支付新創Stripe估值破950億美元,登全美最有價值獨角獸!還被譽為下一個Google?
支付新創Stripe估值破950億美元,登全美最有價值獨角獸!還被譽為下一個Google?

曾被譽為「下一個Google」的美國支付新創Stripe完成了最新一輪融資,如今估值上看950億美元,已是眼下美國最大的新創公司,超越SpaceX稍早完成融資後的740億美元估值。

Stripe這輪融資的投資人包括紅杉資本、富達投資、安聯、愛爾蘭財政管理署(NTMA)等,總金額為6億美元,並使這間新創的估值從2020年4月的350億美元,成長超過一倍以上,超越Facebook、Uber上市前的估值。

Stripe計畫將利用這筆資金重點拓展歐洲業務,並用於強化全球的支付網路。共同創辦人約翰.克里森(John Collison)在聲明中表示,過去一年裡他們對歐洲進行了大量投資,尤其是總部所在地愛爾蘭,「無論在金融科技、交通領域、零售或者SaaS,歐洲數位經濟的成長機會都非常可觀。」

目前Stripe在全球42個國家中營運,其中31個都位於歐洲。《路透社》指出,Stripe一位高管去年底更透露,他們計畫接下來將進攻亞洲市場,瞄準東南亞、中國、日本及印度等地。

根據《金融時報》報導,Stripe預計未來5年內將在位於都柏林的總部擴編1,000名人力,此外還打算在今年內進軍巴西、印度及印尼等市場。

Stripe財務長蒂芙雅.蘇亞德瓦拉(Dhivya Suryadevara)指出,目前他們已經在為全球數百萬家公司處理總計上千億美元的款項,前方的商機比10年前剛起步時要來得大上許多,「我們處於一個高成長的產業,而公司也正經歷著高速成長。」

目前Stripe已是全美估值最高的新創公司,不過在全球範圍內仍低於中國的TikTok母公司字節跳動及螞蟻集團。

疫情帶動電商趨勢,支付服務進而成為投資者焦點

Stripe是由一對愛爾蘭的兄弟黨派翠克.克里森(Patrick Collison)及約翰.克里森(John Collison)攜手成立,主要提供個人或企業接受線上付款的軟體服務,避免潛在的交易風險,初期投資者包括彼得.泰爾(Peter Thiel)、伊隆.馬斯克(Elon Musk)等知名人士。

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Stripe創辦人派翠克(右)及約翰(左).克里森兄弟黨。

根據商業數據公司Datanyze的資料,目前Stripe在美國支付處理市場的市占率以18.59%居於第二,PayPal仍以54.34%的市占率遙遙領先。不過,創投公司Y Combinator共同創辦人保羅.格拉漢(Pual Graham)2020年10月曾在推特上評論,「這種既視感太強列了,Stirpe將是下一個Google。」

去年席捲全球的新冠肺炎,大大加速個人與企業數位化的腳步,當門市被迫關閉、出門在外面臨著感染風險,推動了企業轉往線上銷售的趨勢,使用電商購物的民眾也大幅增加。例如,身為Stripe客戶之一的雜貨電商Instacart就在2020年首度轉虧為盈,聲稱已超前達到2022年的目標,疫情爆發時還宣佈僱用30萬名人力應付高漲需求。

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支付服務因而大為受到投資者看好,甚至不單Stripe的估值翻倍成長,推特創辦人傑克.多西(Jack Dorsey)旗下的支付新創Square,過去一年裡股價也從41美元飆升至242美元

《紐約時報》也指出,現在矽谷正掀起一股對科技新創的狂熱,去年12月IPO的Airbnb現在市值超過1,230億美元;稍早直接上市的Roblox市值也一度飆破450億美元。上週赴美IPO的韓國電商新創Coupang更創下繼2014年阿里巴巴以來,美國海外公司最大的上市紀錄,市值上看840億美元。

不過,隨著各國疫苗陸續問世,Stripe的成長幅度是否能夠延續下去,勢必也會成為部份投資者的疑慮。但市場成長的速度始終快過人們的想像,約翰.克里森表示,10年前整個電商市場甚至還沒有現在Stripe處理的支付量來得大。

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疫情下電商市場的快速成長,進而使投資者看好Stripe的發展機會。
圖/ Pexels

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《金融時報》指出,Stripe的客戶更遍及整個科技界,包括Zoom、Salesforce等企業軟體公司,Shopify、Instacart等電商業者,甚至Uber及Instagram都仰賴這間新創的技術處理線上支付。

只要電商市場持續增長、科技巨頭繼續深入你我生活,在背後為這之間的商機默默提供支持的Stripe,或許就仍有繼續發展的空間。

資料來源:金融時報紐約時報TechCrunch
責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #電子商務
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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