【專欄】三次創業練功心法,Autopass余致緯如何讓價值更擴大?
【專欄】三次創業練功心法,Autopass余致緯如何讓價值更擴大?

最 近我訪問麻吉行得通公司執行長余致緯,他從大學畢業至今13年,已經歷三次創業,其中第一次失敗,第二次成功賣給宏碁,至於現在麻吉行得通推出的車麻吉服務,已成為提供國內車主包括停車、加油、洗車、充電等出行服務的第一品牌。他分享自己多年的創業經驗談,其中有許多深刻體會,值得與大家分享。

他從英特爾業務自立門戶,再進化車用系統軍火商

先簡單介紹余致緯的創業歷程。他從交大電子物理系畢業,在英特爾擔任業務1年後,就創立第1家公司 CliPick,之後公司收掉,加入Whoscall協助負責拓展國際業務,累積經驗後又創辦第2家公司停車大聲公,讓車主可以快速找尋附近那裡有停車位,這個簡單實用的App,2017年賣給宏碁公司成功出場。

賣掉公司後,余致緯於2018年三度創業,這次推出專注在行車支付的 Autopass,提供以車輛辨識為基礎的支付服務,可應用於加油站、停車場、路邊停車或充電樁等場景。透過 Autopass 支援後的產品有如車主的「專用錢包」App,可以在服務場景中自動辨識車牌與支付等功能,車主進出停車場就可以自動辨識繳費,完全不用掏出現金、信用卡與排隊繳費。

如今,客戶包括全國加油站、中油Pay、Line Bank、iRent、國泰世華銀行、和泰汽車會員使用的和泰Pay等,另外合作的停車場超過 500間、加油站200間,總計全台灣8%的車主都使用這個服務。

麻吉行得通創辦人  余致緯
余致緯於2018年三度創業,推出專注在行車支付的 Autopass,提供以車輛辨識為基礎的支付服務。
圖/ 攝影/蔡仁譯

Autopass服務,目標是達成支付、連網、無人等3大目標,也就是說,原本需要以現金或信用卡支付,可進展到非接觸的第三方支付;原本沒有連網進展到連網;原本需要用到人力的部分,也可以改為不用人力,例如有些加油站到了夜間,就可以改為以App啟動加油及支付。

對很多加油站、停車場到路邊停車收費來說,這些都是數位化能力較弱的傳統行業,Autopass有如軍火供應商的角色,協助讓這些單位的系統串接到車主的服務,只要停車場這種企業客戶付出每次交易一個比例的費用(pay as you go),就可以讓服務快速進行數位轉型。

替客戶做量身訂做的數位轉型服務,還包括國內20家果菜市場運送車隊。過去這些駕駛去加油都要先自掏腰包,然後回公司進行請款,但內建Autopass for Business服務後,車隊出去加油就自動從公司扣款,車隊行進路線也都可以從後台監控,讓車隊管理效益大幅提升。

Powered by Autopass_202211.001.jpeg
從銀行、車行到加油站等都是Autopass合作的應用品牌。
圖/ Autopass

余致緯說,自駕車功能已快速普及,若想像我們的下一代都開著自駕車,連雙手都用不到,但車子開到充電椿或停車場時,還要掏現金或信用卡才能付費,這不是很奇怪很諷刺嗎?

此外,讓加油站的油槍機連網,以物聯網(IoT)串接API,油槍可以從遠端解鎖,消費者用手機App就可以解鎖及指揮加油槍,不需要有人提供服務,這也可以解決很多夜間或偏遠地區人力不足的問題。

創業家自我檢視:產品怎樣衍生服務

我請致緯分享3次創業的心得,他提到一個重點。創業家要時刻檢視自己在做什麼事,「你在做的是功能(feature)、產品(product)還是服務(service)?當你的生意可以做到產品或服務,才能提供用戶更高的價值,也創造出企業更大的市值。」

後面兩次創業,停車大聲公從一個功能進展到產品,以B2C服務為主,至於麻吉行得通則已從產品再進化到服務,從B2C再跨進B2B,提供的是全套的數位轉型服務,能創造企業及用戶的價值顯然也更高。

致緯提到功能、產品及服務的差別,我覺得是科技業很重要的思考點,也是過去我觀察很多行業變化的關鍵差異。例如曾流行一段時間的數位相機「產品」消失了,原因是被智慧手機的拍照「功能」取代了,由於拍照只是一種「功能」,當智慧手機都有強大的拍照功能時,數位相機自然被淘汰。

更進一步來看,很多智慧手機品牌只是一個「產品」,卻很難形成一種「服務」,真正有提供完整服務的是蘋果(Apple)iPhone,透過iOS的服務平台,iPhone不只是產品更是服務,如今蘋果的利潤愈來愈多來自軟體及應用服務,與許多Android手機只能強調硬體功能的情況有很大差距。

iPhone降價
蘋果透過iOS的服務平台,讓iPhone不只是產品更是服務。
圖/ 經濟日報

我採訪過很多創業家,技術背景出身的人,常會推銷自己有很新很炫的高科技技術,但大部分技術都還沒進展到可以創造價值的「功能」,當然也很難形成一個好用的「產品」。

至於有些非技術背景的CEO,則是太專注在趕快做出一個「產品」,而且是偏硬體的產品,卻很少花精神與力氣在產品能夠解決客戶什麼難題,當然也很難讓客戶買單。

創業一直都是極困難的挑戰,要做出解決客戶問題的產品及服務,除了盤點自己有何能耐,更要清楚理解客戶真正的需求。從停車大聲公到車麻吉,余致緯摸索出這段創業致勝的歷程,確實能給很多人啟發及參考。

責任編輯:傅珮晴、蘇柔瑋

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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