AI 新創與科技大廠競爭的 5 個建議

評論
評論

作者:Alyssa Chen, Analyst, AppWorks (AppWorks 分析師 陳敬旻)

若要論起規模與資源,當然不是多數新創公司的強項。2017 年,Google CEO Sundar Pichai 在官方 部落格公告 ,Google 發展重點從「行動優先」(Mobile-First) 轉向「人工智慧優先」(AI-First) 。麥肯錫也在 2017 年 AI 研究報告中指出,科技大廠如 Google 及百度,2016 年平均在 AI 發展上投資 200-300 億美金,其中 90% 投注於研發與應用,10% 用來併購 AI 相關技術。科技大廠投注鉅資於 AI 應用的動作頻頻,對新創來說是相當大的競爭與挑戰。

來自科技大廠的強勢競爭席捲而來,對 AI 新創來說,主要挑戰來自四個面向:祭出高薪聘用頂尖人才;握有雄厚資金挹注研發;擁有巨量 Data Pipeline 優化演算法;並且掌握海量使用者,可無縫接軌最後一哩用戶。其中,光是銜接用戶最後一哩的應用,就足以建立深厚的護城河,因為對 AI 新創來說,即使與科技大廠同時投入開發相似應用,但在進入「市場推廣與用戶變現」這一階段,科技大廠因在用戶規模佔了相當大的優勢,AI 新創卻常在此階段失敗。

面對科技大廠的強勢競爭,AI 新創還有什麼策略,能以有限的資源發揮槓桿效果?在進一步挖掘關鍵競爭策略前,有兩個重要前提,適用於所有新創企業,提醒 AI 新創在投入創業時必須要先思考:

1. 為用戶解決什麼問題?

創業題目想要解決的問題,是目標用戶真正的痛點嗎?是否真的深入研究過目標用戶,確認提供的解決方案,確實符合客戶需求,而不是一時興起、追隨熱門的假性需求?

2. 為用戶創造什麼價值?

辛苦開發的產品,如果只是解決目標用戶枝微末節的問題,那麼 AI 新創的發展空間將非常有限。例如,當用戶發現,AI 新創提供的解決方案,和現有的解決方案沒有顯著差異;又或是當產品從免費試用,轉變為收費模式,這個案子可能就因此被取代而掉單,這往往都代表為用戶創造的價值不夠。但如果產品能為用戶在現有表現外,再創造出額外的價值,對 AI 新創來說,將會有更高的成長機會。

釐清以上兩個重要前提,確認產品解決了目標用戶的痛點,並有效為他們帶來額外價值後,以下另外整理出五個關鍵策略提供參考,能幫助 AI 新創找出關鍵支點,從與科技大廠的競爭中突圍:

1. 從利基點 (niche market) 出發,解決特定一群人的痛點

科技大廠如 Google、Facebook 和 Amazon,他們在 AI 發展上,是為了解決全世界上千萬用戶的共同問題,甚至是更往前好幾步,希望去改變用戶現有的生活模式。例如 Google 無人車計畫 Waymo,即希望透過 AI 訓練無人車更精準的偵測路況;Amazon 也希望透過智慧助理 Alexa,來改變大眾日常生活中使用語音服務的習慣。但新創團隊手上難有如此豐厚的資源,能夠端出相同的服務競爭。這時候,轉向往利基點發展,專注解決某一群特定對象的痛點,反而是最有利的策略。

AppWorks Accelerator #16 (第 16 屆) 的 AI 新創團隊、成功開發出 AI 寶寶攝影機的 Cubo 就是一例。創辦人是一對新手爸媽,在自己育兒過程中,常半夜驚醒,查看寶寶睡覺時口鼻是否被棉被遮蓋,高度身心壓力下,甚至罹患產後憂鬱。 Cubo 針對有同樣擔憂的父母,結合 AI 科技,打造出全球第一支能主動偵測如「口鼻被異物覆蓋、翻身、趴睡」等睡床潛在危險事件的 AI 寶寶攝影機。產品一推出即廣受青睞,創下開賣兩天募資即突破 500 萬元的好成績。

AI 攝影機一直是很熱門的題目,但當有了明確的目標群眾輪廓,例如 Cubo 所瞄準的新手爸媽群,那麼從產品的開發打造,到後續推向市場做行銷,能幫助新創團隊找到錨定方向,並更有效率的把資源運用在對的地方。

2. 比別人更懂,結合特定 Domain,推出加值應用

科技大廠的優勢之一,是掌握許多頂尖科技人才,這對 AI 新創來說,是個非常痛的問題。一家資源有限的新創企業,假設擁有十位各有所長的工程人才已十分難得,但這樣的規模,仍遠不敵 Google 或 Microsoft 的百人 AI 團隊,那該怎麼辦?

這時候,不妨由另一個角度切入,把 AI 當作輔助,深入研究如何為特定專業帶來加值應用,反而能讓新創團隊走出另一條大道。舉例來說,也許新創團隊強項在於打造軟硬整合服務,或是具有農業、生醫保健等背景,這些所掌握的專業知識,以及在業界累積的人脈網絡,就是別人難以在一時片刻超越的關鍵優勢。

以 AppWorks Accelerator #13 (第 13 屆) 團隊、致力打造法學資料庫的 Lawsnote 為例,創辦團隊結合了律師專業與工程背景,從自身經驗中,觀察到律師們在搜尋法條時常遇到的不便,進而由技術面切入,利用 Machine Learning 打造出更簡便、搜尋結果更具參考價值的法學資料庫給目標用戶。Lawsnote 在 2016 年 7 月正式上線,第一年每月即有兩萬名法律人使用 ,2017 年 9 月產品開始收費後,MAU (Monthly Active Users,月活躍用戶數) 持續成長到 3 萬人。創業剛滿兩年,Lawsnote 已達損益兩平,目前持續努力提供更貼近市場的服務。

3. 不同語系的發展與應用

很多人可能小看語言差異所創造出的機會,但若以近年 AI 創業題目中相當熱門的 Chatbot 為例,就一定要克服語言問題。在自然語言領域,語言和不同地域的文化都是很大的門檻。放眼目前科技大廠的 AI 應用,主要的訓練語言大多是英文,雖然 Google 在中文語音做得不錯,但離真正的智能客服尚有一段距離,更別說要貼近不同地區的中文使用習慣。

除了自然語言,在 AI 影像辨識領域也有類似的情形。AppWorks Accelerator #9 (第 9 屆) 團隊、提供 AI 安全監控服務的 Umbo CV 技術長張秉霖便曾分享,若有一個在英文數據上表現很好的 Machine Learning 模式,不代表在中文也能表現很好,必須要做 Domain Transfer 。在視覺領域,也是如此。曾有中國廠商,在中國做人臉辨識做得不錯,但換到其他國家,運用在白人的人臉辨識,成效就沒有太好。

對 AI 新創而言,在這幾年內,語言差異仍有一定的先行者優勢可供發揮。只要執行速度夠快,產品開發的切入方向專注精準,在語言差異所創造的利基領域,就很有機會能跑在科技大廠前面。

4. 結合電子零組件與系統製造商

台灣的 AI 新創,除了上述三點可切入發揮的利基點之外,另外還具備兩項特別的優勢。其一,台灣有許多產業經驗豐富的電子零組件與系統製造廠商,而且其中多數的廠商也正在力求創新與轉型,尋求適合的創新解決方案,前景看好的 AI,自然是選項之一。

以打造軟硬整合產品的 AI 新創為例,在台灣擁有相較完整的產業聚落,可更容易找到供應商與製造廠,在打磨產品的過程中,享有更多 Time to Market 的優勢。

除了產品製作面的合作,甚至許多傳統大廠,近幾年也都相當積極地投資能夠幫助產業加值或轉型的應用,是幫助許多新創團隊規模化成長的大力推手。

5. 市場經驗以及 Data Pipeline

延伸上一點,另一項台灣 AI 新創所享有的優勢,在於市場經驗:相較於東南亞鄰近國家,甚至是世界各地,台灣在醫療與電商兩大產業,累積了相當深厚的資源與經驗。

以台灣的健保體系為例,2003 年完成全民健保卡 IC 化,所有就醫紀錄整合在一張晶片卡裡,並在每次看診時上傳雲端系統,發展迄今已近 20 年。各醫療院所與相關機構,皆累積了非常完整且詳細的數位化病歷資料,這對於 AI 新創而言是很好的基礎,如果未來政府與相關機構能開放資料庫,授權使用數據,新創團隊便可進一步延伸做醫療 Big Data 應用。

除了醫療領域之外,台灣在電商產業也已發展近 20 年,不論營業規模大小,都相當活躍,有年營收 40 億元以上的大型平台,如 PChome、momo、Shopee,也有年營業額在 10 到 40 億元之間的中型電商,如創業家兄弟。還有一群年營收 10 億元以下的垂直電商,他們深耕分眾市場,專注切入特定題目,不只掌握垂直供應鏈,更深入了解目標客群,例如 AppWorks Accelerator #4 (第 4 屆) 團隊 Morning Shop 所經營的 早餐吃麥片運動吃蛋白

台灣電商市場百家爭鳴的景況,恰好提供 AI 新創許多商機。例如對於用戶體驗,可運用智能客服 (Chatbot) 打造更完整的銷售服務;對於庫存與財務管理,可利用數據分析判讀做更好的銷售預估;對於行銷,可優化廣告推播和商品搜尋的精準度。尤其在電商的世界中,無論是趨勢流行或是相關技術的應用,都變化得相當快,競爭如此激烈的情況下,AI 能為電商產業提供的加值應用,仍有許多發揮空間,為 AI 新創帶來很多發展機會。

總結:創新的價值來自完整解決客戶問題

AI 新創團隊從踏上創業路的第一步,就該清楚自己的定位:與其和科技大廠正面對決,不如換一條自己熟悉的路走,由團隊的專業優勢或是市場的利基點切入,反而可以更專注、也更靈活的善用手上的資源。

Google 資深硬體副總裁 Rick Osterloh 在 Made by Google 2018 年度發表會中提到:「Google 在消費性硬體產品的設計與 AI 軟體應用的結合上,思考的是如何以『人工智慧』幫助消費者解決日常生活中的問題。」這樣的概念,也值得所有 AI 新創提醒自己,在打造產品時,絕不是埋頭優化 AI 技術而已,別忘了最終目標是了解用戶端的真實回饋,改善消費者的體驗。想想產品解決了什麼問題?創造了什麼價值?

【現在就是創辦 AI Startup 的最好時機,歡迎 AI 創業者加入專為你們服務的 AppWorks Accelerator

Photo by NeuPaddy on Pixabay

相關文章

評論