SaaS新星Monday成軍不到10年拚IPO,但這間以色列新創還有哪先關卡要過?
SaaS新星Monday成軍不到10年拚IPO,但這間以色列新創還有哪先關卡要過?

如果你是YouTube的忠實用戶,你可能看過Monday.com的廣告。根據美國證券交易委員會(SEC)5月17日揭露的F-1文件,這家在2012年創立的以色列新創已提交上市申請,目標募集1億美元資金。截至2020年5月為止,這家公司5輪募資共募得2.3億美元。

這是一間什麼樣的公司?簡單來說, Monday.com提供雲端的工作流程管理(workflow management)服務 。透過SaaS(軟體及服務)與訂閱制模式,提供能直接運用的管理模板與績效儀表板,幫助工作者展開計畫。內容涵蓋專案管理、客戶關係管理、產品設計、程式開發等超過200種工作流程。

舉例來說,一個數位行銷企劃可以運用「Campaign planning」模板,直接產生每周行銷活動排程,也能串連其他網路服務,例如將表單連接eDM服務商Mailchimp,直接在此平台上看到eDM的開信率等表現。

Monday.com
圖/ Monday.com

延伸閱讀:91APP正式掛牌、市值破200億!躍升SaaS界上市領頭羊,董座:打破只重視硬體謠言

疫情+數位轉型,工作流程管理系統異軍突起

為何這種與工作流程有關的平台,近年在B2B市場異軍突起?原因在於,雖然像是Salesforce或SAP這種系統大廠,確實提供從訂單、生產、行銷自動化、CRM到客服近乎一條龍的服務;但企業採購系統時往往是分段進行,基於不同時期與環境的考量下,很可能會發生「一家公司、多套軟體」的狀況。這時系統間的資料串接,以及系統與傳統流程的整合,往往會造成開發端相當大的成本。

因此如Monday.com這類整合公司業務及第三方服務的平台類產品,讓企業無須自行開發,或是以相對低度施工成本,在單一平台串連相關的系統與工作流程。再加上新冠疫情推波助瀾,進而成為中小型企業快速數位轉型的解決方案之一。

從數字上來看,確實帶來不少業績。對於一家需獲取穩定經常性現金的SaaS公司,獲客數與因客戶數而來的經常性收入是最重要的指標。根據Monday.com提交的F-1表格,在2020年ARR逾5萬美元的客戶數,從前一年的76家增加到264家。營收也從0.78億美元提升至1.6億美元。

Monday.com
圖/ Monday.com

延伸閱讀:比蘋果更懂得助客戶成功?Salesforce做全球最大企業App Store、15年壯大70倍!

競爭者多+財務失衡成最大隱憂

不過,據Seeking Alpha專欄作家Donovan Jones分析,雖然Monday.com營收表現亮眼,但 目前最大的風險在於為數眾多的競爭者 。除了更早切入企業溝通市場的Slack、Asana,另外還有同樣提供工作管理模板的Airtable與Notion,也搭上疫情帶來的遠端工作趨勢,營收分別來到0.33億與0.13億美元,都是不可忽視的後起之秀。

此外,Donovan Jones認為 財務風險同樣不能輕忽 。攤開財務報表,雖然Monday.com營運翻倍成長,但營運費用也是同步膨脹。其中最大宗的業務與行銷費用,不論是2019年的1.18億美元或2020年的1.91億美元,都大於該年度的總營收——這對於投資人而言,恐怕對財務管控的評價大打折扣。

正是因為SaaS類型的新創企業,為了搶佔市占率與營收,會發生客戶數與行銷成本同步飆升,犧牲利潤率。因此要衡量SaaS體質,美國企業家Tim Feld提出「 40法則 」,也就是 「營收成長率」加上「營業利潤率」大於40%的公司,才是較為健康的SaaS公司

以Monday.com今年第一季的成績,營收年成長率85%加上EBITDA(未計利息、税項、折舊及攤銷前的利潤)為負64%,為21%,顯見在利潤率與營收的平衡上,仍有改善空間。

但營運端似乎已意識到財務面的危機,從2019年至今,業務與行銷費用占營收比例已經從151.8%降到118.8%,今年第一季更是來到106.9%。另外現金持續外流的狀況也有改善,今年第一季自有現金流為負159.5萬美元,去年同期則為負595.9萬美元。

資料來源:ProtocolSeeking AlphaSEC
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #SaaS
往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓