一通越洋電話催生AI產品，易開科技讓小白靠「問答」就能分析數據

許多企業坐擁大量數據資料卻難以有效應用，最大的問題就是因為各種數據庫的格式不盡相同，彼此之間難以互通，需要擁有程式能力才能疏理這些數據。

而這正是新創易開科技（Canner）開發第二套產品Wren AI的原因。

易開科技在2018年打造的第一項產品Canner Enterprise，解決了「一次調用多個數據」的難題，而新產品則往前一步透過AI解決「難以拿到數據」的挑戰，讓數據小白用問答的方式界能撈到數據，Wren AI推出至今不到半年已成功打入海外市場，有近6成使用者來自歐美。

易開科技共同創辦人兼執行長紀力榮透露，Wren AI的開發原本並不在易開科技的發展藍圖內，是經歷了現有產品推廣受阻、美國市場碰壁等重重考驗後才誕生的新產品。

一通越洋電話，讓易開科技催生AI數據分析新星

早在2018年，易開科技就開始協助企業解決數據轉換和整合的痛點，推出了企業級數據中台Canner Enterprise。這個產品能夠串接SQL、NoSQL 以及各種檔案格式，並藉由多層數據訪問的授權制度，建立一個虛擬數據平台，讓工程師可以更快拿到數據。

但易開科技發現，許多企業在導入產品後，仍然面臨技術門檻過高的困境。雖然Canner Enterprise解決資料調用問題，但使用者仍然需要懂得SQL語法或具備資料處理能力，才能有效率地使用數據。這也讓數據分析仍無法擺脫「專案經理提需求、工程師拿數據、專案經理再分析」的繁複步驟。

「我去年試了一整年，真的太難了。」紀力榮無奈地說，為了拓展海外市場，自己親自前往美國努力尋找突破口，然而事情並不如預期順利。由於Canner Enterprise主打大型企業客戶，所以企業內部的導入跟銷售週期都非常漫長，從一開始的接洽、各部門的內部審核再到採購部門審批，每個環節都需要大量的溝通和協調，平均需要6個月的時間才可能導入。

焦急之際，紀力榮在一場開源社群聚會中找到新解方。「當時我只有一個的體會是，再不會AI就完蛋了。」紀力榮笑說，自己發現AI在國外已成為不可忽視的趨勢，當下便撥了通電話給共同創辦人及技術長張仲威。

而這通深夜的越洋電話，成為了易開科技的轉捩點。

「其實我們一開始也不知道要從哪邊下手，只有一個共識：就是動作一定要快。」張仲威說，開發過程中團隊面臨著兩難抉擇，要將AI功能整合到既有的產品中，還是要開發全新的產品？

他們仔細分析Canner Enterprise的現況和市場需求，發現這個產品雖然可以滿足既有客戶的需求，但仍然無法解決現有產品導入流程複雜、難以拓展海外市場的問題，也就是說，現有產品導入後仍有資料取得門檻高的狀況，這也成為Wren AI的開發契機與核心。

相較於Canner Enterprise服務大型企業，處理內部複雜的資料治理和結構問題，Wren AI則專為中小企業所設計，簡化了大量分散在不同平台資料的拿取流程。使用者只需透過「問答」就能快速找到需要的資料，即使不懂程式碼的一般使用者也能輕鬆上手。

Wren AI：讓你用「問」的就能分析數據

其實要用一問一答的方式，讓大型語言模型從理解問題到拿出正確且完整的數據，並不是件容易的事情。

以目前AI的發展，每個人都可以打造出符合需求的AI助理，協助獲得基礎數據，但是如果要打造出通用性的AI助理，就需要理解不同部門、職權、階段的每個人使用數據的方式，例如對數據的定義、常串接的平台等。

為了讓大型語言模型更能理解複雜的數據架構，易開科技打造Wren Engine語意引擎，它就像是一個「翻譯機」，除了能夠轉譯10多種語言、不同格式的資料，讓大型語言模型更能理解複雜的數據，將不同的運作邏輯整合在同一個語意架構下，更能根據不同的任務目標，選擇最適合的工具。

舉例來說，今天行銷人員如果想知道這個月內的會員成長人數，只需在Wren AI平台上註冊一個帳號，選擇要連接的資料庫，例如HubSpot，就可以直接透過預設的問題，或是直接詢問查詢資料。

Wren AI收到指令後，會先分析問題，判斷需要哪些數據、從哪些資料庫中撈取，接著Wren Engine會根據不同任務階段選擇適合的大型語言模型：先使用擅長理解程式碼的OpenAI模型，分析上個月註冊用戶的行為數據，再使用Llama模型產出報表，降低成本和提升速度。不只省去以往手動撈取和整理數據的麻煩，更讓數據分析變得如同與真人對話般輕鬆直覺。

「未來AI Agent（AI代理）能更即時地取得資料，甚至能串接企業內部最新的數據，而非僅限於預先訓練好的網路資料，而是給出更符合當下狀況的分析和建議。」紀力榮說，這也是為什麼投入大量時間和資源研發Wren Engine的原因。

Wren AI剛上線就爆紅，「減法」是走進全球關鍵

Wren AI在今年4月上線，一開始為了測試市場水溫，團隊在GitHub釋出了開源版本，讓所有人能自行串接並用問答方式查詢SQL資料庫的數據見解，並積極與開源社群互動。

同時團隊也乘勝追擊，將在9月下旬推出付費訂閱雲端服務Wren AI Cloud，讓企業可以根據需求彈性選擇，整合了更多元的LLM模型選擇、能統一管理跟串接多個資料庫及權限控管功能。

開源版本上線短短6個月就獲得3,000次下載、超過數千位使用者，更登上GitHub上Text-to-SQL類別前10大專案，使用者遍及股票市場分析、電商、人資管理、CRM等領域，其中有60%是來自歐美，打開了通往全球市場的大門。

「Wren AI就像是一個上游產品，可以快速地推廣到全球市場，而Canner Enterprise則像是下游產品，可以在Wren AI打開市場後，再進一步滿足客戶更複雜、更客製化的需求。」紀力榮強調，產品輕量化後更容易融入全球AI生態圈。

產品的輕重選擇，其實決定了新創公司的發展方向和速度。如果一開始就將產品設計得太過複雜，可能會導致難以快速推廣到海外市場。而易開科技的「減法策略」，其實也來自一次又一次的試錯和調整。團隊從市場需求出發，先做出一個夠好的產品快速測試市場反應，才得以掌握先機趁勢崛起。

出海，幾乎是所有台灣新創的目標，但許多新創在發展產品時，常常會過於專注在技術的精進，但忽略了市場的需求和全球化的佈局。然而AI技術發展日新月異，有時候除了技術實力，更需要敏銳的市場洞察力和靈活的策略思維，透過放下對完美產品的執著，保持敏捷和彈性，才能在競爭激烈的紅海中，開創出一片藍海。

創業快問快答

Q：最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
A：我們經常被問到的一個問題是：「有這麼多大數據和AI新創公司，Canner的關鍵差異是什麼？」我們的回答是，Canner專注於幫助企業可以自行分析數據，我們透過AI讓技術小白也能輕鬆使用大數據，同時確保系統的安全性。

Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？
A：我們團隊的下一個目標是找到協助拓展全球市場的人才，幫助我們在全球市場建立更強的影響力，並確保我們的產品能夠滿足多元的產業和不同地區的需求。

Q：創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
A：創業以來，我學到的最大教訓之一就是「格局要大」，對台灣的新創來說更是如此。很多時候我們會陷在本地市場裡，但如果真的想要擴展規模、創造影響力，從一開始就要有國際視野。台灣有優秀的人才和技術，但要脫穎而出，我們必須跳脫本地限制，預見全球趨勢，打造能在國際上競爭的解決方案。大格局思維會推動我們持續創新，跟上全球科技產業的步伐。

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？
A：
1. 專注技術創新：我們打造了一個融合Data Fabric、Data Mesh和AI的先進平台，幫助企業打破數據孤島，利用先進的AI技術來做決策。我們不斷創新，讓我們在大數據和AI領域始終處於領先地位。
2. 攻進大客戶市場：我們成功與多家大型企業合作並進行銷售，證明了我們的解決方案在大規模企業環境中的價值，驗證了我們技術在處理複雜數據和治理需求方面的能力，並且適用於多個產業。
3. 開源與商業的策略平衡：我們採取了一個兼顧開源社群參與與商業化的強大策略，既能發展忠誠的使用者群體，又能透過企業解決方案獲得穩定收益，讓Canner成為既有影響力又能創造利潤的公司。