韓國獨角獸再添一隻!前Google工程師打造、AI核心數位廣告公司Moloco,如何顛覆市場?
韓國獨角獸再添一隻!前Google工程師打造、AI核心數位廣告公司Moloco,如何顛覆市場?

Moloco在2021年5月初正式宣布已從新韓金融集團(Shinhan Finance Group)領銜的投資者們手上獲得超過10億美元的資金,順利完成C輪融資,並晉升為獨角獸俱樂部一員,成為矽谷新創圈首家以AI技術為主的韓國企業。

一家夢想在納斯達克上市交易的跨國廣告平台公司

Moloco成立於2013年, 是一家採用AI技術的廣告解決方案公司 ,因為擁有來自Google、亞馬遜和Twitter的頂尖人才和能分析大數據的技術,讓Moloco打造出領先同業的廣告平台,其運作邏輯是允許客戶根據消費者電腦或手機上的使用數據制定客製化的線上廣告來獲利,例如:曾經搜尋或曾購買過耳機的消費者,會看到耳機產品的相關廣告。

Moloco的創辦人安益進(Ahn Ik-jin)曾是Google和YouTube的工程師,從韓國首爾大學到美國常春藤名校賓夕法尼亞大學,一路都就讀名校,而在聖地牙哥加利福尼亞大學就讀博士期間,他停止學業、開始在Google工作,並利用AI技術替YouTube開發廣告演算法,為閱聽眾推薦影音,建立了YouTube廣告的盈利模式。

Moloco
Moloco創辦人安益進(Ahn Ik-jin)。
圖/ 截圖自Twitter

離開Google後,他與兩位前Google同事一起在矽谷創辦Moloco,現在分別在美國、南韓、新加坡、日本、印度尼西亞和英國等六個國家設有分公司。 若要說Moloco擁有無可匹敵的全球影響力一點也不為過,因為它的平台可觸及全球75億台裝置,覆蓋率相當高

Moloco也計劃利用募得的資金,從全球招聘新的工程師(特別是懂得機器學習的人才)、增強軟硬體的基礎建設、擴展其廣告業到線上電商領域,並將創業的最終目標設定為「 有朝一日能在納斯達克上市進行交易 」。

NASDAQ
圖/ shutterstock

利用機器學習優化客戶的廣告收益

Moloco有兩項主要產品,首先是 Moloco雲端(Moloco Cloud) ,可優化廣告競價的自動化平台,幫助手機營運商利用第一方資料(First-party data,指透過公司內部線上或線下管道自行蒐集的消費者資料)分析來盈利;其次是 零售媒體平台(retail media platform) ,幫助電商業者將網頁投放到各種媒體平台,並增加曝光機會。

Moloco的技術是以機器學習(machine learning)幫助App優化和預測使用者在特定行為上的表現 。安益進表示:「當廣告識別碼(IDFA)在蘋果iOS系統裡越來越難取得的時候,這對公司反而是個好消息」,因為少了IDFA資料,相關的行為追蹤數據將大幅減少,廣告成效勢必受到一定程度影響,因此機器學習將成為供需市場雙方成功進行廣告投放的基石。

MOLOCO Cloud
圖/ Moloco Cloud

延伸閱讀:Facebook登報槓上蘋果!遭iOS限制的IDFA是什麼?為什麼能斷了千萬廣告商財路?

2020年Moloco的總銷售額約為1.78億美元,但2021年頭三個月才剛過完,其營收已達8,890萬美元,今年的總銷售額預計將比去年成長2倍,達到4億美元 ,目前公司約有50%的收入來自歐洲,美國則約佔25%。如此快速的盈利的也吸引SK Telecom(韓國知名的通訊營運商)、LG和Krafton(魁匠團,一家韓國電子遊戲開發商及控股公司,前身為遊戲工作室「藍洞」)紛紛加入融資行列。

廣告收益轉向數位化、推崇用戶隱私的大環境

在COVID-19加速數位依賴的情況下,數位化廣告已成為廣告世界的主要潮流,在電視或報紙上刊登廣告已過時,且廣告收益也打破社群媒體網站和搜索引擎的記錄。 過去四年裡,Moloco年均成長率高達180% ,當安益進被詢問是否有考慮讓Moloco現在就上市,他表示:「公開上市可替我們打開很多大門,但目前我們只會專注於與投資者密切合作,以發展公司規模和增強產品。」

安益進進一步解釋:「 投資者現在對手機廣告如此感興趣的原因之一,與蘋果iOS系統修正用戶隱私和數據使用有關 。」亦即,蘋果應用程式必須透過「應用程式追蹤透明度」(ATT)架構,向用戶取得許可後,才能蒐集和分享iPhone裝置的IDFA。對此,安益進樂觀的說:「 蘋果的舉措將替具創意的解決方案,提供公平的競爭環境 。」

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圖/ Shutterstock

延伸閱讀:蘋果iOS 14.5把隱私還給用戶、臉書也向它投降!為何「App追蹤透明度」是最強新功能?

Moloco自2018年開始已處理超過100兆筆的數據,近期每個月更投放超過130億個廣告,它的核心客戶包含迪士尼、納克森(Nexon,一家韓國電腦遊戲控股公司)、網石遊戲(Netmarble)等跨國公司。以上市公司網石遊戲為例,他們利用Moloco Cloud的服務,在確定遊戲發佈後的頭幾個月,採用能刺激用戶下載安裝的廣告投放策略,並利用這些用戶數據訓練機器辨識出最有價值的廣告投放模式,例如降低安裝程式成本(Cost Per Install,CPI)將可達到最多下載次數。

安益進曾說:「每家韓國新創公司都可以成為獨角獸,也不是所有新創公司都必須以矽谷為基地,它們可以成為先成為國內市場的佼佼者,再進一步獲得全球地位。」不久前,韓國宣布已有12家新創公司成為獨角獸企業,有助於企業成長的創業環境、地方政府的支持,加上開箱即用(out-of-the-box,OOTB)的創新和科技實力,韓國新創公司近幾年在全球持續大放異彩。

資料來源:KoreaTechDeskAD ExchangerKED GlobalPulseMolocoStartup AroundCrunchBase
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #數位廣告 #AI
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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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