AppWorks Demo Day #16 is coming on June 6th

AppWorks’ highly anticipated semi-annual Demo Day brings you to the cutting edge of the region’s rapidly developing tech industry.

At the upcoming AppWorks Demo Day #16, 30 startups from Taiwan, Hong Kong, Singapore, US, and Belgium will be showcasing their groundbreaking new products and services in verticals such as AI / IoT, Blockchain / FinTech, e-commerce, and O2O.

Whether you’re looking for opportunities to invest, to collaborate, or to stay abreast of the latest trends in digital technologies, this is an event you definitely don’t want to miss.

半年一次,AppWorks Demo Day 帶你看見數位經濟最前緣。

本次 AppWorks Demo Day #16 將有超過 30 支團隊輪番登台,這群優秀的大東南亞創業者分別來自台灣、香港、新加坡、美國、比利時等地,開發的服務內容則涵蓋了 AI / IoT、Blockchain / FinTech、電商、O2O 等垂直領域。

無論您是想找投資機會、合作夥伴,或是想掌握數位經濟的脈動,這都是一場不能錯過的盛宴。當天台上的 30 支潛力新創團隊,極可能是未來主宰全球經濟舞台的要角,想提前掌握未來局勢的你,務必持續關注這股新興勢力。

AppWorks Demo Day #16

  • [Date] Wednesday, June 6th, 2018
  • [Venue] 台北萬豪酒店 Taipei Marriott Hotel, 5F Grand Ballroom (台北市中山區樂群二路 199 號 No. 199 Lequn 2nd Road, Taipei)
  • [Agenda]
    • 12:30 – 13:00 Opening Remarks
    • 13:00 – 14:30 Demo Batch I
    • 14:30 – 15:00 *Break*
    • 15:00 – 16:30 Demo Batch II
    • 16:30 – 17:30 Open Floor

從門羅幣的硬分叉,看 Crypto 的算力平衡課題

Bird Liang, Chief Engineer (梁子凌 / 技術長兼工程輔導長)

負責 AppWorks 技術策略與佈署,同時主導工程輔導。人生的第一份正職工作是創業,之後在外商圈電子業中闖蕩多年,經歷過 NXP、Sony、Newport Imagining、Crossmatch 等企業,從事無線通訊、影像系統、手機、面板、半導體、生物辨識等不同領域產品開發。熱愛學習新事物,協助團隊解決技術問題。放棄了幾近退休般的生活加入 AppWorks,為的是幫助更多在創業路上的人,並重新體驗創業的熱情。台大農機系、台科大電子所畢業,熱愛賞鳥、演奏管風琴,亦是不折不扣的熱血 Maker。

門羅幣 (Monero) 是加密貨幣 (Crypto) 的後起之秀。在大眾的目光仍停留在 Bitcoin、Ethereum 等主流加密貨幣時,許多需要真正匿名交易特性的使用者,已經悄悄轉投門羅幣的懷抱。

隨著 Crypto 的盛行,市場上出現了越來越多專為挖礦而設計的礦機。為了對抗使用ASIC (專用晶片) 挖礦的礦機,不讓這些礦機主導門羅幣的區塊鏈開採,門羅幣的開發者社群決定從第 1,546,000 個區塊開始,更改挖礦的演算法,讓晶片礦機無法投入門羅幣的開採。台北時間 4 月 6 日下午 4 點 22 分 11 秒,門羅幣區塊鏈的第 1,546,000 個區塊被挖出,從這裡開始,門羅幣將採用新的 CryptoNight V7 演算法來挖礦。

到底挖礦是怎麼回事,礦機又是如何運作的?為什麼門羅幣的開發者,對專用晶片的礦機這麼反感,乃至於要發起演算法變更這麼重大的動作,來對抗晶片礦機?這對加密貨幣,甚至未來區塊鏈技術的發展,產生哪些影響?

隨著加密貨幣的盛行、價格水漲船高,挖礦的利潤空間也越來越大,導致越來越多的使用者投入加密貨幣的挖礦行列。伴隨而來的,就是整體區塊鏈網路的算力提升。但像是 Bitcoin 這樣用礦工共識主導系統走向的網路設計,某些獲得高度算力的方法其實會導致算力的過度集中化,反而與 Blockchain 網路的去中心化精神背道而馳。門羅幣社群巧妙地利用修改演算法來防堵這種現象的發生,但這場算力提升與集中的戰爭似乎不可能永遠平息。

挖礦

加密貨幣的挖礦,指的是區塊鏈網路上的使用者,透過某種相互協調的方法,選出一個使用者來,由這個使用者來整理、打包這一回合的交易資料。這個選出幸運兒的方法,稱為共識演算法 (consensus algorithm)。

受到比特幣的啟發,現今絕大多數的加密貨幣,使用的共識演算法都是「工作量證明」 (Proof of Work, PoW) 演算法。PoW 演算法是這樣運作的:由大家各自解一個很難解,但是很容易驗證的題目,看誰先解出來,就對全世界大喊 「我解出來了,答案在這裡!此時大家會拿這個答案去驗算。如果驗算的結果正確,大家就承認第一個解出來的這個人,是這一輪的幸運兒,由他獲得這一輪打包資料的殊榮,同時也能領取這一回合的挖礦獎勵。

我們舉比特幣當範例,來說明挖礦怎麼挖。

比特幣選擇了 SHA256 這個雜湊函數 (hash function),當作它的挖礦演算法核心。所謂 hash function,就是前面提過的那種難解開、易驗算的題目之一。以 SHA256 來說,它的輸入是一個長度介於 0 到 (2^64-1) bits 的字串,而輸出則是一個 256bits 的數字。比如說我把 “Bird is handsome” 這個字串拿去做 SHA256 計算,就會得到這個數字:

SHA256(“Bird is handsome”)
-> 0x8066544d3ee23a0acf4dc9f21b14276f24bbfc1bb1de87ebdf3508ac4dbda367

如果我不小心把 handsome 打錯一個字母,把其中的 o 打成了 a,算出來的 SHA256 就會變成:

SHA256(“Bird is handsame”)
-> 0xb0327afc47f4fef6850236b2c854b3b3aff13d4514ec4417a48dda7d4d45c2d3

有沒有發現 ? 差之毫釐,失之千里。只不過改變了輸入中的一個字元,SHA256 算出來的結果就變得連他媽媽都不認得了。這就是 hash function 的特性:輸入中的任何變化,都會讓輸出有著完全無法預期的變化,而且你幾乎找不到任何關於「輸入的變化」與「輸出的變化」之間的規則,因此從 hash function 的輸出去反算輸入,理論上幾乎是不可能的。

我們現在可以用這個特性來出題了。假設我們在 “Bird is handsome” 這個字串後面加上一個 6 位數字:比如說 778899 好了,這時就會算出一個新的 SHA256 值:

SHA256(“Bird is handsome 778899”)
-> 0xa4cdaaadc70539d23342806fcee58399d6c5f8afa8ced80b61e03d3da01a877c

然後我把題目定為:請大家依照以上的格式,找出一個數字,使得這個字串的 SHA256 輸出,最前面的兩位數都是 0。

這要這麼解呢?依照 hash function 的特性,你完全無法從輸出猜測輸入,因此唯一的解法就是用試的,或是用猜的。我們就老老實實從 000000 開始試好了:

SHA256(“Bird is handsome 000000”)
-> 0x60101f7d7c7a7e61ac2e4db4f7f45fea43c2e548bfec1af36d523e8b66c8d70d

SHA256(“Bird is handsome 000001”)
-> 0x32136485e25a23e0bba4c2474ee267e71d48b6696596c2d25a81b5b5d3c48900

SHA256(“Bird is handsome 000002”)
-> 0xe7316c060d9510a995aa08f7c635786e866e284447046ddf393429569d065d9e
……

試到 000056 時,我們就找到了一組解:

SHA256(“Bird is handsome 000056”)
-> 0x00999635ad2ba3441af06f8738b7212a52060d6cd1e4b3feaf04ea70323c8e27

事實上這解不保證是唯一的,這是 hash function 的特性之一。如果有人從三千多開始往上試,也會找到另一組解:

SHA256(“Bird is handsome 003280”)
-> 0x00696cc645d0cd17f014aaac0273c004eceea1d534fdfe04f0d30f229c4cfe07

但如果題目變成「使得它的輸出,最前面的 3 位數都是 0」的話,難度就會上升許多,因為符合這個條件的數字一定比兩個 0 的要少很多。

因此,藉由調整使得解答成立的條件,我們可以控制題目的難度。

在比特幣中,那個字串來自前一個區塊的資訊,以及這個區塊需要打包的資料,而那個數字則是 header 中需要解算出來的一個欄位。

比特幣的每一個區塊都有一個 80 bytes 的 header,它的格式是這樣的:

前五個欄位都是已知的:版本就是目前使用的協定版本、從區塊鏈上拿到前一個區塊 header 的 SHA256 值、決定要打包哪些交易然後算出它們的 Merkle hash、時間看看電腦的時鐘就知道了、挖礦難度則有另外一個演算法根據前面一段時間挖礦的產出速度決定,當一個礦工把前面五個欄位準備好後,他就可以開始挖礦。

挖礦的方法就是:調整第六個欄位,也就是 nonce 的數字,使得整個 header 的 SHA256 值前面的 0 的數量,符合挖礦難度那一欄的值。

難度與算力

挖礦難度也是比特幣系統設計上一個很巧妙的地方。比特幣開始上線時,挖礦的難度是開頭 8 個 0,也就是找出來的 nonce 必須讓這個 header 的 SHA256 前面有 8 個 0。我們可以去比特幣的區塊鏈上查一下歷史紀錄就知道。撈一下 2009 年的幾個區塊來看:

可以看到當時算出來的 hash,前面只有 8 個 0 就算有效了。

但隨著成千上萬的礦工投入挖礦,整個網路的計算能力也大幅上升,為了維持差不多每 10 分鐘算出一個區塊的速度不變,比特幣網路就根據難度調整的演算法慢慢地把 0 的數量增加。

我們看看在今年四月挖出來的區塊:

有效 hash 值,所需要的 0 的數量已經暴增到 18 個。

每多一個 0,找到有效 hash 值的機率就變為原來的 1/16,也就是挖礦難度變成 16 倍。從 2009 年到現在已經多了 10 個 0,也就是説現在的挖礦難度是當年的 16^10 = 1,099,511,627,776 倍,1 兆倍。

換句話說,現在比特幣網路上的總計算能力,也就是大家一起猜數字的速度,是當年的 1 兆倍。

Nonce 是一個 32bit 的值,也就是有 2^32 差不多有 42 億種可能。當挖礦難度低的時候,這 42 億個數字中多半可以找到符合的解,

但是隨著挖礦難度增加,很有可能會遇到無法在這 42 億個數字裡找到有效解的狀況,這時候礦工就要稍微調整一下前面的幾個欄位,再重新尋找有效的 nonce。由於版本、前一個 block 的 hash 值、難度這幾個欄位都是固定的,只有時間和 Markle Root Hash 這兩個欄位可以更動。常見的做法是調整 Merkle Root Hash 這個欄位,細節還蠻複雜的,這裡先不解釋。

整個比特幣的挖礦過程中,最複雜的計算就是這個 SHA256 的計算。而挖礦這件事情,說穿了,就是大家比賽猜數字,把選定的數字丟到 SHA256 裡面去算,看看你是不是那個幸運兒。至於要怎麼猜,是一個一個照順序猜,還是跳著猜,還是亂猜,都無所謂,因為就機率模型來說,不管你怎麼選數字,結果都是一樣的。

計算 SHA256 的速度越快,在同樣的時間裡能猜的數字就越多,你就越有可能猜中。這就是 PoW 演算法的精神:藉由證明 (proof) 你所提供的工作量 (work),以換取你在這一回合獲取挖礦獎勵的機會。

隨著比特幣的價格上揚,挖礦開始變成一門不錯的生意。要挖得好、挖得快,關鍵就在於那個 SHA256 算得好不好、快不快。於是繼 CPU、GPU 被拿來挖礦之後,終於有人設計 IC 來挖礦了!

挖礦晶片

SHA256 演算法其實非常適合用 IC 來做,因為它的計算步驟都是單調、重複的布林運算和資料重排,用 Verilog 來寫的話其實才幾百行程式碼而已。於是就出現了用專用的 IC 來計算 SHA256 的挖礦機器,而且一舉把計算速度推升了好幾個數量級。

大部分的 GPU 計算比特幣 SHA256 的速度大概都在每秒 10 億次以下。但是!但是!重點來了,很多挖比特幣專用的 IC 都可以輕鬆達到每秒一兆次以上,而且耗電遠比 GPU 低得多。每秒一兆次是什麼概念呢 ? 就是一組 block header 的資料,所搭配的 40 億組可能的 nonce 值,遇到這種挖礦的 IC,它不用 0.1 秒就能試完。要是題目出得不夠快,還餵不飽這種挖礦 IC 呢。

這種挖礦用的 IC 既便宜又省電,計算能力還比顯示卡高上許多,因此有越來越多的人利用這種裝置投入比特幣的開採。比特幣現在整個網路的計算能力,大概是兩千多萬 Thash/sec (這數字大概是 2*10^19,用中文寫的話是 2000「京」),如果都用 1Ghash/sec 的顯示卡來挖,要兩百億張這種顯卡才能挖到這個速度,地球上哪來這麼多顯示卡?當然都是用專用 IC,也就是 ASIC 在挖呀。

用 ASIC 礦機挖礦的現象,導致整個比特幣網路的計算能力,集中在少數擁有大量礦機的團體手上,一般平民百姓不管是買不起礦機,還是不願為了挖比特幣而去買專門的礦機,都沒辦法自己在家裡用顯示卡參加挖掘比特幣的偉大行動,因為用顯示卡挖礦根本連 ASIC 礦機的車尾燈都看不到。

這個現象,讓比特幣的區塊鏈離「去中心化」的理念越來越遠。計算能力的過度集中,甚至導致中國的某個礦池一度掌握了超過全網一半以上的計算能力,而讓人擔憂比特幣網路會遭到所謂的「51% 攻擊」。51% 攻擊指的是,如果有單一節點掌握了整個區塊鏈網路一半以上的計算能力,它就有辦法操縱、甚至改寫區塊鏈上的資料。(所以其實不用 51%,有 50.1% 或 50.01% 也可以,差別只在於攻擊成功的機率。)

其它的加密貨幣開發者注意到這個現象,紛紛開始想辦法透過演算法的設計,來避免這種「ASIC 礦機之亂」。

以目前市值排名第二的加密貨幣以太坊 (Ethereum) 來說,它的挖礦演算法,不像比特幣只需要計算 SHA256 這麼簡單。挖掘以太坊的計算過程,需要參照一個叫做 DAG 的表格,這個表格每 30,000 個區塊要重新產生一次,而且它的大小會隨著區塊鏈的成長而增加。目前 Ethereum 的 DAG 表格大小大概是 2.4GB。

由於以太坊挖礦的計算過程,需要隨時參照這張表格,如果要挖得快挖得好,這張表格就得放在速度很快的記憶體中,以便計算核心可以快速讀取。但以目前的 ASIC 技術來說,就算用 embedded DRAM 製程也沒辦法在同一個晶片上做出這個大小的記憶體。而外掛記憶體或 stacked-DRAM 則需要處理匯流排、記憶體介面等複雜的設計,讓個整體的設計變得相當複雜,成本也會大幅增加。它不是做不到,而是沒辦法像比特幣的挖礦晶片那樣用划算的方法做到。總之,以太坊的的演算法有很多巧思,都是為了對抗 ASIC 挖礦而設計的。

因此,以太坊自 2015 年 7 月上線以來,雖然計算能力快速成長,始終沒有出現可以挖掘乙太幣的 ASIC 礦機。直到今年四月。
2018 年 4 月,中國的礦機大廠比特大陸 (Bitmain) 推出了一台叫做 Antminer E3 的 ASIC 礦機,售價八百美金,號稱能用 180Mhash/sec 的速度挖掘以太幣,而且只有 800W 左右的耗電。

雖然速度不像比特幣的 ASIC 礦機那麼快,但耗電和價格還是遠比使用顯示卡挖掘以太幣要低得多。這機器預計七月開始出貨,屆時對以太坊區塊鏈的算力會有多少衝擊,還有待觀察。唯一正面的影響,大概是顯示卡缺貨的問題可以得到紓解。現在在礦工們瘋狂掃貨下,顯示卡真的很難買呀。

門羅幣保衛戰

至於前面提到的門羅幣,在開發之初除了考慮到要對抗 ASIC 礦機之外,也用演算法拉近了 GPU 和 CPU 的挖礦能力。門羅幣使用的挖礦演算法叫 CryptoNight,這個演算法的開發社群開宗明義就說了,這是個 “Egalitarian” (平等主義) PoW 演算法。他們希望在這個演算法之下,除了不會存在 ASIC 挖礦這種明顯中心化的行為之外,你也不用去買貴森森的高階顯卡來挖礦,因為門羅幣讓顯卡挖礦的速度跟 CPU 挖礦的速度差不多。

CryptoNight 演算法,用了幾個方式實踐這個「挖礦之前,人人平等」的精神:

  1. 每個挖礦的單元需要 2MB 的記憶體。它不像以太幣挖礦需要的記憶體那麼大,但 2MB 對 ASIC 來說也是個不低的門檻。而這個大小,差不多可以符合現代 CPU 的 L3 快取記憶體大小 (以平均分配給每個核心的快取記憶體大小來計算)。
  2. 相對於 CPU 挖礦,GPU 挖礦的優勢在於它的平行處理架構:它可以同時執行成千上萬的挖礦工作。但由於每一個工作都需要各自的 2MB 記憶體,而且 CryptoNight 演算法存取這塊記憶體的行為非常隨機,因此顯示卡上的 GDDR 記憶體不見得能負荷這樣大的記憶體存取頻寬。GDDR 記憶體的優勢在於循序讀寫的頻寬,在隨機存取上反而沒有優勢。
  3. CryptoNight 演算法的核心用到一種稱為 AES 的加密演算法。現在的 x86/x64 架構處理器都有專用的硬體電路和指令集來加速 AES 計算,這方面顯示卡的 GPU 完全沒有任何優勢。

但賠錢的生意沒人做,殺頭的生意有人做。隨著門羅幣的價格上漲,它的挖礦利潤也越來越高,終於還是出現了可以挖門羅幣的 ASIC 礦機。

一樣是比特大陸 (Bitmain) 做的。

比特大陸在今年三月發表了一款叫做 Antminer X3 的礦機,宣稱在 550W 的耗電下,能以 220Khash/sec 的速度挖掘門羅幣。

但門羅幣陣營也不是省油的燈。Antminer X3 的消息一出來,門羅幣的主要開發者 Riccardo Spagni 就在推特上開嗆了: 他公開宣示:「Antminer 這種 ASIC 礦機對門羅幣不管用。」

為了要達到這個目標,門羅幣社群決定進行一次「硬分岔」(hard fork),也就是更改門羅幣的挖礦演算法,讓 ASIC 礦機難以在新的 CryptoNight V7 演算法上運作。

如同我們在文章一開始說的,門羅幣在第 1546000 個區塊進行了硬分岔,修改了挖礦演算法。究竟這個變更有沒有成功讓門羅幣網路上的 ASIC 礦機現形呢 ? 我們來看看門羅幣的算力變化就知道了。

就在門羅幣執行硬分岔後,整個門羅幣網路的算力暴跌了三分之二以上,而且至今都還沒有爬回硬分岔之前的算力水準。

這中間的算力差距,大概就是被硬分岔踢出去的 Antminer X3 礦機所擁有的算力。Antminer X3 仍未開始交貨,因此這些算力應該是比特大陸內部在測試機器時所貢獻的算力。

至此,門羅幣社群算是成功地防堵了 Antminer X3 礦機把持門羅幣網路的算力。但目前仍不知道 Antminer X3 的挖礦晶片有多少彈性,會不會只需要修改軟體,就能重新上線挖掘新演算法的門羅幣,還是它們就此跟門羅幣道別,改去挖其它仍使用舊版 CryptoNight 演算法的加密貨幣。

區塊鏈網路的中心精神是「去中心化」,但由於挖礦帶來的豐厚利潤,各種礦池、礦場的規模化在所難免,也因此導致各加密貨幣網路的算力,往集中化的趨勢傾斜。如同我們前面解釋過的,PoW 演算法藉由證明工作量來換取打包資料的權利以及領取挖礦獎勵,因此只要 PoW 演算法存在一天,這場開發者與礦機大戶的算力大戰就不會終止。

現在就是創辦 Blockchain / AI 最好的時間,歡迎所有區塊鏈、人工智慧創業者加入專為你們服務的 AppWorks Accelerator

善用大數據和演算法,Lawsnote 正在成為法學界 Google

Yvonne Wu, Chief Editor (吳怡文 / 編輯長兼自媒體輔導長)

主導文字與編輯輔導。曾任 ⟪HERE! 台北情報共鳴誌⟫ 副總編輯,帶領團隊上山下海,報導永遠讓人開心的休閒資訊。而後進入天下文化,深入挖掘方塊字的魅力。 2014 年,轉往網路世界繼續挑戰自我,任新蛋全球生活網總編輯,努力讓消費者在優雅的氛圍中感受購物的愉悅。畢業於政大廣電,曾遊歷日本兩年,主修人生,副修日文。深信文字的力量,追求觸動人心的那一刻。

 

「賺錢的方法很多,但未必都能把世界帶往一個更好的方向。我們真心希望能夠做一些事,為律師帶來一點正面的影響和幫助。」
—–Barry Kuo, Founder & CEO of Lawsnote

除了高度的法學素養,以及出色的邏輯與歸納能力;對法條、判例和函釋的熟悉度,往往也是律師能否制訂出完美合約、在官司中克敵制勝的重要關鍵。法學知識可以透過不斷進修來累積,邏輯與歸納能力也可藉由訓練來補強,但想在有限的時間內,更有效率的找到適切的參考或輔助資料,往往就需要借助機器與系統快速且大量的資料處理能力。

台大農化系畢業的 Barry Kuo 郭榮彥原本是位專利工程師,因為工作上的需求及自身興趣,他開始研究法律,並順利拿到律師執照、開始執業。但這一般人眼中相對安穩的律師工作,並不足以改變 Barry 喜歡挑戰未知、解決難題的性格。

「之前當律師時,用了傳統的法學資料搜尋系統後,有時還是必須回頭用 Google 查詢,因為不管是介面的便利性,還是搜尋結果,兩者都有落差。」為了解決查詢法律資料的困擾,Barry 決定自己打造一個在使用上更簡便、更有效率的資料庫。於是,繼工程師、律師之後,人生軌道再度轉彎,他踏上了創業之路。

創業本身也是一門學問

法學資料庫的運作原理,簡單來說就是利用機器學習 (Machine Learning) 的技術,將大筆資料、數據加以分類、分析,再根據不同的目的,提供給使用者。以產業的角度來說,正是現下最熱門、眾人寄予厚望的 AI 應用,但對 Barry 而言,他的初衷是創造出一個真正能為使用者解決問題的產品,如何歸類不是太重要。

然而,不管 Barry 在法律上做了多少鑽研,要打造一個法學資料庫,絕對需要軟體工程師相助。於是,他邀請身為工程師的高中同學 Rical (謝復雅)  和 Ray (謝旺叡),再加上有法律背景,後來轉做 UI/UX 的學妹 Lafy (王ㄧ芹),組成四人核心團隊。

對首次創業的人來說,眼中通常是滿滿的理想和希望,Barry 也不例外。對產品的美好想像,讓他忽略了路途中可能出現的阻礙。為了讓創業過程可以更聚焦、更有系統的解開一道道難題,在 Rical 和 Ray 這兩位曾進駐 AppWorks 創業加速器、接受輔導的創業前輩建議下,Lawsnote 也申請、加入了 AppWorks 創業加速器 (AW#13)。

竭力打造法學 Google

因為是完全針對自己的痛點所設計的產品,在描述特色時,自然也多了一份篤定。郭榮彥解釋,Lawsnote 和其他法學資料庫的最大差異,在於它的介面沒有那多不勝數的選項,使用者不需要勾選類別、法院,也不用耐著性子填寫時間、字號,一如 Google 的用法,只要把所有相關字眼當作關鍵字、一次輸入,系統便會開始搜索。

若再仔細深究,傳統法學資料庫傾向精準檢索,換言之,必須是完全一致的資料,系統才會將其顯示在搜尋結果中,搜尋範圍相對狹窄;而 Lawsnote 則能做到模糊比對,當使用者輸入關鍵字後,系統便會將所有相關、類似的資料提供給使用者。雖然 Lawsnote 沒有像其他平台一樣利用大量的人工來整理資料,但取而代之的,它利用演算法,依照關聯度,將對使用者來說較有參考價值的資料依序排列,而這也正是律師們最喜歡的一個功能。因為傳統系統只是按照律師設定的條件,列出許多判決資料,律師必須一個個點開,從頭到尾讀完,才能判斷出哪些資料對他來說是有幫助的,但 Lawsonte 的系統會依照律師輸入的關鍵字與其他數據,判斷出那個律師最想知道的判決是哪幾個,再按優先順序列出。所以,律師們通常看了前面三個搜尋結果,就可以得到滿意的答案,而這個功能事實上也完全實踐了他們為自家系統設計的宣傳文案:致力於節省法律人的時間。

目前,Lawsnote 的資料庫已經備有法院裁判、法規和函釋等公開的法學資料,雖然學者的著作期刊因著作權問題而無法完整收納,但就使用便利性來說,的確已經達到 Barry 的理想。

世代差異形成的推廣障礙

不管產品再怎麼好,都得讓市場買單,才能真正發揮它的價值。然而,當 Barry 滿心雀躍地向潛在用戶介紹平台功能時,卻馬上遇到一個巨大障礙:使用者的習慣非常難以改變。縱然有部分律師很快就能接受 Lawsnote 的運作邏輯,也覺得使用上非常方便,但法界中大部分的律師早已習慣以精準的字眼或設定來查詢資料,一時之間,較難接受把所有的設定都轉化成關鍵字的查詢方式。Barry 如此形容兩者的差距:「如果使用者先學會 Google,再接觸法學資料庫,對 Lawsnote 的接受度相對就比較高;反之,就比較低。」換算成年齡,這兩個族群的分界線大概是 35 歲。也就是說,使用者是否是網路世代這件事,很自然的決定了他要選擇哪一個法學資料庫來使用。

面對這樣的困境,除了更積極的安排產品說明,面對面與潛在用戶溝通 Lawsnote 的優點,Barry 和團隊也鎖定年輕律師,甚至是法律系學生加強推廣,讓這些使用資料庫習慣尚未定型的法律人,有機會了解 Lawsnote 的便利,而在一開始就選用這個系統。此外,內容中充分顯露出同理心的 EDM,也在多數律師的強烈共鳴下,得到了超過八成的開信率、五成的點擊率。

Lawsnote 在 2016 年 7 月正式上線,第一年每個月有約 65%,亦即兩萬個法律人使用 ,是草創期的兩倍。2017 年 9 月產品開始收費後,MAU (Monthly Active Users,月活躍用戶數) 進一步成長到 3 萬人,創業剛滿兩年,Lawsnote 已達到損益兩平。雖然進度比預期來得慢了一些,但在瞭解市場之後,他們也更能針對使用者,設定適合的行銷策略,讓 Lawsnote 更加深入法界。

好友的支持與堅持,讓 Lawsnote 少走許多冤枉路

個性內斂、溫和的 Barry 坦言自己並不是那麼喜歡站在人群前面,因此,許多創業者或 CEO 該有的特質,他都必須重新學習。

「參加 AppWorks 期間,Demo Day 前夕的 Pitch 訓練 ,對我們有很大的幫助。對 Pitch 有了完整的概念之後,我才更能夠讓投資人或客戶瞭解我們的服務。除了 AppWorks 三位合夥人的指點,包括同屆團隊給的回饋,也非常受用,他們讓我知道一個 Pitch 該有的樣子。」Barry 口中的 Pitch,指的絕對不光是介紹產品這件事。想做好一個 Pitch,你必須瞭解你的聽眾,從他最關心的角度切入,再進一步說服對方,它考驗的是一個創業者的觀察力、溝通能力,以及對自家產品的掌握度。

雖然 Lawsnote 是基於自己的發想而成立的,能夠走到今天,Barry 對他的兩位工程師戰友滿懷感謝。「我身邊沒有真正的創業者,真正在創業路上幫我很多忙的就是 Ray 跟 Rical,因為他們走過的那一段,對我來說反而是真正有價值的,而比任何人都愛 Lawsnote 的 Lafy,則是扮演了大家的心靈雞湯,有她在,這間公司就很歡樂。」

儘管是相識許久的高中同學,過程中,四個共同創辦人還是會為做法或想法上的差異而有所爭執,最後,常常是 Rical 和 Ray 根據過去的創業經驗,給了郭榮彥很多提醒。舉例來說,網站剛架好時,雖然 Barry 也知道必須先將這個 MVP (最小可行產品) 推出市場、測試反應,但內心還是十分掙扎,總覺得東西不夠好、不是推出的時候,後來,還是在 Rical 和 Ray 的強烈堅持下推出了。但也因為他們勇敢推出了這個不夠成熟的產品,才得以累積許多使用者的回饋,作為修正的參考。

而當 Barry 推廣業務受挫時,為了怕影響團隊的工作氣氛,一開始總是自己悶在心裡,任憑痛楚加劇。直到有一天,他對夥伴吐露心聲,並從三人的反應得知,在創業過程中,這樣的低潮其實再正常不過,他才逐漸放鬆、重新振作。「這就是為什麽創業需要的是一個團隊,而不是一個人。你不用覺得所有不好的事情你都得自己背下來,事實上其他人也需要知道這些事,才可以做好應對的措施。」Barry 心有所感的說。

相異於大部分 CEO 以能力和經歷作為招聘員工的標準,Barry 更重視團隊夥伴的個性。「我們都很低調,不喜歡炫耀,但我們的求知欲都很強,即使跟工作無關的事,我們也很喜歡去學習。」在 Lawsnote,團隊成員每天一起吃午餐,不僅在工作上相互扶持,在情感上也是彼此的支柱。「我很重視創業的初心,賺大錢固然很重要,但當一個好人更重要,我不會為了要成就什麼,而違背自己最初的信念,你是怎麼樣的人,自然就會吸引同樣的人跟你在一起。」雖然 Barry 嘴上說著創業最大的痛苦,就是休假時也是滿腦子工作,但事實上,Lawsnote 儼然已經成了他人生的實踐,而非只是一個單純的 Business。

目前全台只有一萬名執業律師,市場乍看之下非常有限,但 Barry 認為,資料庫的發展空間比我們想像的要來得大:「不只是律師,會計師、人資都有法規搜尋的需求,企業的內控內稽系統也可以根據這樣的技術去執行。」面對未來,Barry 非常樂觀。在他身上,我們看到了創業者的堅毅和勇氣,而 Lawsnote 則讓我們預見了人工智慧的美好與未來。

AppWorks 相信,此刻, AI 和大數據是創業者乘風高飛的最佳機會,歡迎申請 AppWorks Accelerator,讓我們與 63 個 AI / Big Data / IoT 校友新創一起幫助你。

智慧客服再進化,看 HIGH5 如何透過 Chatbot 提高行銷效益

Yvonne Wu, Chief Editor (吳怡文 / 編輯長兼自媒體輔導長)

主導文字與編輯輔導。曾任 ⟪HERE! 台北情報共鳴誌⟫ 副總編輯,帶領團隊上山下海,報導永遠讓人開心的休閒資訊。而後進入天下文化,深入挖掘方塊字的魅力。 2014 年,轉往網路世界繼續挑戰自我,任新蛋全球生活網總編輯,努力讓消費者在優雅的氛圍中感受購物的愉悅。畢業於政大廣電,曾遊歷日本兩年,主修人生,副修日文。深信文字的力量,追求觸動人心的那一刻。

 

「大部分的公司都不瞭解自己的客人,甚至不知道外面發生了什麼事,我們的任務就是幫助他們知道客人的想法和需求,加強雙方互動,進一步提供更好的服務。」
——Nelson Chu, Founder & CEO of HIGH5

2007 年 1 月,賈伯斯曾在 iPhone 的上市記者會上自豪的說:「今天,蘋果將重新發明手機。」(Today Apple is going to reinvent the phone.) 之後,能夠隨時連網的革命性功能果然讓 iPhone 橫掃市場,Mobile Internet 成了人們生活的核心。

而在 11 年後的今天,人工智慧 (AI) 極可能像當年的 iPhone 一樣,對人類的生活方式產生關鍵性影響。透過深度學習和巨量、高速的資料處理,機器正在大幅取代人類的工作,並塑造全新的行為模式。智慧安控、自動駕駛、無人商店,甚至是廣泛出現在網路或實體商店社群媒體的 Chatbot (聊天機器人),都是正在改寫產業結構的 AI 應用。其中,特別是 Chatbot,因為使用者取得門檻低、前期開發成本不高,在運用上也相對容易瞄準痛點,許多企業躍躍欲試,連帶也引起眾多創業者爭相投入,企圖攻佔這個逐漸火熱的市場。

香港出生,美國成長、求學,如今又在台灣落地生根的 HIGH5 (AW#14) 創辦人暨執行長 Nelson Chu 朱浩賢,因為擁有多元的生活經驗和長達十年的職場歷練,在個性上顯得相當沈穩、理性。雖然他也選了 Chatbot 這個熱門題材作為創業題目,並帶著它申請加入 AppWorks Accelerator,但他知道熱潮可能只有一時,能夠永續經營才是王道。於是,打從一開始,他就拒絕可以幫他快速堆疊業績,但功能卻無法延伸、沒有彈性的閉鎖型 Chatbot,轉而傾注全力打造一個平台,讓客戶能夠根據自己的需求不斷修改 Chatbot 的內容,而他則可以進一步的根據客戶提供的客人資料來進行分析,幫助客戶瞭解他們的客人、提供更好的服務。

創業第一課:瞭解當地市場

早從高三時期,Nelson 體內的創業基因就開始活動 。當時,沒有學過程式的他翻書、上網,獨自摸索架出了一個網站,和同學一起販賣台灣的電腦零件,雖然這小本買賣終究不敵資本雄厚的大企業,最後只能黯然收場,但 Nelson 沒有因此退卻,他想到更大的公司看看,思考自己為什麼失敗。

而也就是因為太熱衷於打工與創業,Nelson 的大學花了七年才唸完,但這七年 Nelson 一點都沒有浪費,他一邊在學校修習計算機科學 (Computer Science),一邊透過工作累積網路和電腦相關知識,同時也不斷訓練自己的市場敏銳度。畢業之後,他先後進入 Sony Picture Studio 和 Walt Disney Studio 兩大國際知名公司,繼續磨練自己編寫程式的能力。終於,在十多年後,他隨著妻小來到台灣,展開第二次創業,只是,這第二次創業依舊換了三個題目才塵埃落定。

決定再度創業後,他先是想做一個類似 Yelp 的網站,後來發現台灣早已有了有固定粉絲的愛評網;他也曾做過客製化 T-shirt,雖然生意漸有起色,後來卻又發現它沒辦法規模化而草草結束。「因為我非常瞭解美國,總想著要把美國的東西直接搬過來用,但這兩次的經驗讓我領悟到,美國雖然在某些方面比台灣進步,但也不能只是原封不動地 Copy ,我必須先瞭解當地市場。」看準了 Chatbot 的趨勢,Nelson 把它當作第三個題目,但這次 Nelson 做足了功課,他想先確認市場和客戶的需求。

搜集使用者回饋,打造智慧平台

儘管現在 Chatbot 的功能已逐漸成熟,但兩年前,因為技術還不是那麼到位,使用時經常出現答非所問的情形,客人用得一肚子氣,店家也興趣缺缺。因此,架好平台後,Nelson 決定先免費開放給店家使用,從過程中搜集使用者回饋,藉此不斷精進平台上的功能。

在 HIGH5 的智慧型平台,機器會根據過去累積的大量資料來決定如何回應客人,店家不僅可以針對自家產品與客人特色,自行設定問題與答案,也可以自己決定機器在多少信心水準下可以主動回覆,若真的無法回應,便發出訊息,請工作人員處理。

在 Nelson 眼中,Chatbot 就像是一個嬰兒,可以不斷長大、持續發展,它必須是店家與客人溝通的管道,透過 Chatbot ,店家可以加強與客戶間的互動與連結。所以,除了回應的精準度,Nelson 更重視資料的分析和歸納,他希望可以幫助店家瞭解他的客人,進一步設計出更好的行銷方式。

「我記得剛進 AppWorks 時,每練完一次 Pitch,Nice (AppWorks 合夥人程九如) 都會問我:你的 TA 是誰?仔細思考後我發現,簡單瞭解 TA 和深入瞭解並不相同,能夠深入瞭解時,你才會真的『開竅』。」Nelson 回想他開發 Chatbot 平台的過程。大部分的事業在一開始都是為了滿足市場上的某項需求,但唯有可以深入瞭解產品 TA 的樣貌、煩惱和渴望,才能將產品的特性和功能逐步修正成最能符合 TA 需要的狀態,而這也才是創業者開啟一個 Business 的意義。

然而,在網路世界,再怎麼新穎的技術終究也只有兩、三年的優勢,因為對手往往很快就能開發出類似功能。想在激烈的競爭中脫穎而出,必需在最短的時間內提供值得信賴的服務,讓消費者快速產生黏著。所以,Nelson 絲毫不敢浪費時間,除了搜集用戶回饋,他也積極舉辦免費講座,讓用戶瞭解 Chatbot 的發展空間,也透過這一次又一次面對面交流,確實掌握台灣客戶的疑慮和操作上的問題,逐步進行自我修正,並培養對方的信任,希望能夠搶在第一時間站穩市場。

利用網路效應建立專業形象

異鄉創業,少了地緣與人脈,獨資創業的他,也缺乏大筆行銷預算,除了一步一腳印的座談會,要如何讓更多人認識 HIGH5?「我寫文章。」Nelson說:「我不斷寫文章幫助大家瞭解 Chatbot 的各種可能,那些對 Chatbot 有興趣的人自然就可以在網路上搜尋到 HIGH5。」Nelson 就這樣從自家網站寫到媒體專欄,也因為在網路上的聲量,他開始受邀演講,慢慢的,他為自己在這個新興領域拿到發言權,也建立起自己的專業形象。

去年 12月,Nelson 評估自己的資料庫和平台都發展到一定的水準,他決定開始收費,這對用戶數量的成長自然是一個挑戰,但透過收費機制,HIGH5 可以找出真正想透過 Chatbot 改善客服機制的企業,專心發展更精緻的客製化的服務。


HIGH5 團隊目前進駐在 AppWorks 的 Coworking Space,也在這裡舉行和會員的交流活動

凡事都當老二的 CEO

單槍匹馬始終不是長久之計。所幸,在他積極的招兵買馬下,很快就建立起四人核心團隊。他笑著說:「我能有這些優秀的夥伴,都拜 AppWorks 所賜。」原來,擅長 BD (Business Development,商業開發) 的營運長 Christy Yue 余淑佩是在透過 Nice 引介的一次合作中認識的,全端工程師 Wing Liu 廖駿穎和 Nelson 同為 AppWorks Accelerator 第14屆的團隊,還有一位的正在 HIGH5 實習的機器學習工程師 Jonathan Hsu 許琨杰也是在 AppWorks 的協助下,從多位申請於 HIGH5 實習的學生中篩選出的優秀人才。

從長居幕後的工程師轉身一變,成為必須站在人前的 CEO ,Nelson 沒有太多抗拒,雖然他最愛的還是寫程式,但他知道,當平台發展到一定的程度,自己的工作就必須有所調整。他拼命寫文章,該演講就演講,該做 BD 時就做 BD,為了讓自己的公司生存下去,他努力學習扮演不同的角色,而這動力就是來自其他三位夥伴。他謙虛的說:「我們團隊中的每個人在自己的專業上都表現得比我好,每一件事我都是排第二,但我就在過程中慢慢學習、跟著他們一起跑,我們有共同的目標,也彼此信任。」

身為一個 CEO ,不怕這樣很難管理嗎?針對這個問題,Nelson 用他帶著濃濃香港腔的國語緩緩說道:「如果一家公司的主管因為怕被超越,而去找了一個能力比自己差的人,那個能力差的人又找了一個比他更差的,那公司只會越來越沒有競爭力。相對的,如果你找一個比你厲害的人,他又找了一個比他更厲害的人,那你的公司就會越來越厲害。」過去在美國時,Nelson 接受的就是這種突破階級、每個人都要跟所有人報告的工作模式。現在,他將這個方法帶到自己的團隊,創造出屬於 HIGH5 特有的公司文化,大家在愉悅的氣氛中各展所長,而他自己也樂於扮演一個向所有員工報告的老闆。

許多創業者即使投身數位產業多年,偶爾仍會因為無常的大環境而感到些許疲憊,但 Nelson 卻甘之如飴,面對新創環境的多變,他一慣的態度就是正面迎戰。兩年前,他願意放下在美國累積的成績,回到台灣重新開始,應該也是出於這種對「變化」的熱愛。

根據 Grand View Research 的報告,全球 Chatbot 市場的產值在 2025 年將會成長到 12.3 億美元,透過 AI 結合 Chatbot 融入到日常互動中,將是 Chatbot 最受關注的趨勢。

看著許多只針對單一客戶打造 Chatbot 的競爭者,因劃地自限的經營方式而一一退出戰場,Nelson 很慶幸自己的業績還在不斷成長,但這只是個開始, Chatbot 技術的應用勢必繼續往語音發展,服務對象也不只是想優化客服品質的店家, HIGH5 未來仍有無限的空間可以挑戰。

AppWorks 相信 AI 和 Blockchain 在未來 5 年,將是引領全球數位產業快速發展的核心概念與技術,誠摯歡迎所有 AI 與 Blockchain 相關團隊報名申請第 17 屆 AppWorks Accelerator,與 AppWorks 一起邁向全新的網路世代。

AppWorks School 2 週年成果報告:iOS 班畢業 59 位學員,就職率達八成

Enid Tian, Head of AppWorks School (田育欣 / 之初學校校長)

Team AppWorks 原生成員,2011 年起以實習身份加入,畢業後升格為投資分析師,而後轉任 AppWorks School。台大財金系畢,輔 AIESEC 與國標拉丁舞,熱愛舞蹈與所有美的事物。

近幾年,台灣的電商、Fintech、AI 等數位產業持續快速發展,正是需要大量軟體工程師投入的關鍵時刻,然而根據 104 人力銀行的調查,2018 年 2 月份,軟體設計工程師類職群,在 104 上就有近 2 萬個職缺,但相關求職人數卻僅有 5 千人,顯示人才供不應求的情況相當嚴重。


圖說:台灣軟體設計工程師的職務供需趨勢
資料來源:104 人力銀行

由於目前各大專院校的電機、資工相關系所尚未能擴大招生,以滿足市場上的人力需求,因此,2016 年 4 月 AppWorks 決定成立 AppWorks School,為台灣培育數位人才,幫助更多優秀的人才學習程式設計,踏入極有前景的數位產業。

而在成立滿兩年的今天 ,AppWorks School 已有五屆 iOS Class 的學員結業、順利踏入職場。 這些班級均採取實作導向的訓練方式,目標是為業界培養有能力自己動手解決問題,具有實際開發經驗的程式設計師。在我們的培訓及輔導下,截至目前為止,結訓的 59 位校友中,已有 48 位順利投入網路產業,成為軟體工程師,就職率高達 80%。

經過這段時間的耕耘,我們對台灣的工程師需求和教育環境有以下幾點觀察和心得,在此與大家分享。

一、非本科系也能成功轉職,技術之外,人際溝通與學習力也是重點

到目前為止,AppWorks School 的 iOS Class #1 – 5 共計有 59 位校友結業,結業後的就職狀況如下方表格所示:全職投入網路產業的學員共計 49 位, 1 人為 Project Manager,其他 48 位均為軟體工程師。


而在這 49 位學員中,僅 7 位是電機/資工畢業的「本科系學生」,若將資管/管科/資科等科系一併列入計算,也只有 16 位學員,共計占 33%,其餘 67% 均是非相關科系畢業的學員,其中甚至有教育/心輔或政治/法律/經濟學系等俗稱「文組科系」的學員順利跨過轉職門檻。


圖說:AppWorks School / iOS Class #1 – 5 學員畢業科系統計

根據以上統計,我們認為學習程式開發並非理工科學生的專利,因為在組織運作的過程中,工程師不只需要技術專業,也需具備溝通能力,如果不能與團隊順暢合作,反而會對組織運作形成障礙,所以溝通能力也是企業主在召募工程師時相當重視的一項要素。相對的,即使過去沒有學習程式的經驗,若善於了解使用者需求,又充分展現出積極學習的動機,以及對程式開發的熱情,非本科系的學員一樣也能順利找到欣賞自己的伯樂。

iOS Class #3 的學員 Celeste,過去在生醫領域做研究,進入 AppWorks School 前完全沒有程式背景,但她卻因為能夠清楚表達自己的轉職動機,且知道如何解決開發過程中遇到的問題,讓 AppWorks School 的合作企業感到相當驚艷,決定發出 Offer Letter。

二、App 成為企業標配,學員畢業後平均僅 26 天即可到工作

Mobile App 的開發需求自 2007 年 iPhone 上市後大量增加,近 10 年來,隨著智慧型手機的普及,無論是小型新創或是集團企業,均持續探索如何透過行動裝置提供更進階的服務。儘管網路業界不時出現 App 開發需求已達飽和的說法,但觀察與 AppWorks School 合作的企業夥伴,以及學員結訓後的求職過程,我們發現 App 工程師需求仍然非常龐大。

這個現象主要是因為在人手一機的時代,企業除了需要以 App 為消費者提供服務,針對內部的管理及溝通,也傾向透過開發企業內部專用 App,來提升組織的運作效率。此外,許多大企業在剛開始提供 App 服務時,為求快速、簡便,多半選擇將 Web 服務直接包裝成 App ,「先求有」,但隨著消費者習慣的改變,App 服務已經到了必須「求好」的階段,許多企業都開始打造全新的開發團隊,以求優化 App 服務,提升使用者體驗。


圖說:AppWorks School / iOS Class #1-5 學員求職天數統計

而從人才供應端來說也可發現到同樣的狀況,以 AppWorks School 為例,結業後馬上選擇求職的 45 位學員 [1], 絕大部分在結訓後 50 天內就能找到工作,平均求職天數為 26 天,甚至有學員在結訓前就收到 AppWorks School 合作企業的 Offer。

根據求職網站 yes123 於 2017 年中發布的調查報告顯示,新鮮人求職平均所需時間為 66 天,比 AppWorks School 的畢業校友整整多了 40 天,這樣的差距,除了展現出 AppWorks School 學員在結業時已具備充分技能,足以進入職場貢獻所長,同時也證明了目前企業界對 App 開發者與軟體工程師依然有相當大的需求。

三、國內外企業競相爭取優秀人才,軟體工程師薪資相對優渥

近年,台灣的數位產業急速發展,除了網路新創持續需要大量軟體工程師來開發商品或服務,眾多尋求轉型的中、大型企業,也需要優秀程式設計師來提升自己的競爭力。

事實上,眾多國際網路公司也已將觸角伸入台灣,在此設立研發中心,積極延攬台灣的軟體人才。如新加坡商 Carousell 2017 年在台灣成立了由 20 位軟體工程師組成的研發團隊;來自新加坡的 ShopBack 在台灣大舉招募後端工程師;美商 Innova 也來台設立據點,目標是建立 500 人規模的研發工程團隊。

各方競相爭取人才,使得軟體工程師的薪資待遇較同樣資歷的其他職務工作者高出不少,根據 104 人力銀行的薪資情報調查,新鮮人軟體工程類的職缺,平均月薪為 NT$ 40,000,若年終獎金以 2 個月計算,年薪約 NT$ 560,000。而 AppWorks School 學員結業後,有揭露薪資待遇的 42 位學員中,其第一份工作的年薪中位數為 NT$ 624,000,平均數為 NT$ 635,000 ,平均較市場高出 13% 左右。

就長期發展而言,資深工程師的薪資一樣相對豐厚,著名直播平台 17 日前招募工程師,資深者年薪至少 NT$ 100 萬以上,如有能力跨出台灣,挑戰海外網路公司,甚至有機會拿到 NT$ 10-20 萬的月薪。

在全球新創與大型企業求才若渴的當下,軟體工程師可說是未來十年最有前景的工作之一。只要願意花時間、踏實磨練開發技術,順利進入網路公司,都能有不錯的發展。網路與軟體科技對人類的生活影響,仍在持續擴大中,對想要在關鍵的一刻參與時代變革的人而言,成為一名軟體工程師,絕對是一個最佳選擇。

為此,AppWorks School 也在將 2018 年投入更多資源,針對不同技術人才的需求,開設不同的班次,除了已有五屆學員畢業、在業界享有口碑的 iOS 班將持續招生,也因應企業的強烈需求,開設了 Android Class 與 Frontend Class,其他如 Backend、Data Engineer 等技術班次也都在規劃中。

我們非常期待可以在台灣數位產業起飛的此刻,貢獻一點微薄的力量,更希望能夠幫助台灣的人才,透過我們設計的課程,開發自己的潛能,在網路這個前景無限美好的舞台上,一展長才。

AppWorks School 2019 年春季學期,iOS、Android 及 Web Class 正在招生中,歡迎想投入網路產業的你申請加入,或推薦給有需要的朋友:http://bit.ly/2qJiZ5S,報名到 11/25(日) 23:59 截止喔!


[1]結業後,有部分學員因為選擇創業或其他個人因素,並未在第一時間 (90 天內) 投入網路產業,待個人因素解除後,才重新求職,因此不列入統計,投入其他產業工作者亦不計入。 返回文章