犀動智能科技完成Pre-A輪募資，為何日本遊戲公司Colopl會看中智能語音技術？|數位時代 BusinessNext

犀動智能科技完成Pre-A輪募資，為何日本遊戲公司Colopl會看中智能語音技術？

ColoplNext是日本上市遊戲公司Colopl旗下的創投基金，什麼原因讓他們跨國看上專注智能語音技術的台灣新創？

遊戲公司為什麼投資語音AI技術新創？

NLP一直是AI領域中重要的發展項目，但因語系、技術以及應用場景的複雜度，較難有單一廠商能統治市場的狀況，相對來說給新創很大的市場成長空間。

犀動智能專注於此，在保險金融業線上客服、旅宿業有不少成功的驗證。如旅宿業專用的智能語音管家小美犀，已經導入台南晶英酒店超過200間的客房。

犀動智能的目標是打造企業用的NLP SaaS服務，利用彈性擴充與自主訓練的開放性平台，並朝向No-Code平台降低開發門檻，讓所有客戶都能簡便地享有NLP的服務。目前犀動智能已在數個商業應用中，每月解析50萬筆中、英、日文語音與文字數據，也朝向日本與東南亞佈局。

犀動智能創辦人暨執行長沈書緯表示：「原先日本與東南亞佈局一直都在進行，在日本策略性股東加入後，會加速相關的進程。」

Colopl是日本知名的遊戲上市公司，旗下遊戲包含《職業棒球PRIDE》、《問答RPG 魔法使與黑貓維茲》、《白貓Project》等。ColoplNext則是Colopl旗下的創投基金，積極在全球積極尋求在物聯網、VR/AR、軟硬整合平台領域有快速成長應用的新創公司。

犀動智能成為其第一家在台灣投資的AI新創，因ColoplNext相當重視AI語音在遊戲場景中的應用，ColoplNext執行長山上愼太郎（Shintaro Yamakami）表示：「看好犀動智能團隊在亞洲語音與語意市場的商務場景應用，這部分可以對不同行業跟產品產生很大的加分，包括在未來遊戲產業的影響。」

參與本輪投資的基石創投總經理林子樸也表示：「語音、文字一直是在商業場景中相當重要的人機介面，隨著機器學習的發展，也開始有了很大的突破與新應用，期待犀動智能可以快速部署商用技術平台於東南亞與日本市場。」

瞄準開發垂直產業的SaaS，打造市場區隔性

國外的NLP技術提供商，不管是知名的開源模型項目BERT、GPT3，或到估值上億美圓的Open platform Rasa、HuggingFace等，都圍繞在NLU開源模型範疇，對於企業來說再開發與商業化的成本並不低。

犀動智能期望透過「垂直產業自然語言模型」與「知識圖譜平台」，幫助商業應用開發端透過最小的成本與時間快速建立自己語言應用模型與商務系統，並支援提供三種語系（中、英、日），打造自家技術產品的市場區隔性。

舉例來說，犀動智能瞄準了幾個產業，包含旅宿、商用客服等進行開發。針對旅宿業提供放在房間內，問答式的語音助手；客服方面可利用技術協助商用語音客服進行優化，並串接CRM（顧客關係管理）、Risk Manger（風險管理）與訂單系統等。

在這一輪募資中，犀動智能除招募更多的專業技術專才來加強競爭力外，更延攬有國際投資及品牌行銷經驗的高階經理人加入，促進市場的拓展與增長，加快全球化的腳步。

責任編輯：錢玉紘

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在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。