員工福利平台Gusto四年內晉升獨角獸,用薪資服務解決HR痛點!明年衝刺IPO
員工福利平台Gusto四年內晉升獨角獸,用薪資服務解決HR痛點!明年衝刺IPO

美國員工福利平台獨角獸Gusto自創立以來,陸續獲得Dragoneer investment Group、Continuity Fund、MSD Capital、Kleiner Perkins、137 Ventures…等來自世界各國的企業及投資機構投資;成立不到四年,Gusto就已籌得1.36億美元(約37.8億新台幣),公司估值快速飆破10億美元(約280億新台幣),正式加入新創獨角獸的行列;2019年,Gusto在D輪融資中籌集2億美元(約56億新台幣)後,公司估值超過38億美元(約1057億新台幣);今(2021)年,Gusto又在E輪融資中,獲得1.75億美元(約49億新台幣),使公司估值大幅飆升至95億美元(約2640億新台幣),成為人力資源和薪酬軟體領域最有價值的私營公司之一。

Gusto
圖/ Gusto

Gusto的前身是一間名為Zenpayroll的公司,由Joshua Reeves、Tomer London和Edward Kim這三位史丹佛大學畢業生,在2011年共同創立;之所以成立Zenpayroll公司,是因為三位創辦人發現中小企業在處理員工薪資和繳稅時,往往需要仰賴會計師處理公司大量的表格和資料,不僅相當耗時,且其費用成為許多企業一筆金額不小的固定支出。

因此,三人建立了一套「薪資支付流程」軟體,幫助企業處理公司的薪資支付相關業務,以節省大量的會計核算作業時間;產品一推出,就廣受好評,吸引許多中小企業購買,客戶數逐年增加。

Gusto三位創辦人
Gusto創辦人。
圖/ Gusto

隨著「薪資支付流程」軟體在市場中越來越普遍後,三人決定開始解決另一個企業普遍的痛點──醫療保險;2015年9月,三人將ZenPayroll公司正式更名為「Gusto」,並將健康福利和勞工賠償的相關事宜加入原有的薪資支付流程軟體,正式進入當時相當火熱的保險福利領域;Gusto的新版軟體推出後,快速獲得市場熱烈反響,不僅成功打開市場知名度,還吸引世界各國的投資機構及企業紛紛加入投資行列,使公司估值快速突破10億美元(約280億新台幣)大關。

Gusto
圖/ Gusto

Gusto正式成為新創獨角獸後,隔(2016)年,Gusto積極開發新功能,並勇於跨足新領域,開始提供各種人力資源管理的相關服務,並逐漸成為薪酬、保險福利、人力資源管理系統的綜合服務商。

目前,Gusto是以銷售軟體的方式獲利,為了快速提高企業的接受度,Gusto制定的收費方案較其他薪資管理平台便宜,其價格約是其他平台的三分之一,換言之,每間公司每個月只要支付約29美元(約810元新台幣)的公司費用,再為每位公司員工支付4美元(約110元新台幣)的員工費用,即可享受Gusto雲端平台上所提供的各式服務。

Gusto
圖/ Comparably

Gusto推出的薪酬、人資和保險福利軟體不僅價格合理,且成功解決許多企業痛點,因此,自2015開始,Gusto的成長相當快速;目前,Gusto所管理的薪資金額已達數百億美元,並聲稱有近十萬家企業都在使用Gusto提供的系統。

同時,Gusto還提供一系列福利服務,包括健康保險、退休福利、大學儲蓄...等一系列計畫;未來,Gusto將繼續拓展新的業務,並積極開發新市場,以期早日幫助世界各國的企業,解決薪資、人資和保險福利的相關問題。

參考資料:Tech China獵雲網IKNOW科技產業資訊室

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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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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