紅杉資本掌門人閃辭,「台灣之子」林君睿接手掌舵!他是誰?
紅杉資本掌門人閃辭,「台灣之子」林君睿接手掌舵!他是誰?

紅杉資本近期宣布,掌舵僅3年多的最高負責人Roelof Botha將卸任並轉任顧問角色。接替他掌舵的,是兩位在公司內部地位舉足輕重的資深合夥人:林君睿(Alfred Lin)與Pat Grady。

這是紅杉資本近3年來的第二次大變動,先前是2023年紅杉資本拆分了中國、美國與印度/東南亞的業務,引發遐想;這次換血則伴隨著其他人事動盪和公關爭議。

另一個值得關注的是,新任的共同掌舵者林君睿,其實與台灣有著深刻的血緣連結。

戰略拆分又人事動盪,後疫情與AI時代下的紅杉資本發生了什麼?

Roelof Botha是紅杉資本繼Doug Leone和Michael Moritz之後的第三代領導人,他曾在PayPal擔任財務長,並於2003年加入紅杉,成功押注過Instagram和Square等新創,自2017年以來就單獨領導紅杉資本在美國和歐洲的業務以來,並於2022年中接任最高領導職位。

然而,Roelof Botha的「領航」任期並不輕鬆,這當中有內憂也有外患。

首先是兩記外部重擊:FTX爆炸與市場修正。Roelof Botha接手時的2022年,正逢疫情後的市場修正時期,私人和公開市場的科技公司價值從疫情時期的高點急劇下墜,許多紅杉投資組合公司的估值被嚴重削減;緊接著,曾經被紅杉視為珍貴投資標的、估值高達320億美元的加密貨幣公司FTX在2022年11月內爆。儘管紅杉最終撇帳的2億美元在其龐大資產中只是「九牛一毛」,但這還是聲譽上的一大挫折。

FTX創辦人兼執行長山姆‧班克曼-弗里德(Sam Bankman-Fried)
FTX創辦人暨執行長Sam Bankman-Fried因為詐欺而引發一連串的動盪。
圖/ YouTube/FTX

第二個動盪是地緣政治下的「世紀大拆分」。2023年,紅杉資本做出了一個震驚世界的決策:將其美國業務與獨立的中國(HongShan)和印度/東南亞(Peak XV Partners)業務正式分拆。紅杉官方對外強調,拆分是為了應對品牌定位的混亂,以及「投資組合之間的衝突」。例如,紅杉的投資組合中同時包含了美國的Stripe和香港的Airwallex這類客戶高度重疊的跨國金融新創,Roelof Botha坦言:「這其實很尷尬。」此外,紅杉美國基金投資OpenAI的決定,使得紅杉東南亞基金無法被當地AI新創接受,合夥人Shailendra Singh就指出這情況「非常令人沮喪」。

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最後是內部的文化與人事風暴。 紅杉內部出現的摩擦,在近幾年來已經蔓延至公開領域。最引人注目的是合夥人Shaun Maguire針對穆斯林的爭議性社群媒體言論,這導致紅杉資本的穆斯林信徒、營運長Sumaiya Balbale選擇在8月辭職,因為紅杉資本內部決定不對馬奎爾的言論進行紀律處分。

Roelof Botha對此的態度則是保持開放:「我們喜歡意見的多樣性,我們需要在內部擁有『有稜有角的人』(spiky people)。」這顯示在追求自由言論與維護企業形象和內部凝聚力之間,紅杉資本跟許多企業和公眾人物一樣,正面臨著一場艱難的平衡。

儘管如此,紅杉資本還是在近期宣布了兩支新基金:一項針對A輪新創的7.5億美元早期基金,以及一支2億美元的種子基金,而這將會由新的掌舵者林君睿與Pat Grady來執行。

接任紅杉指揮旗的林君睿,其實是「台灣之子」

接棒的林君睿和Pat Grady,都在紅杉資本待了相當長一段時間。

Pat Grady在紅杉資本待了近19年,自2015年以來一直主導成長階段新創的投資(growth investments)。他曾相中ServiceNow、Okta和Zoom等指標性公司,並持續在Harvey、Hugging Face和OpenEvidence等快速成長的AI新創領域進行投資。

林君睿則是在2010年加入紅杉資本,2017年起共同領導早期投資(early-stage investments),投資的代表作包括了Airbnb、DoorDash和加密貨幣交易平台Kalshi,更在近期押注了AI巨頭OpenAI。

在加入紅杉資本之前,林君睿與網路鞋店Zappos的執行長謝家華(Tony Hsieh)是長期的創業夥伴,兩位也都與台灣頗有淵源。

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紅杉資本資深合夥人林君睿與台灣相當有淵源。
圖/ 紅杉資本官網

林君睿在6歲時與家人從台灣移民到美國,謝家華則是台灣國籍的留學生,他們曾共同創立Venture Frogs、網路廣告公司LinkExchange等,擅長財務的林君睿一直都擔任財務管理之職,LinkExchange最終以2.65億美元的價格賣給微軟。

不過兩人最知名的創業項目還是Zappos,林君睿也擔任了Zappos的營運長暨財務長。2009年7月,亞馬遜以9.3億美元的收購Zappos,林君睿也在一年後轉身投入紅杉資本,開始了他的創投生涯。

林君睿與Pat Grady的接棒,代表紅杉資本迎來了一種結合了「早期創業經驗」和「成熟成長期投資策略」的雙核心領導模式。Roelof Botha表示,紅杉資本領導者需要有「不迴避艱難對話」的能力,而林君睿與格Pat Grady正是這樣代表。

在市場資金激增、AI瘋狂成長與地緣政治板塊重塑的多重背景下管理總資產超過560億美元的創投巨頭,林君睿與格Pat Grady也確實需要這種能力和魄力。

本文授權轉載自創業小聚

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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
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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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