Addweup曾斬下5項國際大獎，為何卻在3年後關門？創辦人：凡事都要有Plan B|數位時代 BusinessNext

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但是，90%的新創會失敗。

失敗的原因很多種：創辦人意見不合、財務管理不佳、無法產生穩定營收......。哪怕是在全球擁有破億用戶、獲得大企業支持、有知名投資人站隊，都不能保證創業家是最終留下來的10%倖存者。

怎麼讓失敗經驗轉化成下一次的成功，是創業家必學的課題。《創業小聚》與3位「失敗」的創業家聊聊：公司倒了，然後呢？

Addweup（2016～2019）
共同創辦人：鄧培志
產品服務：外國貨幣零錢回收，獲得德國紅點最佳設計獎、中國設計年度至尊設計獎、美國傑出工業設計獎、iF公共價值設計獎、金點設計獎的公共設計獎。

「5、4、3、2、1，Happy New Year！」2018年12月31日，眾人迎接新一年的倒數聲中，鄧培志也跟著一起喊聲，只是他在倒數Addweup的結束。

Addweup想解決的問題，是遊客在回國時，手上總是有一堆外幣零錢。只要去Addweup在機場的合作店家，就可以把剩餘外幣在線上轉換成為常用貨幣、點數或里程數。

這個構想獲得了德國紅點最佳設計獎、中國設計年度至尊設計獎、美國傑出工業設計獎、iF公共價值設計獎、金點設計獎的公共設計獎，大大小小、林林總總的獎項，卻無法為他們爭取到國際客戶的信賴。

「我們跟新加坡樟宜機場聊過，跟韓國的韓亞銀行、新韓銀行聊過，他們的回答都是：先做出一個show case（合作案例），我們再繼續往下談，」Addweup共同創辦人鄧培志說，「但我們就是在找第一個合作案例啊！我的感受真的很深，一直找不到落地的地方。最後是馬來西亞的聯昌國際銀行，第一個答應要跟我們合作。」

爬過一座山、還有下一座山，Addweup學到的3個經驗

Addweup和聯昌國際銀行的相遇可以說是一種緣份，前者在找第一個落地的場域，後者在尋求FinTech創新服務。

「我們一開始為了找到對方，透過LinkedIn得知負責人接下來要去香港參加金融論壇，但是門票很貴，要6萬多啊！所以我們穿著西裝在論壇外面的公共廁所輪流守候，看什麼時候可以堵到他。」鄧培志笑著回憶與聯昌國際銀行的第一次相遇，就是在國際論壇的洗手間。

幸好，結果是如願的。

2017年中，Addweup完成與聯昌國際銀行的合作備忘錄（MOU）簽署，團隊做的第一件事情，是回過頭向樟宜機場、韓亞銀行和新韓銀行承諾：Addweup將完成與馬來西亞的合作，希望能藉此開啟新一輪的合作討論。

而這是鄧培志認為自己所犯的第一個錯誤，「我們不該把雞蛋放在同個籃子裡。」

把所有客戶的簽約都壓在其中一個合作案的基礎之上極具風險，萬一地基倒了，一切都將化為泡沫。2018年底，馬來西亞大選完成了近百年都沒發生過的政黨輪替，Addweup與聯昌國際銀行的合作案也隨著新政府上任喊了暫停，連帶影響後續的客戶拓展，對Addweup來說是一記重拳。

第二和第三個錯誤，則發生在2017年中到2018年底的這18個月裡面。

鄧培志坦承，他是一個剛畢業、沒有工作經驗、首次創業的人，被第一個客戶點頭答應的喜悅沖昏了頭，所以後續實際落地的細節其實完全沒有仔細思考過，例如公司當地的銀行帳戶開了沒、是否開設了海外公司、怎麼做護照審核、有沒有跟當地政府的反洗錢部門談過合作方式、客服等等。Addweup的後續營運，幾乎都是被「推著走」，「這些大小事真的很煩，但是已經簽署了MOU，我想服務總是會上線的，」鄧培志說，「創辦人真的不能過於樂觀。」

除了外部的波折外，「團隊缺乏明確方向」也是一大隱患。馬來西亞上線後該怎麼擴大營運、分工SOP是什麼、每個人的KPI又該怎麼設定，種種營運上的任務，鄧培志並沒有為團隊做好明確規劃，更像是每日每夜灌下「我們要在馬來西亞上線」的雞湯，導致不少團員紛紛離開，甚至就連共同創辦Addweup的技術長，也提出了離職申請。

所有事情都應該有Plan B和輕重緩急

這些打擊壓垮了鄧培志，儘管回過頭來看，失敗的導火線源自於Addweup不可控的外國政權輪替，鄧培志認為身為一個創辦人、一個執行長，應該要能掌握得更多。

舉例來說，與聯昌國際銀行的MOU簽署後該做的事情，應該是思考萬一沒能拿下這個合作案該怎麼辦，而不是馬上向其他潛在客戶承諾未來成績，「其實我可以更早向投資人傳達我的進度與困境，但是我當時的想法是：我一直求救，會不會投資人之後就不願意給我錢了？」鄧培志回憶，聯昌國際銀行合作告吹的整整2個月後，投資人才知道發生了什麼事。如果提早告知與討論，或許Addweup將有不同的結果。

另一個要掌握的是團隊管理。鄧培志認為自己沒有為團隊設定清楚的方向與量化指標，才導致產品拖了一年半都還沒上線，如果提早完成，也許就能避掉政黨輪替這隻「黑天鵝」。

鄧培志舉例，假設當時給產品團隊的目標不是只有「讓產品在上線」，而是「根據合作銀行規範、改善用戶體驗」，然後給予產品封包要小到幾MB以下、用戶體驗要在幾秒內完成等等量化指標，或許就能更集中資源在緊急且重要的事情上，「要是能回到2017年，我希望我有的視野是：為每件事情都準備Plan B，並且排序事情的輕重緩急。」

創業仍是必修課：沒有做不到的事情

2019年3月1日是Addweup最後的結束，同時也是鄧培志負債的開始。

為了幫助團隊年後轉職並順利得到資遣費，同時將公司的剩餘價值還給投資人，鄧培志背上了新台幣700萬元的債務。「因為負債啊！我沒有辦法休息，幾乎是在隔天就馬上開啟下一份工作，當時一個月要還12萬。」步入人生低谷，鄧培志沒有被擊倒，除了還債，此刻他腦中在思考的是：我到底輸在哪？

2019年到現在加入Klook成為產品主管，鄧培志總共待了5間公司，做過商務開發、專案企劃、行銷、客服等等工作內容，幾乎將所有公司營運該有的部門都走了一回，就是為了知道該怎麼當一個更好的創辦人。

「現在走了一圈，我會建議想創業的人，不要為了創業而創業，還是要評估可行性、能否落地。但是創業帶給我一個很強的心態是：沒有一件事情是無法突破的，」鄧培志總結，「我們創業第一天就被很多會計師說不可能做到，但是3年時間下來，我們把問題一步一步解決，真的只差最後一步了，所以我認為，沒有什麼事情是無法做到的。」

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本文授權轉載自：Meet創業小聚

「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。

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%。

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。

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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