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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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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