力,也才有動力面對下一波的挑戰

2.在把公司本業穩住之後,CIC這個共享空間的營運商竟然跨足了醫療產業,成立了CIC Health。

TIM:公司或許靠著預付方案度過了裁員危機,然而短期資金只能暫時止血。在看不到人潮回流到辦公空間的情況下,CIC必須要想辦法開發新的營收來源,於是我們成立了CIC Health。CIC Health提供個人及機關團體的COVID檢測服務。CIC Health在八月正式成立,在短短三個月內我們完成了約六十萬次的檢測(註:台灣從去年一月到目前截至2021/1/18日的檢測總件數為:326,755。資料來源:衛福部統計)。每個檢測的價格大約在美元$50-80之間(相當於台幣$1,500-2,400,台灣檢測一次約五千至七千台幣)。

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圖/ CIC Health官網

3.你的主業是共享空間營運,新冠肺炎檢測聽起來是個完全不著邊際的業務?可以聊聊你是如何想到要跨足完全不相干的醫療產業嗎?

TIM:現在回頭看這個檢測業務,不論是在社會責任,策略或是商業上,都是一個看似合理的決策。但如果回頭去看去年五月的時間點,當時疫情還有很多未知,我們卻在公司快要倒閉時大張旗鼓的成立了CIC Health,這整個過程並非想像中那麼直覺。

一開始的動機是從客戶角度出發,我們一直在思考如果COIVD持續不好轉的話,CIC要如何繼續營業。我們的答案是:提供安全的工作環境。而為了達到這個安全標準,除了提供口罩,定期消毒之外,COVID檢測也是另一項必要的防護措施。

然而對許多公司來說,要持續地對員工做一個星期2-3次的檢測,以當時市場的價格落在單次計價美元$150來說,沒有一個公司能負擔得起這個檢測成本。為了能降低客戶的檢測成本,提高工作環境的安全性,我們開始埋頭研究檢測這個服務。

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圖/ Edward Jenner from Pexel

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就像任何其他你可以想像到的產品服務,檢測這個業務不是光買台檢測機器在那邊就可以開始等著收錢。你需要安排合格檢測人員,要有相對應的責任險,要跟主管機關溝通申請檢測認證,要找到合適檢測地點,談判合約,預約系統等等。這些在平常時期就是非常繁雜非常耗時的事務,在大型傳染病期間更是難上加難。而當你再進一步細看醫療產業時,你會發現這個龐大,但分工極細且溝通成本極高的產業,竟然沒有一個團隊來統籌整個流程。醫院有檢測人員,設備商有設備,實驗室有技術,政府有發照人員,但沒有一個專業物流團隊把所有東西有系統的整合起來,同時導入管理系統,於是我們看到了切入的機會。

整個COVID危機讓我們看到了一個新的契機,一個Healthcare logistics(醫療物流)的機會。再回到CIC的核心能力,經營共享空間的本質是管理,是設計流程,是提供一套one-stop解決方案。這是我們團隊的競爭核心,也是我們檢測業務的競爭核心。我們有強而有力的執行團隊,能把非常複雜的流程跟不同的業務夥伴整合成一個能高效運作的產品。

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圖/ Creativa Images via shutterstock

4.你在一季之內靠著 CIC Health 成功止血CIC 將近半年的虧損。你從有這個想法到成立公司,甚至到開始接第一筆訂單,只花了四個月的時間,這是我從未聽過的光速。可以聊聊你如何把整個公司從瀕臨破產到轉型的過程跟關鍵嗎?

TIM:我們從五月開始有這個想法,六月成立公司,八月開始正式對外營運,在這短短四個月內,我們從零開始到雇用了約七十位員工,同時完成了約六十萬份檢測。甚至在最近,我們即將開始新冠疫苗的業務(註:CIC目前已正式開始施打疫苗的業務)。當我現在有機會喘口氣時,回想在過去短短幾個月內把整個公司從0到1到100的過程,真的是相當瘋狂。很多事情是運氣跟時機,但是有兩個關鍵是我覺得我們能在極短時間內完成這個不可能任務的原因:

  • 外部-相信專業:醫療是一個專業的領域。我們帶入的是管理和流程改造,但我們欠缺產業知識跟連結。很多企業內部創新很喜歡什麼都自己來,即使成立創新團隊但用的全部是公司的既有人才,舊思維加上舊人脈,往往導致業務裹足不前。這部分我們很清楚我們的價值是什麼,我們不足什麼。從一開始,當大家都在裁員時,我們逆向雇用了很資深的業界人士過來擔任我們的COO,而她的加入也讓整個一開始的過程少了許多摸索成本。

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  • 內部-高度信任的團隊:內部團隊可以是轉型的包袱也可以是動力,要看你怎麼運用。我很清楚我的團隊是一群併肩作戰多年,默契極高的執行團隊。這樣的高度信任是你就算僱用了100個top 1%的人才也複製不來的資產。我們在初期幾乎是把CIC的核心團隊整個移植到CIC Health去做公司的基礎建設。雖然一樣像是在創造從0到1,但和一搬新創團隊不同的是,高度信任使得事情執行起來少了很多摩擦的成本,進度執行飛快。將這樣的高度信任再進一步延伸到我們的合作夥伴,我們在外部溝通上講求完全的透明。大家都在跟時間賽跑,我們沒有餘力在消耗力氣跟時間在無意義的猜忌跟談判。我們把所有資訊完全透明,讓溝通成本降到最低,才能在一季之內做到這樣的成績(註:估計約九億台幣營收)。
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圖/ shutterstock

後記

跟Tim約好訪談的那天晚上六點多,他一個人還在測試新的標籤系統。看著地板上散落一地的標籤,我很驚訝這種雞毛蒜皮的小事他竟然還親力親為。訪談中提到公司在危機下盡了最大的努力,但對於必須資遣的個位數員工,Tim還是露出了些許失落的表情 (即使這在我眼中,與動輒裁員五成的其他公司相比,充其量只算是公司發展下的正常新陳代謝)。

不過也或許是這種捲起袖子 “get your hands dirty” 的幹勁,以及全心跟團隊站在一起的領導力,才能讓他的團隊在這場大風暴中,在短短幾個月內一起達成這項不可能的任務。

本文轉載自:作者Sophia Lin部落格

責任編輯:郭昱彣

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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