「新創提案」就該這麼寫!八大重點抓緊投資人的心
「新創提案」就該這麼寫!八大重點抓緊投資人的心

每次參加完創業創意競賽的評審,就會想要再說說我習慣的提案邏輯。

你千萬要記得,你在進行創業提案時,現場沒有人會對產品熟,只有你自己最熟,所以我都會建議要從用戶思維,參考以下邏輯去思考。這套邏輯,也是SoWork在幫客戶定義新市場時,其中一種提案邏輯思維。

讓聽者認同市場有需求

我分為兩大部分來說明,前半段要點出外部市場的機會點,後半段則是要證明只有自己能做得到。

1.品牌願景

創業者的願景,往往是投資人很關切的事情,這個品牌願景是否打動人心,這個創業者是否講到自己很感動,會影響到現場的氛圍。品牌願景可以很有氣勢、很宏大、很理想,但在思考品牌願景的過程,也要你藉此為自己想想,這個市場上為何需要你這個品牌?你的願景是什麼?對消費者的價值為何?

2.小眾市場的選擇

在眾多人口當中,你看準的是哪個小分眾市場?那個市場的人口有多少?是在增長或減少中呢?為何選擇這個市場而不是另一個?

會希望你思考這些的原因,是許多人在創業剛開始設定的目標市場,往往會野心過大,這樣的情形會造成產品的設定目標過於發散,無法確實聚焦目標客群。而當顧客輪廓定義不明確時,不論產品的推銷成功或失敗,都會在之後難以有優化方向。

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創業若沒有設定目標市場,會造成目標過於發散,不但難以進行後續優化,消費者也難以了解產品定位。
圖/ quinky via Shutterstock

3.關鍵解決的痛點

你的產品能為這群「小眾」解決什麼問題?沈澱一下自己的心情,不要多,一個點就好。也不要包圍一大堆物聯網、元宇宙等虛華詞彙,只要能幫忙客戶解決一個情緒或功能痛點就好。最好能加上這個痛點的相關數字支持,可以讓整個解決方案看來很有希望。

我曾有個客戶,想要從國外引進能舒緩精神的外敷藥產品,當時所面對的問題是,這個產品對台灣人來說是否需要?能解決到哪些痛點?對於產品也不甚熟悉的我,就必須靠監測系統的數據,來了解網友的需求與討論現況。

而後根據社群監測的數據統計,可以發現在討論的聲量中,所被提及該產品成分最大的功能是緩和壓力和疼痛,也常被用來用作輔助及緩解其他療法的副作用。於是,產品能解決的痛點找到了,這個產品的需求也立即被對應到了。

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「公司是為了解決客戶問題的。」這個問題不需要多,即使只有一個,只要能真正解決顧客的痛點,就有發展性。
圖/ shutterstock

4.響亮的產品名稱(或概念名稱)

關鍵解決痛點講完後,就可以說出你計畫要做的產品名,最好是響亮亮,並且名字有對到關鍵通點;也由於前面已說明清楚市場與客戶需求,照理講,此時聽者也應該會覺得這些人的確需要這個產品。

實際的進程規劃比理想還重要

前半段講的是如何推展產品,後半段重點則是,你該如何證明自己的能力。要記得,創意提案時,提的不只是產品,創造這個產品的你也是提案很重要的一部分。

5.成功所需的關鍵能力

當聽眾認可產品後,接下來最關心的,就是要怎樣才能讓這件事成功!這件事要成功,需要什麼樣的能力資源,而你是否具備這個能力資源?

這時,可以介紹團隊了,你和你的團隊必須要有能解決用戶問題的核心能力,以及進攻這個市場的關鍵策略。在這部分的呈現裡,必須清楚呈現團隊裡的每個人的專長與可支援發揮項目。

6.組織戰的進程規劃

在規劃產品進程上,則要明白,沒有任何產品可以一步到位。你必須逐步規劃,並說明如何從現有核心競爭力,演變到逐漸理想的競爭力。而定義競爭者時,須從不同視角來定義,才可以有不同的視野。

另外,在搭配進程的推廣計畫裡,也最好要包括小市場的測試計畫。沒有經過市場測試的產品,就像沒有訓練就上場的選手,失敗率高得可怕,千萬不要抱著「一定會有人買單」的想法,而忽略市場測試的重要性。許多產品的失敗,往往最大原因不是資金不足,而是生產者不夠了解市場。經由小市場測試,才能不斷修正調整方向,並驗證產品在市場需求上的可能性。

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創業不是一朝一夕的事情,故完整的進程規劃是十分重要的。
圖/ Pexels

7.預估最糟狀況

不論在市場推出或財務的預估上,都必須要以最壞打算來做考量,比如在市場推出時,可能會遭遇被大咖模仿、用戶行為大轉變等情況,你必須要有因應這些最壞情形時能做出的應變方法。

8.認真的財務預估

財務上,必須「高估成本,低估收入」,評審都看得出來,你是隨便預估還是認真預估,當一個人越認真要做這件事情的時候,就該更認真地預估成本和收入.在計算過程當中,投資人也更清楚你所需要的資金缺口是多少,而投入後會獲得的預期報酬是多少.

最後,結語在你的願景。

這些項目看來不少,或許可以很快講完,但計畫起來也不簡單。最難的是如何從用戶思維開展你的計畫,並盡可能排除生產思維的簡報(就是那種沉浸在自己開發產品喜悅的超強自爽簡報)。提案過程應不斷刪除,力求簡潔,不需要的就斷捨離。這個過程,也是希望每個創業者能好好思考過未來,再開始行動,不要浪費自己的青春。

以上,提供大家初步的參考,上面例子更詳細的說明可以看看我的書《數據為王》,若有進一步需要,當然也可找我們。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:吳佩臻、侯品如

關鍵字: #創新創業
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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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