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？|數位時代 BusinessNext

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？

來自以色列的新創Monday.com，透過SaaS與訂閱制模式，為各企業提供工作流程管理服務。成立不到10年便提交上市申請，但風光背後還有哪些隱憂？

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。

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：Protocol、Seeking Alpha、SEC
責任編輯：文潔琳、蕭閔云

近年談 AI 轉型的金融業者不少，多半從技術切入，闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手，先問哪個場景最攸關保戶，再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心，專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出，核保、理賠與客服，是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵，自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保，審查時間省六成

開始一張保單的旅程，核保是第一步，攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中，若涉及既有病史或體況，核保便須介入評估，綜合審視商品條款、投保規則與法律規範，以決定是否承保，可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例，客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄，判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景，這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累，導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此，富邦人壽建構「核保智能助理」，運用生成式 AI 摘要病歷，解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享，導入過程中的挑戰之一，是為特種個資去識別化，需先透過個資遮罩工具處理病歷；此外，針對 AI 常見的「幻覺」風險，團隊也反覆調校提示詞，讓摘要報告力求精準正確。

她強調， AI 定位為「初篩與重點整理」的助手，最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式，體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘，核保效率提升六成，讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀，加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的，還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻，但隨著醫療技術不斷進步，許多保單條款當年訂定的手術項目，到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中，判斷新技術是否符合條款約定，過程相當耗時，也需要高度的醫療專業知識。

對此，富邦人壽導入「理賠智能助理」，整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見，協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如，當醫療科技演進產生新的手術方式時，AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式，並檢索相關條款與內部規則，提供理賠判斷建議，縮短過去需逐一查找資料的時間。此外，系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點，大幅縮短人工判讀比對時間，讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通，加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出：「AI 除了加速理賠作業，也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫，協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據，縮短學習曲線，並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔，理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流，前線服務更到位

在核保與理賠之外，最大量的服務場景是客服。張婉茹表示，隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力，客戶傾向先自主操作解決問題，不會直接撥打電話；一旦選擇撥打電話，就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此，AI 客服的導入，不只是回答問題，更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶，因此 AI 客服最重要的不是回答得多，而是回答得正確。」張婉茹表示，富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度，透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制，讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色，確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上，富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線，目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息，智能助理能即時理解客戶需求，將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成；面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求，則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務，將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境，讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據，到線上客服的迅速回應，富邦人壽的 AI 布局，始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示，科技發展不一定要一次 end to end 全到位，應該是不停小步快跑，慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App，將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上，就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程，專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業，才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調，科技迅速發展下，富邦人壽導入 AI，不是要取代核保員、理賠人員或客服人員，而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷，人員就能更專注在判斷、溝通與服務，讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上，這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。