獨家專訪|Autopass完成3億元募資!串接3千家停車據點+國泰小樹點,他2年打造綿密出行金融生態圈
獨家專訪|Autopass完成3億元募資!串接3千家停車據點+國泰小樹點,他2年打造綿密出行金融生態圈

智慧行車體驗整合商Autopass宣布,共完成總計1,000萬美元(約新台幣3億878萬元)的融資,投資人包含中國信託、中興保全、和碩創投、新生資本、璞石晶華基金,以及矽谷500 Global、Singularity Capital與日本創投機構。

從停車大聲公團隊出走後,以「車牌即錢包」起家的Autopass,2018年用無感支付體驗席捲市場,串聯起所有行車出行的支付場景,像是加油站、停車場、路邊停車位的搜尋與繳費,透過應用程式「車麻吉」,讓用戶進出停車場可以自動辨識車牌繳費,過程中不用掏出現金、信用卡與排隊。

「今年底在全台灣的服務據點會超過3,000個,光停車場就會突破2,000座,而且過去的每一年我們都做到40%以上的成長。」Autopass執行長余致緯揭示近2年的成績單。

如今,在停車和加油站Autopass的滲透率已經超過25%;新切入的充電市場,預期在年底成為全台第3大充電網絡,同時,全台800萬車主中已有160萬是他們的會員。

這張綿密的出行金融生態圈,是如何在短短2年達成?答案,不是砸錢自建,而是「開放」。

Autopass從「車主錢包」到「B2B2C軍火庫」

「早期大家認識我們,是因為『車麻吉』這個App。」余致緯表示,但在2020年當LINE Pay、街口支付等巨頭開始全面推廣行動支付時,他意識到真正的規模化不在於做一個B2C(Business to Consumer)品牌,而是成為「背後的解決方案提供者」。

隨之推出「快速通」,將支付能力B2B2C化,變成軍火供應商的角色,讓客戶從硬體、軟體系統到支付金流,都由平台搞定。例如,LINE Bank與Autopass合作,在服務裡加上辨識車牌支付的功能,車主進出停車場時就會自動辨識車牌繳費,作為LINE Bank提供給用戶加值服務。

Autopass執行副總張勝傳表示,這樣的做法形成雙贏的局面。他以「下水道理論」比喻,全台有許多知名品牌建商,但他們蓋大樓之前,不需要再自建下水道。而Autopass就是出行支付下水道的建造者,提早把最困難的使用場景、數位科技技術都鋪建完成。

現在,無論是大眾熟悉的銀行(如台新、LINE Bank)、電子支付(如街口、Pi 拍錢包),甚至是加油站自己的App(如中油 Pay),背後都串接了Autopass的服務。同時,在B2B領域,他們的系統深入企業後台,像是iRent全台車輛的路邊停車繳費、停車費用管理,都由Autopass處理;中租、iRent等共享汽車業者的「甲租乙還」,也依賴他們提供的停車場網絡。

Autopass版圖
從銀行、車行到加油站等都是Autopass合作的應用品牌。
圖/ Autopass

此策略讓Autopass不再是停車場App的競爭者,而是所有人的「好朋友」。「我們歡迎別人來跟我們串連,因為客戶的成功就是我們的成功。」余致緯說。

延伸閱讀:三次創業練功心法,Autopass余致緯如何讓價值更擴大?

下一步用「駕駛中心」打造車主超級帳號,點數流通各平台

基礎建設布建完成後,Autopass的下一步,則是推出「駕駛中心」(Driver Center)。

「我們發現,現在的車主越來越不方便。」余致緯直指消費者的痛點,光是電動車充電,可能就要下載5、6個App;租用GoShare、WeMo、iRent等不同共享服務,每次都要重新上傳行照、駕照,重複KYC(身分驗證)流程。

「駕駛中心」的構想,簡單來說就是要做車主的Single Sign-On (SSO)。「就像 Gmail login」余致緯比喻,目的是把所有駕駛在意的資料,像行駕照、權益、在用的產品,全部整合在一起。

加上,余致緯觀察到銀行、電信、零售業發行的點數,對用戶最有感的還是「折抵現金」,但這卻是發點方(如銀行)最不樂見的,因為這等於「折帳」,無法產生額外利益。

「發點數對發點方來說是『債』。」余致緯表示,銀行不希望債去抵掉帳,而Autopass提供的解方,讓這些點數流向「日常生活、高頻、剛需」的場景,像是停車、加油、充電,提供消費者更多的選擇。

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Autopass 跨足充電場景,打造整合金流與用戶體驗的一致流程,擴大智慧行車支付生態圈。
圖/ Autopass

張勝傳表示,透過與各大電子支付公司和銀行合作,Autopass讓車主可以用多元支付工具或直接以銀行點數扣抵,建立起各自獨特的出行金融支付生態圈。 目前已經串接國泰小樹點、全家點數,明年第一季還將加入中華電信Hami Point、台新點數。

其中的獲利商業模式也很清晰。「我們可能是用6點去折5塊錢,」余致緯透露,中間20%的利潤差,就成為Autopass與發點方的分潤空間。對用戶來說,零散的點數有新的出口;對發點方來說,點數不再是沉睡的負債,而是能緩慢消耗,創造新價值的資產。

「出行是剛需!」獲和碩、新生資本注資,目標2026年損益兩平

從創立至今回首創業路,余致緯坦言最痛苦的時刻,莫過於2019年「閃電擴張」模式失靈、被迫收緊補貼,以及2022年為了拿下中油標案,卻因為公司太新而拿不到銀行「履約保證」的窘境。

「最後是請股東幫忙才讓國泰世華願意開保證。如果那時拿不下中油,基本上後面就沒機會了。」走過燒錢補貼的迷霧,余致緯對自己的事業有更深的體悟,「到2020年才搞懂,『剛需是不需要證明的』。」他說「停車需求,不需要去證明它存在。而且至少在20年內,車子這個載具不會不見。」

Autopass預期2026年損益兩平,未來目標推動服務進駐更多App,並擴大線下合作據點,而海外市場方面,已經在日本東京註冊公司,下一步將複製台灣的開放平台模式,串接日本當地的停車場業者與車主服務平台。

延伸閱讀:日產電動車電池大突破!新固態電池續航翻倍、充電縮短至30分鐘,能撼動中國電池7成市佔?

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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