專訪|把QQ麻糬口感賣進美國超市、首月營收就破300萬,這個台灣人是誰?
專訪|把QQ麻糬口感賣進美國超市、首月營收就破300萬,這個台灣人是誰?

就讀史丹佛大學、TikTokShop創始團隊成員,還打造了TikTok的AI生成式影片平台,這是劉泰恩(JohnLiu)的發展軌跡,不過這些他都放棄了,為了他的夢想:一包麻糬鬆餅預拌粉。

用「畫風突變」來形容這個轉折並不為過,這其中有推力,也有拉力。

「其實我對這些模型啊、技術啊,已經有些厭倦了。」劉泰恩接受《創業小聚》採訪時笑著說,這是推力的部分,而拉力則是始於自己小時候的夢想:廚師,而這包麻糬鬆餅預拌粉的確為劉泰恩帶來了甜蜜的快樂。

KiuKiu(音同QQ),劉泰恩所創立的麻糬鬆餅預拌粉品牌,才推出一個月,營收就突破了10萬美元(約新台幣300萬元)。

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劉泰恩(John Liu)創辦的食品品牌KiuKiu才推出一個月,營收就突破了10萬美元(約新台幣300萬元)。
圖/ KiuKiu

用AI賺到的錢,作為發揚台灣QQ文化的夢想基礎

劉泰恩出生於新竹,不過6歲時就因父親到英國擔任教授而搬遷,隨後又憑藉全額獎學金進入史丹佛大學,主修電腦科學與AI應用。不過在他心中,真正的熱情始終是食物。

「我從8歲起就幾乎每天為家人做飯,所以知道廚房裡的工作有多麽累,而且食品製作的創業,是資本密集型的產業,」劉泰恩說,所以自己的選擇是先在科技業磨練、努力積極儲蓄,設定的目標是必須存夠至少2年、沒有薪水收入的營運資金,才能辭職去尋找產品市場契合度(PMF)。

2025年,27歲的劉泰恩按下了啟動鍵。他表示,今年的時機、資金和技能包都已經就位,包括他在TikTok學到的社群媒體敘事能力、對電商後台的理解,以及他多文化的背景和對設計的熱愛。「如果公司失敗,大不了可以回科技業再找工作,但如果等到30歲才開始,可能就錯失了在這個新領域積累動能的黃金時間。」劉泰恩說。

但是為什麼選擇「麻糬鬆餅預拌粉」?

KiuKiu
KiuKiu選擇麻糬鬆餅預拌粉,是出於商業策略上的考量。
圖/ KiuKiu

當然,部分源自劉泰恩台灣美食的思念,主要的原因還是在市場的需求。劉泰恩觀察到,美國消費者,尤其是尋求便利的家庭消費者,越來越愛亞洲的「QQ」咀嚼口感,像是餐廳裡的珍珠奶茶、麻糬冰淇淋、韓式年糕等等,已經成為日常飲食的一部份,不過當走到雜貨店的烘焙區時,除了冰淇淋之外,這種米製食品卻幾乎不見蹤影。

因此,KiuKiu的核心策略並非在現有市場上與通用磨坊等巨頭競爭,而是成為零售商的「品類擴展者」(CategoryExpander),也就是不只從其他品牌手中搶走市佔率,還要吸引原本不會購買鬆餅預拌粉的新顧客,從而擴大整個烘焙品類的市場規模。

數據驅動、D2C銷售策略,是KiuKiu爆紅關鍵

有了需求,下一步就是產品策略。

劉泰恩將矽谷的產品管理思維直接移植到KiuKiu上。

「最小可行性產品」是創業起步時最關鍵的一步,劉泰恩選擇了相對容易運輸、保質期長且穩定的「預拌粉」作為首發產品,以最快速度驗證市場對「QQ」口感的需求,「正式推出前,KiuKiu進行了2個月的測試,讓約4,000人試吃過,」劉泰恩說,從甜度到膨鬆度,KiuKiu迭代了80次配方,以數據作為產品開發依據。

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KiuKiu在正式推出前,進行了2個月的測試,讓約4,000人試吃過,為此迭代了80個版本。
圖/ KiuKiu官網

而這些試吃者,成為KiuKiu接下來發展的重要基礎。

「我認為與其廣撒通路,還不如一開始就掌握消費者的需求與回饋,所以我選擇D2C這個策略。」劉泰恩說,D2C讓KiuKiu能夠擁有自己的數據和銷售管道,目前有約80%的銷售來自線上官網,這些忠實消費者是說故事的利器,同時單店銷售的數據,更是與大型零售商和潛在投資者洽談時最強大的武器,「目前我們已進入約80家零售店,」劉泰恩說,「統治20家門市,勝過默默消失在200家門店中,對吧?」

並不是事事都能靠數據解決

不過食品創業的挑戰,也不是事事都能用數據或策略來解決的。

例如,劉泰恩原本計畫親自製造和完成訂單,甚至購買了商用攪拌機來自製產品,但由於簽證延誤,他被迫轉用外部代工廠和第三方物流來履約,「不過這樣也好,我的時間花在成長上,例如與採購員交談、建立銷售管道等等,而不是在凌晨兩點攪拌米粉,遠比自己做製造更有效率。」

另外像是供應鏈也常常出問題。KiuKiu堅持使用原產地食材,例如台灣的黑芝麻、菲律賓的烏貝和泰國的斑蘭,所以劉泰恩必須親自處理國際貨運的挑戰,包括關稅變動、FDA滯留和每日文書工作,有一次原料烏貝粉運抵時顏色不對,迫使劉泰恩延遲生產並承擔數千美元的損失,「這讓我學會必須對供應商設定嚴格的規格。」劉泰恩說,為了供應鏈的穩定,他後續與超過200家代工廠聊過後,才選定合作夥伴。

儘管有這麼多大小事要處理,劉泰恩現在仍是每天工作12小時的一人團隊,不過他認為這種親力親為的經驗能讓他更好地理解業務的每個環節,再決定未來聘請何人來協助物流等專業領域,「這種豐富多變的工作,比大科技公司更能驅使我起床。」劉泰恩笑著說。

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
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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