【圖解】Appier營業利益提前轉正!3張圖秒懂成長關鍵,產品也導入生成式AI
【圖解】Appier營業利益提前轉正!3張圖秒懂成長關鍵,產品也導入生成式AI

MarTech(行銷科技)公司Appier在13日公布2022年第四季的營收表現。根據Appier共同創辦人暨執行長游直翰分享,得益於既有客戶與新客戶的持續擴張,以及數位內容產業(如電商、遊戲、娛樂、串流平台等)的垂直擴展,第四季的營收為歷史新高的58億日圓(約為新台幣13.26億元),年比增長了47%,營業毛利年增則是56%。

若從整個年度的趨勢來看,Appier的全年營業利益已經轉正,比內部預期目標提早一年,營收年增53%,達到194億日圓(約為新台幣44.4億元),毛利年增60%。

全年營業利益提前1年轉正,加速成長關鍵為何?

回顧2022年的營收趨勢,游直翰表示:「2022年是Appier成長加速的一年。我們提前一年實現全年營業利益轉正,並在四年內將營收與營業毛利提升超過三倍。」其中,51%的營收增額來自既有客戶,說明以AI賦能的ROI導向(投資報酬率)解決方案能夠帶動追加銷售(upselling); 另49%的營收增額來自新客戶,代表Appier的新市場(美國、歐洲、中東、非洲)拓展獲得不錯的成績,以及在亞太地區擴展至新的垂直產業

「既有客戶與新客戶的比例,一直都是蠻平衡的狀態。我們在2022年也專注於獲取大型的企業客戶。」游直翰補充,東北亞地區向來是Appier最大的營收來源;相較之下,東南亞市場尚未成熟,因此,團隊會等候適當的時機再投入更多資源。

延伸閱讀:台灣獨角獸如何敲開日本市場?Appier曝關鍵:一個細節,決定你與客戶的距離

游直翰認為Appier加速成長的關鍵,來自每一年挹注新的成長動能,包含開發新產品、擴張區域市場與垂直產業。以2022年為例,Appier開發AI驅動顧客數據平台AIRIS,追求無縫的數據整合平台,以及快速生成的可視化數據、自定義預測模型,來深化企業的用戶經營,「像是打開了AI決策的黑盒子,讓廣告投放與數位行銷人員更好地蒐集顧客數據、細分受眾、策劃行動。」Appier營運長李婉菱指出。

圖二:Appier 全年利益提前一年轉正,近四年營收和營業毛利成長約三倍
Appier首次實現全年營業利益。
圖/ Appier

產品導入生成式AI技術,用在哪?

展望2023年,Appier的目標是年營收新台幣255億元,期望年增率達31%。

「2023年同時也是令人振奮的一年,因為AI可望取得重要的進展,而協助客戶在其數位轉型旅程中透過AI趨勢和技術獲得最大價值,仍是我們的首要任務。憑藉Appier的發展軌跡、持續強化的創新技術、客戶為導向的思維,以及審慎的併購策略,相信我們正以穩健的步伐朝今年的財測目標邁進。」游直翰分享,一方面將繼續強化各個區域的市場滲透,另一方面也平衡不同垂直產業之擴張。

而針對近期「ChatGPT聊天機器人」所引發的生成式AI運用風潮,游直翰樂觀看待,並點出AI的總體潛在市場(TAM)已經從決策制定擴展到內容創作

Appier已將生成式AI技術導入產品服務。
Appier已將生成式AI技術導入產品服務。
圖/ Appier

「幾年前AlphaGo興起,帶動我們用AI做決策自動化、廣告優化、個人化推薦等等;現在出現ChatGPT,AI的技術應用走進創作領域。」游直翰分析生成式AI的機會在於「創意生成」(如行銷計畫)與「內容創作」(如產製行銷腳本、圖片/影片創意素材)等兩大地方。

游直翰分享,自家產品已經導入生成式AI技術應用,並以「自動預測最佳廣告關鍵字」的情境為例,指Appier可藉由用戶興趣與數據成效進行訓練,自動生成更多元的關鍵字,以此豐富目標受眾。

「AI如果被很好地使用,可以讓產製改善、進入正循環。」游直翰說道。

延伸閱讀:用併購壯大產品線,Appier策略長親揭「來福槍」策略!關鍵在這兩個步驟

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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