從大學生寫 App，到打造雙引擎的創業者
JTCG 的創辦人周益鑫 (James) 是 AppWorks 加速器第 13 屆校友，也是少數同時具備產品、成長與企業銷售全方位能力的創業者。2016 年加入加速器之後，讓他在創業初期便透過豐富的社群活動結識許多同後屆的創辦人與導師，之後更進一步加入 AppWorks「六次方」社群，與 20–30 人規模的新創 CEO 定期討論招募、薪酬結構與營運難題，讓他不論在招募、募資或是找客戶，都能從社群中獲得支持。
在大學期間，他就打造了 Colorgy，一款幫助大學生整理課表與社交互動的 App。這產品最早從他自己手動匯入大學課表開始，一邊寫程式、一邊和同學測試，不斷修正介面與使用流程。他發現大學生其實對社交更感興趣，課表只是入口，因此他把焦點放在社群功能設計上，比如能看到同學選課、揪團開課等模組，讓用戶之間自然形成互動。他也從早期的數據中觀察到，不同科系的使用習慣差異極大，於是設計了模組化的彈性架構，以支撐多樣化需求。 Colorgy 最高曾達到 200 萬註冊用戶，深受大學生族群歡迎，整個過程讓 James 累積了完整的產品開發與使用者研究歷練。
後來他注意到法國的新創 Zenly 正在崛起，做的是即時地圖分享與朋友定位的社交 App。因為經營過大學生課表產品，James 對這個年齡層的生活模式與校園擴散節奏非常熟悉，他敏銳地意識到 Zenly 如果能搭配台灣校園的地推與產品優化，有機會快速打開市場。於是他主動寫信給 Zenly 的創辦人，分析台灣市場的成長潛力與校園推廣策略，爭取加入團隊。他不只提出想法，還親自拉了一群學生實測不同的 onboarding 流程與功能 A/B 測試，最後正式接手台灣與韓國的在地化與增長工作。短短一年內，他帶隊把月活用戶從 5 萬推升到 120 萬，並把這套成長模式複製到韓國，實際操演一次跨國市場的 go-to-market 策略。
從大學就開始創業，也讓他洞悉自己對於企業正規軍的策略理解不足。當他看到 LINE 要收購 Choco TV，覺得這是一個難得的機會，可以親身觀察國際公司是怎麼做併購與整合的。剛好 Choco TV 的創辦人 Davidd 也是Colorgy 的天使投資人，兩人相談合拍下，James 就加入整合團隊。參與了整個過程，從資料與技術對接、流程重新設計，到如何讓兩邊團隊建立共識、對齊預期。這段經歷讓他對大企業如何運作、如何協調文化落差有了第一手的理解，這些經驗也成為他日後共同創辦 MetaCRM、處理企業銷售與 B2B 合作的重要底氣。
James 能從零打造產品，也能在面對大型企業與通路夥伴時穩健談判，並且擁有實戰經驗：從一個大學生寫 App 的工程師、到主導國際產品落地、再到參與企業併購與跨部門整合，最後又成立 B2B SaaS 軟體新創。這些經驗讓 JTCG 能夠同時運作 PLG（product-led growth）與 SLG（sales-led growth）這兩種成長引擎，使其 AI 產品能快速打入市場並有效擴張。
解痛點、建資料飛輪，打造 AI 客服的持續競爭優勢
James 在經營 Zendesk 代理商期間，完整接觸企業客服流程，從大量客服工單與報表看見了兩個關鍵問題。第一，傳統規則式聊天機器人resolution rate (解決率，指顧客問題能被解決) 通常不到一成，而客服人力卻有七成時間進行重複「查詢系統資料、確認資料、回覆客戶」的工作；其二，多數國際大型客服 AI 工具雖功能強大，但價格昂貴且不夠接地氣，對本地語言與系統整合也缺乏彈性。這些觀察讓他意識到一個結構性機會：當地的 SI 可以造自己的 AI agent，取代國際 SaaS 工具，取代昂貴的國際 SaaS 預算，並提供更貼近需求的在地服務。
這些第一線經驗促成了 Raccoon AI 的誕生。機器人不僅能對話，更能直接喚用「查訂單、取消、退款」等後端 API，把客戶真正需要的動作一次完成。舉例來說，顧客詢問『我的訂單出貨了嗎？』時，Raccoon AI 不只回覆流程，而是會即時查詢電商後台的訂單管理系統，調出該訂單狀態，確認是否已出貨並提供物流單號，若尚未出貨還能進一步協助取消或改期。這是與傳統規則式聊天機器人最大不同，透過串接公司後台資料庫讓機器人有更多 context ，進而提高工單 resolution rate。
Raccoon AI 自推出以來在實際專案中展現出明顯差異化優勢。以台灣電商與旅遊業為例，系統可自動解決六成以上的客服工單，而同類 LLM chatbot 的平均 resolution rate 通常不及三成。這部分優勢來自於 Raccoon 長期累積的在地產業語料，例如電商常見的「出貨查詢」「修改地址」「訂單取消」等對話範式，甚至包含繁體中文語境下的客服語氣、商品分類邏輯與品牌風格調性，這些內容被整理成超過一百萬筆的向量知識庫，能讓 AI 在第一天上線就接近人類客服的回答品質。加上即將推出的 low code 客服流程編輯器（V2 版本，目前進入 Beta 測試階段），新客戶可在兩天內完成概念驗證，並預期在四週內完成正式上線。
每解決一張客服工單，系統會將意圖、回答與品牌語調回寫至該客戶專屬的向量知識庫，進一步優化客服機器人的涵蓋能力與回應品質。這種「資料飛輪」機制讓每家商戶的 AI 隨使用逐步成長，搭配 Raccoon 極短的導入時間，能快速開始累積語料、加速學習與優化，有效鞏固其 first mover advantage。
另一方面，James 已與 Zendesk、91APP、Omnichat、與 Shopline 等夥伴建立合作關係，也為 JTCG 建立起穩定且具規模化潛力的銷售管道。這些通路目前已貢獻 20–30% 的潛在客戶來源，讓團隊得以專注在產品與語料的持續打磨，不必從零開始冷啟動。
透過資料飛輪、快速導入與通路槓桿的三方協作，JTCG 已建立一套具有持續複利效應的擴張模式，清楚展現其在效率與速度上的結構性領先。
把握時機，搶占生成式 AI 客服的成長浪潮
相較於歐美大型客服 SaaS，JTCG 的優勢在於更「接地氣」。國際客服平台在亞洲的本地化落地仍有落差，例如多數歐美主流客服工具並不會優先支援 LINE 或台灣主流電商平台，對本地企業而言導入門檻相對較高。因此在客服與售後支援領域，JTCG 面對的是一個成熟產品未充分覆蓋的市場，正是一個可以快速切入、卡位成為關鍵供應商的機會。
我們在 2025 年第一季看到，JTCG 交出了年成長超過 100%的成績。基於團隊過往累積的產品能力與渠道優勢，以及生成式 AI 正全面改寫客服產業的市場時機，我們選擇領投 JTCG 的 Pre‑A 輪，加速 Self-Onboarding 產品開發與銷售團隊的建置，並成為亞洲 AI 客服的領先者。歡迎任何有意導入 AI 客服、自動化售後流程的品牌與 JTCG 或 AppWorks 聯繫，攜手打造新一代的客服體驗。
