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。

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圖/ Monday.com

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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。

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圖/ Monday.com

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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
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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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