多數人認識電獺，是從「電獺少女」開始的。他們的 YouTube 頻道擁有 108 萬訂閱、每月數百萬觀看，把新手機、新科技講到一般人也聽得懂。媒體擁有大聲公的屬性，讓「電獺少女」自然成為一種標籤，有時候甚至有點撕不下來。
「我去外面展示 AI 產品，大家都認為我們是電獺少女團隊，怎麼可能會做系統？」電獺共同創辦人兼執行長謝綸說。今年 4 月，電獺正式推出企業 AI 資料大腦 AotterClam AI，客戶包含東亞照明、安源資訊等，並與電商、製造、化學、餐飲等不同產業的集團正在進行概念驗證。
電獺少女確實是電獺的副業，這個最知名的媒體品牌，商業模式包含廣告與產品業配，過去為電獺帶來 3 成營收，現在則降至 1～2 成。科技和 3C 媒體有愈來愈多的競爭者會影響到收入，但是電獺其他的產品線也高速成長。
在沒人看到的水面下努力游泳，電獺其實是一家軟體研發公司，除了電獺少女之外還有 3 條產品線。首先是撐起集團一半營收的數據廣告聯播網 Aseal SSP，每月能觸及超過 3,000 萬台裝置；再來是第一方數據管理工具與資料無塵室，協助企業在不外洩個資的前提下管理會員數據。
以及最新發布被寄與厚望的產品 AotterClam AI。
AotterClam AI 能解決什麼問題？
要理解 AotterClam AI，謝綸最常用一個場景來舉例：公司的會計每到月底都要打開會計軟體、業務部寄來的業績 Excel、倉庫的進銷存報表，然後花 3 個小時手工整理成一張總表。
當然，會計也會嘗試使用 AI，把報表丟給 ChatGPT，也能得到相當不錯的回覆。但下個月新報表出來，就要重新上傳、重新解釋每個欄位是什麼意思，如果會計人員發生異動，一切也要重來一次，「每一次對話，AI 都從零開始，」謝綸說，「你享受 AI『一次性的聰明』，而公司的資料從來沒有被淬煉成知識。」
AotterClam AI 想終結這個輪迴。把散落各處的報表丟給它，它會自動辨識每個欄位的意義、自動把資料整理成一座可以跨月份、跨檔案分析的資料倉儲。就像聘請了一支資料工程團隊，住進企業的主機裡面。
對企業來說，AotterClam AI 有 2 個關鍵要素。第一，AotterClam AI 可以不上雲，整套系統跑在企業自己的電腦上，資料從頭到尾不離開硬碟，不會被任何 AI 公司拿去訓練。第二，資料倉儲一旦建好，透過 2024 年底才成熟、如今被產業快速採納的開放標準 MCP，ChatGPT、Claude、Gemini 哪一家 AI 都能查詢，「AI 可以換、可以選便宜的，但你辛苦建起來的資料倉儲，永遠是你的。」謝綸說。
所以 AotterClam AI 強調，企業部署 AI 不應該是只是「買一個聊天視窗」。不是為了反對現有的 AI 聊天機器人，而是要提醒企業，AI 轉型不是訂閱某一家的 AI 就完成了。
連 OpenAI、Anthropic 都在搶吃企業 AI 預算，電獺怎麼找到出路？
但 AotterClam AI 所處的領域相當競爭。連 OpenAI、Anthropic 都各自成立了專做企業導入的服務公司，瞄準大型企業的 AI 化預算，還有一大片的新創公司磨刀霍霍，希望能吃到一點企業 AI 轉型的預算屑屑。
謝綸認為，電獺發展的過程中高度訓練了 2 塊核心肌群，讓 AotterClam AI 有機會脫穎而出。
第一塊，是數據工程。廣告科技是最嚴苛的數據訓練場，電獺自建的廣告聯播網每天要在毫秒級時間內處理即時競價，每月累積分析超過 55 億筆行為資料，還要通過國際認證與個資合規檢驗。「把髒亂的資料收乾淨、結構化、變成可以用的東西，這件事我們每天都在做。」謝綸說。AotterClam AI 的自動建倉引擎，就是從這裡長出來的。他甚至形容，回頭處理企業內部那點資料量，在技術層面算是殺雞還用牛刀。
第二塊，是電獺少女練了 10 幾年的「技術翻譯力」，把複雜科技講到一般人聽得懂。這對 AotterClam AI 至關重要，因為它的使用者不是工程師，是會計師、廠長、部門經理、第一線的執行人員，「市面上不缺強大的資料工具，缺的是任何人打開都能馬上會用的資料工具。」謝綸說。
謝綸也把這套能力，跟科技大廠的做法劃出一條線。他透露，統一資訊曾經希望能找尋技術夥伴，處理旗下龐大的會員數據，該找的科技大廠都詢問過一輪，「這些大廠都要你把會員數據交出來。」而電獺的路子相反，「我把東西裝過去，然後你自己在裡面驗證。」資料留在客戶端、由客戶自己核對。在與統一資訊合作後，電獺更一起把 OPENPOINT 生態系近 2,000 萬會員的第一方數據，在不外洩個資的前提下，變成可用來投放廣告的零售媒體與營運洞察，並擔任該廣告業務的獨家代理。
現在 AotterClam AI 已經有正式付費、每天在用的客戶。最完整的案例是做了 70 年的照明傳產東亞照明（母公司為中國電器股份有限公司）。有意思的是，這家客戶一開始找上門，是希望電獺幫他們重蓋 ERP。「但我們做技術訪談的時候發現，根本沒辦法改，」謝綸回憶，該公司所有人員流程都卡在舊 ERP 上，硬換就會停擺。轉念也是在那次訪談裡發生的，「每一個 ERP 最後的成果都是一份報表，我們突然發現，這不就是我們和統一資訊一起做的事情嗎？」與其動系統，不如把各系統吐出來的報表匯進倉儲。
雙方 2025 年以專案合作起步，2026 年 3 月正式導入標準版。他們把庫存、訂單、通路銷售這些散在不同系統的資料建成倉儲，讓主管直接用中文提問：「這個品項在哪個倉庫積了多久？哪個通路這季銷售速度變慢了？」以前要等 IT 拉報表，現在即時就有答案，在庫存管理面省下不少成本。
電獺的 3 年目標：成為企業做 AI 轉型、數據主權的首選
電獺已在 2025 年正式轉虧為盈，除了遊戲橘子的早期投資之外，公司沒有依靠其他資本挹注。現在，電獺身上的少女標籤還在，但謝綸已經在想與那個標籤共存的未來。
他的類比是 PC 的普及，過去，資料倉儲這種數據基礎建設是奢侈品，只有台積電、鴻海這種等級的公司養得起。電獺想把它變成每一家公司，甚至個人都用得起的東西，「就像當年 PC 把電腦從大型主機，變成每張辦公桌上都有一台。」台灣有 160 多萬家中小企業、撐起 8 成就業人口，「他們不該在 AI 時代變成資料上的窮人」。
而在站穩台灣之後，他把下一步指向日本與東南亞，但就要先看 AotterClam AI 是否能住進台灣企業的日常裡。
（本文出自創業小聚）
