【圖解】Appier東京上市,盤中一度飆漲37%!7大關鍵數字拆解台灣獨角獸
【圖解】Appier東京上市,盤中一度飆漲37%!7大關鍵數字拆解台灣獨角獸

2021.3.30更新

Appier今(30日)在東京證交所上市交易,定價每股1,600日圓,30日開盤以2,030日圓開出,大漲27%,盤中一度飆漲37%至每股2,198日圓!該公司在首度公開發行股票(IPO)以定價區間最高值籌得298億日圓(約2.73億美元,新台幣77億元)。

Appier的股東包含台灣的聯發科、聯電創投,另外還有印度紅杉資本、軟銀集團等。以下就透過圖解,來認識這隻台灣獨角獸!

Appier(沛星互動科技)即將於30日在日本東京證交所的Mothers板掛牌,公開價格為1,600日圓,讓Appier的市值衝至1,598億日圓,約為14.6億美元,跨過「獨角獸」的10億美元門檻。

透過Appier的上市申請報告書,《數位時代》總結了7組關鍵數字,從營收、虧損到客戶流失率,解析讓台灣新創為之振奮的Appier上市狀況。

Appier
圖/ 蔡仁譯攝

圖解Appier上市關鍵數字

Appier IPO

此外,Appier也特別提到「NRR」,2020年的NRR為118%。NRR是指淨收入留存率(Net Revenue Retention),用以了解同一個客戶群體,在上一年度及本年度的付費變化。

願意付錢買更多產品、更低的顧客流失率,都能夠提高NRR的數值。Appier是服務企業端的公司,NRR能維持在100%以上,甚至高達118%,與其他SaaS公司的比較來看,都是相當不錯的表現,代表客戶流失率低,且既有客戶願意掏錢買更多的產品。

Appier到底是做什麼?一張圖看懂

Appier業務
Appier產品線。
圖/ Appeir新規上場申請のための有価証券報告書(Ⅰの部)

延伸閱讀:「決策像獅子、行動像獵豹」笑著駕馭獨角獸的人—專訪Appier游直翰

Appier旗下共有4個旗艦產品:CrossX、AIQUA、AIDEAL、AIXON,從獲客、互動、再行銷與資料整合都有相對應的產品。

CrossX是Appier最早提出的產品,以深度學習技術,協助客戶預測並找出高終身價值的消費者,可以減少耗時費力的人工測試。

AIQUA則是Appier在2018年收購印度新創QGraph後所推出的顧客行銷平台,可以在多個渠道中建立與消費者互動、溝通的自動化訊息。

AIDEAL來自於Appier收購的日本新創公司Emotion Intelligence,為電商解決方案,可以自動區分受眾與真實的購買意向,向其發放優惠券來提升轉換率。

最後是資料科學平台AIXON,用來整合現有的消費者數據,協助行銷人員了解消費者,並應用各種AI模型,預測消費者未來的行為動向。

對於Appier來說,海外收購除了擴大產品線之外,更重要的是有機會囊括更多的海外客戶。

而Appier的說明書中也寫道,為了確保優秀的人力、拓展業務基礎,才會決定上市擴大資金,選擇日本,則是因為日本是Appier營收占比最高的地區,希望能在此上市提高市佔與知名度。

日本的Mothers版是什麼?

東京證交所Mothers
圖/ 東京交易所集團

Mothers是服務高成長潛力新興企業上市的版塊,截至2021年1月,共有344家企業於Mothers板上市。先前號稱日本最強獨角獸的二手拍賣平台Mercari,就是在2018年於Mothers板上市。

登錄Mothers板必須符合以下規則:總市值在10億日圓(或1,000萬美元)以上、股東人數200人以上、流通股市值5億日圓且比例在25%以上、持續經營1年以上方可申請,相較於市場一部、市場二部的規範較為寬鬆。且在符合一定的規範後,也可申請登錄市場一部或市場二部。

延伸閱讀:🎧日本也買單的台灣獨角獸配方🎧

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Appier
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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