13歲創辦公司、還打造「二手車界亞馬遜」Carro!陳暐程是誰?為何前進台灣市場
13歲創辦公司、還打造「二手車界亞馬遜」Carro!陳暐程是誰?為何前進台灣市場

13歲創辦第一家公司,甚至因為年紀太小,公司的登記負責人還是外婆的名字,不到21歲就賣掉了2家公司,陳暐程隨後赴美投入創投產業,參與了多家公司在美國上市。

但約莫在30歲時,他於2015年再度投入創業,創立了新加坡二手車交易平台Carro,累積募資的公開金額達7億美元,投資人包含軟銀願景基金、三菱商社等。時至今日,Carro已是東南亞知名的獨角獸(估值超過10億美元的新創公司)。不只被稱為「二手車界的亞馬遜」,更在2021年被《金融時報》評為亞太地區成長最快的公司,預計未來登陸美國資本市場。

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東南亞最大中古車買賣平台CARRO,不只被稱為「二手車界的亞馬遜」,更在2021年被《金融時報》評為亞太地區成長最快的公司。
圖/ Carro

創業經歷豐富、擔任過創投的陳暐程,看到什麼機會才跳入二手車市場?

二手車好賺嗎?為什麼選中古車創業?

「為什麼要搞車?可能我骨子裡還是華人吧,終究是要買車、買房,所以在創業的時候特別關注這2塊。」陳暐程說。在創業初期他先調查美國、中國房地產與汽車市場的狀況,最關心的就是「市場有多大?」

當時美國已經存在線上房地產公司Zillow、中國也有貝殼與鏈家;雖然汽車市場也存在二手車交易平台人人車、好車無憂等競爭對手,但陳暐程看到是更深層的商業模式,「 新能源車、自動駕駛、金融貸款、二手車,這個領域(汽車)還有很多機會更重要的是,整個東南亞市場大多都是以二手車交易為主,印尼、泰國、新加坡都是,一年的交易量上看數百萬台車 。」

當過創業家與創投,陳暐程思考任何領域的創業都會從3個面向考量: 市場大小競爭對手的狀況還有沒有進入空間 。二手車交易是他的最終答案,「而且這個產業(二手車)還有太多優化的空間,這10多年來買賣車的流程幾乎沒有變過,翻轉一個新的產業是讓我很著迷的過程。」陳暐程說。

Carro怎麼運作?為什麼選擇切入台灣市場?

雖然平台類型的創業題目當道,但Carro並不是走「二手車買賣媒合平台」的輕資產模式,他們會向賣家購買車輛、賣給有需要的買家,賺取中間差價。因此Carro如果要衝高交易量,勢必手上的銀彈要夠,才能有足夠的備存車輛,這對於其他新創公司來說就是最大的競爭門檻。

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數字科技旗下的中古車平台8891走的是媒合模式,讓車商曝光旗下的車輛,主要營收來源為廣告費。
圖/ 8891

所以Carro並不是二手車媒合平台8891、abc好車網的競爭對手,反倒還是合作夥伴,Carro還會把整備好的新車放上這些平台販售。

陳暐程也嘗試過單純的「二手車買賣媒合」,他認為媒合平台需要的資產較低,卻是一種吃力不討好(thankless)的工作,「買家、賣家都不會感謝你,還會罵你要收手續費,真的很難做啊。」

同時,Carro也兼作貸款與保險,這塊才是獲利較豐的部分。在印尼、泰國、新加坡、馬來西亞部分切入的國家中,Carro已經成立保險與貸款公司,買家在購車後如果需要相關的服務,在Carro的平台上能一次購足。

而在今年7月,Carro正式登陸台灣,開設高雄、內湖2個實體點位後,等同於跟台灣的二手車商叫陣,共同爭奪約莫70多萬台(以過戶數為準)的年度二手車交易量。

陳暐程在選擇切入的市場時,把日本、韓國、台灣、香港放在一起看,「韓國比較封閉、香港市場太小,所以我們選擇投入台灣跟日本市場。」更重要的是,他認為台灣是相對「比較不燒錢」的市場,「燒錢的速度取決於競爭程度,台灣並沒有太多的創投跟新創在同個領域競爭,比較不會那麼有aggressive(侵略性)的動作。」

主打AI判斷,會成為Carro脫穎而出的關鍵?

回到二手車買賣方面,雖然Carro有知名投資人的背書,對於二手車買、賣雙方看的終究是「價格」與「服務」。

一台好的二手車,車況就是最好的銷售代言人。在現下車價資訊揭露愈來愈透明時,各家二手車車商收購或販售的價格通常不會有過大的差距。

汽車雜誌AUTO GRAPHIC總編輯林薦寬表示:「對於賣家來說,賣車的價錢當然是愈高愈好,所以通常會多家比價,追求最高的利益。」次之就是商譽良好具有鑑定實力的店家,「會是賣車考量的選擇。」

Carro
Carro提供160項專業檢測,包含引擎6項、底盤5項等,也導入AI進行AI輔助。
圖/ Carro

在二手車鑑定方面,Carro主打「AI判斷」,包含在價格與車況檢查上運用AI的輔助。舉例來說,Carro會搜集同款廠牌的二手車,根據年份、款式與成交價來提供定價,增進賣家的信任感;買家方面,Carro擁有160項車況檢測,並用影像、聲音辨識的AI輔助檢測。

不過,台灣也有二手車商號稱會導入AI輔助,如在太古汽車推出的「好車雲」交易平台,就期望用AI輔助估價。短期間內Carro還需要時間來累積商譽與鑑定能力的口碑,在價格面如果也很難與其他人一較高下,最終仍要回歸到服務面。

也因此,陳暐程對於Carro的想像,應該是更偏向無接觸的線上交易平台,不過剛開始還是得開設線下實體店面,「早期品牌沒有知名度,我也不會欺騙自己可以做到(純線上交易),我們在高雄、內湖都開店了,這是必須的,要給買家一個安全感。」Carro預計在2023年,插旗台灣六都等較大的城市。

林薦寬也表示:「二手車實體通路最大好處是,萬一發生售後問題時,消費者不至於求助無門。服務點當然愈多愈好,但這有成本考量,非一蹴可及。」

上市進程受到資本寒冬影響

回到經營面,根據陳暐程提供的數據,Carro於2021年的營收約為5億美元,且已經達到損益兩平開始獲利,預估今年年度的營收會有2倍成長。除了現有的印尼、新加坡、泰國、馬來西亞與台灣之外,也預計明年起開拓日本市場。

原先預計上市的進度也的確受到資本寒冬的影響,陳暐程坦承:「今年是肯定上不了了,去年我們剛募完5億美元,會更專注在完善公司的架構,畢竟上市之後就沒有犯錯空間了。」具體包含公司的內稽內控、制度,以及考慮是否移至開曼架構,「要上市應該隨時可以上,現在就是密切關注市場。」

讓人好奇的是陳暐程愛玩車、做的又是汽車產業,他開什麼車?

「我開Porsche Macan,也是二手車,就算我很喜歡保時捷也從來不買新車,100%都買二手車,新車的折舊太快啦,落地就少15%。這也是我很相信Carro的原因。」陳暐程說。

責任編輯:林美欣

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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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