[創業小聚NO.85] 小國拚AI！台灣 AI 新創的優勢、挑戰及募資建議

市場對 AI 的討論居高不下，近幾年好像不沾上 AI 就不是好的創業項目。在 284 期數位時代的 AI專題中，總主筆王志仁就提到，好比 1950 年代的 IC（積體電路）、1970 年代的 PC（個人電腦） 及 1990 年代的 WWW （網際網路），在每 20 年一波的浪潮中，AI 是第四個被人廣為人知的科技英文縮寫，而現在我們正處於銳不可擋的 AI 風口。

2018 年 1 月舉辦的第 85 場創業小聚，邀請四組 AI 新創團隊前來分享，主題分享則邀請 AppWorks 之初創投合夥人詹德弘（Joseph）以創投方分析台灣 AI 新創面臨到的優勢、挑戰及給予募資建議。

協助企業建造與 Chatbot 之間的橋樑：Botimize

Botimize 共同創辦人／郭冠宏

Botimize 結合機器學習與自然語言處理技術 ，打造針對 Chatbot 進行分析的服務，將大量的零碎對話訊息找出用戶間的熱門話題及受歡迎的當紅商品，經由後台系統整理、分析並產出視覺化趨勢圖表，讓企業客戶能按分析結果中判斷出因應策略，如規劃商品倉儲及物流的派送增加銷售量。

來賓點評
Joseph 認為 Botimize 選擇處理文字的新創團隊在成本上佔有優勢，因為相較於圖片及影音的儲存，文字的資訊密度非常高，存取大量文字所佔的硬碟容量非常小。加上 Botimize 的圈地鎖定在開放給企業免費使用，讓用戶主動幫你餵養 AI。Joseph 最後提到在發展 AI 難的地方不是在於 AI 本身的科技技術，而是在於找到 AI 試錯、反饋的訓練機制及建立資料庫。

中華開發創新加速器總經理郭大經（Ryan）則呼籲新創團隊在發展 AI 時應該從「不是人可以解決」的問題下手，因為如果比價對象是人，AI 的成效就會受其限制，討論的維度就僅侷限於 AI 取代 5 個客服，價錢就會是 5 個客服的月薪，無法突破做到巨量的思維。

舉中國淘寶雙 11 客服為例，在當天交易量為 1680 億人民幣，交易量 40 億筆，等於平均一小時有 5000 萬筆交易量，如果其中有 20% 有客服需求，每筆客服需要回 10 句話，那就是 1 億筆回應，以人來說是無法完成的。阿里巴巴的作法是將 AI 依附在電商的場域裡，在一年的時間裡利用實際人工客服與客戶來回互動中訓練機器人 ，以一整年中所蒐集的問題及客服的回答作為雙 11 這一天的資料庫，這意味著找到 AI 垂直運用的場域作為應用是目前發展 AI 的關鍵。

Botimize 提供平台作為 Chatbot 分析，目前僅做到分析 Chatbot 後，把判斷交由人來做。但 Ryan 的看法是分析只是第一步，最好是能做到讓 AI 評判 Chatbot 好壞並作出決策建議。

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啟動企業的資料細胞，量身打造智慧機器人：優拓資訊

優拓資訊 創辦人／黃鐘揚

優拓把焦點放在對話機器人平台的建置，而目前團隊已經能 Chatbot 做到教 10 句話進而舉一反三。在對話式商務的應用場景，目前能做到集單訂飲料，例如午後辦公室團購飲料，不需要如過往有主揪人拿著白紙一一詢問，只要將 Chatbot 加入社群軟體群組中，每個人在訊息框留言，AI 就會自動統計甚至連絡商家。目前，優拓積極與金融機構如富蘭克林、富邦金控及不同產業界合作，主要應用場景為線上客服，串接 CRM 透過機器人找到合適的產品及提供相關行銷活動建議，如 EDM 發送時間，使行銷效果最大化進一步推升成交率。

優拓資訊創辦人黃鐘揚說優拓做法是讓每個字句轉為一個高維空間的向量，所以在進入不同領域的語意分析或是文章內容分類上，都可以運用同一種基礎架構，達到很高的準確性，加上文字密度高，只要透過爬蟲的方式，就能在網路上抓到足夠多的語料及公開資訊，但前提是仍需要相關語言的專家來優化 AI 的設定。目前優拓做到 AI 能理解問題，但在回答問題還需要事先設定好。

來賓點評

Ryan 認為優拓的市場鎖定在基金、金控等有足夠資金的領域在技術開發上願意投入成本的公司，所得到的分潤自然會比較多，加上自然語意發展空間可能很大未來很多想像空間。但在 Chatbot 的應用除了客服外，其實團隊還可以考慮完成交易的應用，例如做到客戶講幾句話、打幾個字就能完成交易，如果能做到這樣就是用戶體驗的大躍升。

Joseph 則建議團隊一定要在垂直領域中達到一定的水準，這過程需要下足功夫深耕行業，有些團隊基本功沒有做好因此維持不到幾年就會出現危機。但他也呼籲團隊在專注於打底訓練基本功同時，也要積極考量 BD 及商業模式的建立。

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端到端深度學習平台 Epeuva，讓機器讀懂每份資料：DT42

DT42 Head of business development／盧葦寧

DT42 的深度學習平台 Epeuva，以影片為主運用於卷積類神經網絡法進行影像辨識，並搭配特別設計的演算法將資料化繁為簡進一步避免因資料量過大產生的高傳輸成本問題。目前已經做到讓電腦自動蒐集與辨識資料，應用場景也從最初的工廠感測器，開展到手扶梯上面的安檢檢測/人物偵測、野生石虎偵測。

來賓點評

Joseph 表示 DT42 提供一般開放式自助的功能，但是目前這個領域還太新，所以用戶要自助上手，有一定的難度。在新創團隊有限的資源下，每個領域做一個 SHOW CASE 對名聲積累的幫助有限，應該要專注某個垂直運用上，做出名聲再推廣比較有積累性。可以考慮 Google 及 Facebook 等互聯網巨頭不會涉及的領域，如工業用 AOI 將會是很好的著陸點。

Ryan 則舉例中國科大訊飛最早推出的服務為安裝在手機類似 Siri 的語音輸入應用，他們發現說話錄製後手機顯示錯誤文字時，使用者就會用手打字修正。於是他們進一步蒐集這些錯誤修正的資料，將訓練 AI 的行為埋在服務中提供系統自動學習，最後提高語音輸入的正確性。

Ryan 認為 DT42 用眾人的力量做 AI 訓練有如中國科大訊飛的精神在，同樣認為工業用 AOI 是具發展性的垂直應用，但不見得要做 AOI 的工具，而是協助 AOI 的工具，建議 DT42 從優化現有的產品作切入，讓些微誤差的判斷皆由機器來做，讓 AOI 機器變智慧。

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幫你分析上千則新聞，找出大家在想什麼：藍星球

藍星球資訊 副總經理／宋浩

藍星球是由台大資工系的研發團隊領軍，台大資訊工程實驗室從過去將各家檔案館、美術館、博物館等地大量館藏品數位化的「數位典藏國家計畫」中，發展出一套產品—透事 THOUGHTS 提供詞彙萃取、自動摘要、情緒感測、智慧分類、猜你喜歡及觀點聚類，在分析完一篇文章後，將該篇文章分門別類並自動生成摘要，除此之外，還能偵測該篇文章情緒，評判出負面還是正面，最後根據使用者過往瀏覽資訊，提供推薦感興趣的文章連結。

另一項產品是新聞輿情監測—蛛思 Choose，能自動分析每天的新聞進而告訴用戶目前的新聞趨勢走向、Top50的熱門詞彙，以及其他讀者對某個新聞議題的評價。

藍星球目前已經有跟幾家出版社合作處理大量的文章，主要注重在詞彙的擷取，尤其是文章中的人、事、時、地、物及書摘，並與鴻海合作處理法律類的資料，還有金融機構公開資訊的整理。

來賓點評

Ryan 提到藍星球在結構化中文資料庫有很好的技術，但所做的案子聽起來沒有累積性，可是回到商業來說，要做出累積性才能有顛覆性，建議團隊可以醞釀平台式的商業模式，以互聯網商業模式來看，精準投放廣告會是很好的切入點，做到廣告與使用者所瀏覽的網站內容相符是目前市場上還未做到的項目。最後他提醒藍星球應以找到市場中巨人的需求痛點為目標，累積出未來的商業模式。

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小國拚AI！台灣AI新創的優勢、挑戰及募資建議

詹德弘／AppWorks 之初創投合夥人

主題分享中，Joseph 以創投人的角度對台灣發展 AI 提出他的見解及看法。他認為台灣因為腹地小、人口密度高，使得產業距離近，跨領域應用容易。加上台灣相關領域的學界能量強，台灣教授論文在全球被引用的數量非常高，對企業來說，這些學界教授的學生都是很好的人才選擇，如果能往學術端尋找技術及人才，打造出商業價值大的企業極有可能。

另一方面，台灣線上活動興盛、不管是健保、零售交易及戶政等資料高度電子化等都是發展 AI 很好的基礎，如果新創能從台灣出發，找到適合發展垂直應用 AI，必然能創造出不凡的結果。不過資料運用過程一定要注意隱私的問題，以免發展不成反造成許多額外的困擾及處理成本。

在募資建議上，Joseph 強調新創團隊除了加強領域知識 Domain Knowledge 外，另一個一定要加強的就是 BD 能力。因為投資者在意的是投資的項目到底最後能不能獲利，如果無法說服投資者自己未來的業務會成長，那他們自然不會想要投資團隊。

Joseph 給台灣 AI 的新創團隊的攻略建議：

• STEP0 往學術端找到優秀的人才及技術

• STEP1 取得優質 Ground Truth 產業合作

• STEP2 發展可以出口的商業模式

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