【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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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