Liying Wang, Legal Master (王琍瑩 / 法務輔導長 & 明日科技法律事務所主持律師)

帶領內建法務團隊，提供企業經營、合約協商、紛爭處理等各方面法律諮詢，輔導建立營運管理機制，必要時也協助團隊尋求「突破框架」的解方。曾任 HTC 全球營運資深法務經理、萬國法律事務所科技法律部律師，也曾服務於士林地方法院、台北高等行政法院。美國西北大學法學碩士、政大法學士、政大 EMBA，具備美國紐約州與台灣律師執照。

這是我家前陣子出現的真實對話，一刀未剪。

我：如果有一輛無人車，出車禍的時候會保護比較多人，另一輛會傷害比較多人，你選那一輛？

孩子：我選保護很多人的。

我：如果為了保護比較多人，有可能害車子裡的你死掉，你選哪一輛？

孩子：還是選保護很多人的。

我：如果車子裡不只有你，還有媽媽呢？

孩子：還是選保護很多人的，媽媽跟我一起去天堂沒關係。

我：如果車子裡只有媽媽呢？

孩子：那我要選保護媽媽。

孩子天真的回答，卻是典型人工智慧應用的 Trolley Problem 倫理兩難，假設回答問題的不是使用者而是車廠，加上商業利益的考量，問題將更為複雜。無論保護多數人的選項多麼道德正確，最終，銷量第一的，恐怕還是能優先保護使用者的無人車吧！無人車或許是極端的例子，但人工智慧演算法不知不覺、方方面面介入我們的日常生活，已是創業者、開發者與使用者必須共同面對的真相。

推動 Trustable AI 為什麼又急又重要？

從 Google 搜尋引擎、Siri 語音助理、Facebook 廣告置入、Netflix 影片推薦……到 UberEats 訂餐外送，每一項服務都因為演算法的優化，為使用者帶來方便，同時為企業增加營收。起初，演算法只是約略猜測我們想買什麼、想看什麼、想吃什麼。隨著數據資料的大量累積與交互運作，演算法開始知道一些「不足為外人道」的秘密，例如，誰最近剛懷孕、誰準備離職跳槽、誰又暗戀著誰。然後，無論願不願意，演算法可能比我們更瞭解我們，這些關於「自己」的一切，會成為貸款的信用分數、看病的用藥依據、犯罪的呈堂證供。如今，我們也都見證了人工智慧演算法回過頭來操縱個人意志，決定我們該買什麼、該看什麼、該吃什麼，甚至票投給誰。終於，我們變成演算法期待的那個模樣，但究竟哪一個才是「真正的自己」？所謂「更好的自己」誰說了算？而眼前活生生的「自己」，有沒有絲毫抗辯的權利？

事實上，所有機器學習 (Machine Learning) 的模型及成效，都取決於人為的建構，尤其現今主流的深度學習 (Deep Learning)，連開發者都只能判斷運算結果的好壞，卻無從得知 AI 如何作成決策，是名符其實的演算法黑箱。即便暫不考慮 False Positive 與 False Negative 的問題，開發者也很難如同賣菜刀的師傅兩手一攤說：「刀子可以切菜也可以殺人，工具是中立的啊！」更何況，機器學習的每一筆訓練資料 (Training Data)，都是人類社會既已發生的事實，當歷史經驗存在偏見 (Bias) 未經校正，演算法的產出就必定是偏見的重現。試想，如果國家的警力部署，是依據各地犯罪率高低的歷史資料自動演算的結果，那麼部署嚴密的區域因為破案率提高，在後續犯罪率的統計、警力的部署也將形成循環性的偏差。開發者有意或無意的決定，都可能造成難以預期的結果，也因此，「可信任的人工智慧」(Trustable AI) 成為全球開發者亟欲突破的難題。

Trustable AI 主要的探討，是如何盡可能減少演算法黑箱的節點，提升公平性、當責性與透明性 (Algorithmic Fairness, Accountability and Transparency; FAT)，技術難度或營業秘密再也不能作為演算法偏見或歧視的藉口。美國國防高等研究計劃署 (DARPA) 自 2017 年推動為期長達五年的「可說明的人工智慧計畫」(Explainable Artificial Intelligence Program; XAI)，就是希望在 Trustable AI 與機器學習的成效二者權衡之間，尋求最佳解。

歐、美、亞三地最新的 Trustable AI 規範在說些什麼？

演算法對人類社會的影響既深且廣，開發者探討 Trustable AI 議題，不能缺少人文與社會科學的研究。所幸，隨著 Trustable AI 技術領域日臻成熟的同時，相關法律論述也在今年上半年逐漸成形。一切的開始，或許要回溯到「家喻戶曉」的歐盟 GDPR (General Data Protection Regulation) 個資保護規範，說到 GDPR，業界對它的認識不外乎「史上最嚴個資法」。

事實上，除了個資的蒐集、處理與利用等隱私保護機制外，GDPR 也相當強調 Trustable AI 在法規上的具體實踐。例如，當「自動化個案決策」(Automated Individual Decision-Making) 完全經由演算法自動產出，且該決策對用戶產生法律效果或類似重大影響時，應賦予用戶請求解釋、表達意見、拒絕適用，或以「工人智慧」人為介入判斷的權利。此外，GDPR 為了避免人工智慧應用，對於個人的基本人權與自由產生重大危害，針對「特種個資」(Special Categories of Personal Data) 保護更為嚴格，包括種族、政治立場、宗教信仰、工會會籍、基因、生物特徵、健康狀況、性生活或性取向等，只有在符合特殊要件的前提下，才允許採用特種個資做為演算法的輸入資料。

GDPR 影響所及，技術領域長期關注的 Trustable AI，終於在法律層面開啟對話。近期最受全球矚目的三項法案包括：

歐盟：「可信任的人工智慧倫理規範」七大關鍵要素

歐盟執委會 (European Commission) 去年 6 月甫成立的人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on AI; AI HLEG)，在同年 12 月整理出一份規範草案，廣泛徵詢各界意見之後，於今年 4 月正式頒布「可信任的人工智慧倫理規範」(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)，強調七大關鍵要素：人類自主性與監督 (Human Agency and Oversight)、技術穩健性與安全性 (Technical Robustness and Safety)、隱私與數據監理 (Privacy and Data Governance)、透明性 (Transparency)、多元性、非歧視性與公平性 (Diversity, Non-Discrimination and Fairness)、社會與環境福祉 (Societal and Environmental Well-Being)、當責性與咎責機制 (Accountability)。

這份倫理規範不具強制性，各會員國也不急著增修既有法規，使得以上的內容看起來像高大上的精神喊話。但是，執委會將參考現行實務與試辦成果，持續演譯規範內容，預計 2020 年初再度釋出新版。因此，我們建議 AI 開發者觀察的重點，在於透過目前文件預見政策與法規的走向，包括：將來不同產業細部化的分類規範、自律組織或第三方認證機構的形成等等。尤其，這份倫理規範將 Trustworthy / Trustable AI 區分為合規的 (Lawful)、倫理的 (Ethical) 和穩健的 (Robust) 三種面向，僅僅合規是不夠的，開發者也要努力爭取另外兩個面向的加分題。此外，草案用語「Trustworthy AI made in Europe」已經更正為「Trustworthy AI for Europe」，明確表示無論 AI 系統的「產地」是不是在歐盟境內，只要「使用」行為在歐盟境內，這份倫理規範都有所適用。事實上，執委會也一再強調，最終目標期待這份倫理規範成為真正接地氣、能實作的「全球共識」。

美國：國會草擬「演算法問責法案」，強化使用者權利

今年上半年，美國國會針對數位隱私、人臉辨識、基因資訊等領域，提出多項法案，都值得開發者關注。其中針對 Trustable AI 議題，美國民主黨 Ron Wyden 等國會議員共同草擬了「演算法問責法案」(Algorithmic Accountability Act of 2019)，特別限制大型企業 (年收入超過 5,000 萬美元，或用戶數、裝置數超過 100 萬件) 的人工智慧應用。法案認為大型企業的產品或服務傾向於依賴 (而非消除) 演算法偏見，因此必須藉由外部拘束力加以導正，包括授權聯邦貿易委員會 (Federal Trade Commission; FTC) 訂定規範，要求高風險自動化決策系統 (High-Risk Automated Decision System) 進行影響評估 (Impact Assessment)，強化使用者的權利，而非相反地予以邊緣化。

這份法案雖然針對大型企業、並以 FTC 為執法單位，新創團隊的開發者仍然可以經由法案所欲處理的具體情境，來檢視並優化自己的開發項目。舉例來說，機器學習領域普遍應用的「剖析建檔」(Profiling) 與「推薦系統」(Recommendation)，可能由於演算法偏見，導致特定弱勢族群即便使用相同平台服務，卻無法接觸某類住宅建案、某些工作機會或某種貸款方案。事實上，Facebook 在今年 3 月已經與各該領域主管機關協商和解，針對住房 (Housing)、僱傭 (Employment) 和信用貸款 (Credit Offers) 這些敏感項目，正式宣佈新的廣告投放措施，禁止使用年齡、性別或郵遞區號來鎖定投放對象，並對整體分眾功能 (Targeting Categories) 加以限縮，甚至在房屋租售的項目，將一勞永逸地建構新的搜尋工具，讓每一位使用者都能搜尋到美國境內每一則廣告。

亞洲：新加坡居於領先地位

新加坡對於 Trustable AI 的規範進程，在亞洲各國之中儼然居於領頭羊地位。先是去年 11 月由金融管理局 (Monetary Authority of Singapore) 針對金融產業提出「人工智慧與資料分析行為準則」(FEAT Principles)，隨後今年 1 月再由個人資料保護委員會 (Personal Data Protection Commission) 頒布「人工智慧監管模式框架」(A Proposed Model Artificial Intelligence Governance Framework)，為非特定產業的一般性人工智慧應用提供指導方針。無獨有偶地，這份監管框架與前面提到的歐盟倫理規範一樣，強調自己是動態文件 (Living Document)，不具強制性，並將隨著技術進程與各界反饋持續更新。

而相較於高大上的歐盟倫理規範，新加坡的監管框架已經針對內部監理的架構與措施、人工智慧決策的風險管理、營運管理、與使用者關係維護等四個面向，提供開發者具體可資遵循的步驟，甚至引用 UCARE.AI 與新加坡 Parkway Pantai 醫療集團有關醫療費用的預測分析 (Predictive Analysis) 作為實作案例。這個個案的挑戰性，在於醫療資料的蒐集、處理、利用本來就受到相關法規的嚴格監管，而個案涉及類神經網絡的深度學習演算法黑箱，也正是 Trustable AI 的透明性要求最常卡關的痛點。

依據監管框架的介紹，個案在 Trustable AI 的公平性、當責性與透明性各個環節，都已規劃對應流程，一方面藉由演算法自動化決策，來降低人為主觀評價欠缺一致性的問題 (最常見就是受到病患收入水平或保單承保範圍的影響)，另一方面也確保健全的人為反饋迴路 (Human Feedback Loop) 能夠介入運作，甚至在演算法內建人為撤銷機制 (Manual Override Protocol) ，以便必要時能夠安全地終止演算法的運作。

結語

從 2016 年 Microsoft Tay 失控之前的樂觀，到今年初 Open AI 對釋出開源碼的猶豫，人類漸漸學會對機器感到敬畏，也終於明白所謂「工具中立性」其實意味著，它的亦正亦邪完全掌握在人類手裡。眼前這些 Trustable AI 最新規範趨勢，不約而同展現這樣反覆辯證的歷程，提醒我們不要過於相信人類，也不要過於相信機器。

換言之，Trustable AI 所有規範都指向同一個方向——人類應當有權力 (也有責任) 決定什麼情況要信任「人工智慧」、什麼情況要依賴「工人智慧」。要達到這個目標，首先必須認清人類和機器各自的強項與侷限，但是這一題太難，因而需要在制度面加以規劃，包括事前的管理、事中的檢驗與事後的救濟，缺一不可，供各位創業者、開發者參考。

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Jessica Liu, Partner (劉侊縈 / 合夥人)

主導東南亞市場以及區塊鏈領域的投資，擅長激發創業者的潛能，熱愛與他們討論商業模式。2010 年進入渣打銀行負責數位行銷和產品線上跨售，讓她燃起對 Consumer Internet 的熱情，2014 加入 AppWorks 擔任經理，先後負責加速器、東南亞投資案等，2019 年升任合夥人。畢業於南加州大學 (USC) 商學系，談到美食和旅行時，眼睛會發亮。

在 AppWorks Accelerator進駐的新創團隊，每週都可與 AppWorks 的 Partners 安排 Office Hour，一起討論他們近期碰到的難關、未來的發展策略等「Google 無法解答的問題」。透過頻繁且深度的面對面交流，不僅可讓我們更了解各團隊的狀況，每位 Partner，也能從各自的專業角度，提供個人化的回饋、建議、給各團隊，加速他們在 0-1 時期，找尋 PMF (Product Market Fit) 的過程，更重要的，加深創業過程中的學習、領悟。

在我的 Office Hour 中，很多人會劈頭就說他要募資，要募多少錢、估值多少？在進入正式的募資架構或策略討論前，我往往會先退一步了解，這個團隊目前的營運財務狀況、什麼事情是要用募資的錢來解決，和團隊溝通募資之後可能出現的狀況是否能夠承受。然而，我一直覺得媒體過分注重報導哪些新創「成功從創投募到資」，過度神化了創業的階段性里程，讓人忽略了「募資」其實只是一種手段。對於募資，幾個在新創團隊中常出現的迷思，我從成本、目的和時間的角度，和大家分享：

迷思 1：股權融資比跟銀行借錢便宜？

首先，若採取股權籌資，以成本來說，其實是相對昂貴的方式。由於它不是實質的借貸關係，表面上沒有「短期」還錢的壓力。但進階一點的創業者就知道：不要錢的最貴。

用簡單的例子比較一下，假設籌資的金額是 500 萬新台幣。如果今天是從銀行貸款這 500 萬，假設年利率 10%，五年後，利息成本約當 305 萬新台幣。如果今天是股權投資，500 萬稀釋股權 15%，五年後，公司蒸蒸日上但投資人要出場了，估值假設是 1 億新台幣的情況下，當初同樣的 500 萬，變成要回饋 1500 萬給投資人。如果創業者是一位會對股東和銀行負責的人，從數學上來看， 這就是一個 305 萬和 1500 萬的差別。實際的狀況，當然會比這個例子再複雜一些，包含對公司的掌控權，投資人關係維護的機會成本等。

然而，兩種籌資的方式，也會有不同的風險。五年後，萬一公司狀況不甚理想甚至必須關閉，如果是借貸，公司還是得連本帶利還清貸款。在台灣，新創公司貸款通常還會需要負責人簽連帶保證，這意味借款人還不出錢來時，可以向連帶保證人求償。所以這筆錢，如果是用在現金流周轉，那還錢可能不是太大的問題，但如果是投資在開發成果未知的商品、服務或商業模式上，新創公司就會有相當大的壓力。相反的，如果公司用股權融資來的錢，投資在不確定性高的未來成長，若盡力後卻仍然失敗賠掉，這筆錢通常沒有返還的壓力。

迷思 2：錢可以解決我一百種困境，我要錢！

另一個，則是目的上的迷思。有種情況叫做：你覺得你需要錢，但其實你不需要。這特別適用在還沒有找到 PMF 就出來募資的團隊。

表面上，錢可以解決很多問題。它可以用來請更多工程師開發更多功能、可以請更多業務跑更多不同的客戶、可以花更多的行銷預算帶進更多訂單。然而，沒有 PMF 的新創團隊，通常會出現幾種狀況：可能對產業的了解不夠深，沒有解對問題；可能是解決的方法，市場無感；亦有可能是，這是一個太小的問題，市場不願意付錢。無論如何，結果團隊會發現，錢不但不能幫助找到 PMF，反而可能會阻礙你找到它，延後正視上面這些這些狀況的時機。事實上，今天如果投入更多資源，就可以解決所有的問題，那其實就沒有新創存在的空間，因為那是大企業的絕對優勢。

另一種常常會出現的募資目的，是為了填補營運資金 (Working Capital)。當一家新創公司開始成長，會需要越來越多的現金，來滿足日常的營運。這筆錢，跟公司的實際獲利或虧損，往往沒有直接的關係，多數是因為現金流出與流入的時間差所造成。

B2B 和有庫存的公司最常發生這種狀況。舉例來說，一間賣筆記本的新創。有天某家企業客戶用一本 1,000 元的價格，訂了 100 本筆記本。筆記本一本成本 200 元，這時必須先用 20,000 元 (200 x 100)，將筆記本生產出來寄給客戶，然後再等 45 – 90 天，客戶才會付錢進到帳戶。帳面上這是一樁好到不行的生意，淨賺 80,000 元，只是前提要有初始的 20,000 元，作為製作筆記本的 Working Capital。

然而，用股權募資通常不是解決 Working Capital 最好的方式。除了前面提到的高成本外，這並沒有解決這門生意負現金流的根本問題。更不用說，創投的投資之所以是風險投資，是因為這些錢通常會投資在產品研發、累積專利等能創造長期成長和堆高競爭者進入門檻的策略上，它追求的是 10 倍甚至 100 倍的回報，而不是短期的現金周轉。有很多方法可以解決短期營運資金的缺口，有可能是給予更優惠的 Payment Term 折扣，鼓勵客戶提早付款，也有可能是調整商業模式，甚至是向銀行貸款，募資反而是相對差的選項。

迷思 3：我快沒錢了，所以要募資！

最後，是募資時間點的問題。很多時候，新創團隊來討論募資時，公司的銀行帳戶，只剩下不到六個月的現金水位。這彷彿是一個再三天就要餓死的人，現在才開始插秧種稻。先別說募資其實是一個全職的工作，對於危在旦夕的新創團隊來說，沒有這樣的餘裕，將公司重要的火力，放在不是本業的事情上。整個募資的過程，從第一次與投資人會面，到最後錢真的進到銀行，順利的話，至少就得花上六個月的時間，不順利的話，團隊也已經沒有後路可以退。

更重要的，是在這個時間點上的壓力，會大大壓縮與投資人的談判籌碼，從估值、稀釋比例，甚至員工認股，都有可能拿不到較有利的條件。最差的狀況，是為了解燃眉之急，草率地與不適合的投資人進行交易，造成日後發展更大的障礙。在現金水位持續下降的狀況下，新創團隊更應該仔細檢視每個月的財務狀況，並盡快控制大幅失血，這可能意味著人事縮編、減少行銷花費，甚至在業務上，要挑選能更快速結案的客戶。

最後提醒，募資是一種籌錢的手段，而不是一種策略。籌錢的手段有非常多種，向創投募資沒有特別厲害，也不代表特別成功，向銀行借錢更不意味是魯蛇。充分認識各種資金管道，對的問題用對的籌資方式解決，才是一位創業者要培養的能力。

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Alyssa Chen, Associate (陳敬旻 / 投資經理)

負責 Accelerator，喜歡陪伴創業者打造出屬於自己的火箭。來自台中，加入前任職於華山文創園區，負責台灣新銳文創品牌的營運招商與媒體合作。除關注設計藝文議題，也喜愛網路新創產業的活力。曾於 AppWorks 實習一年。畢業於政大德文系、政大國際傳播所。喜歡旅遊與花草，最愛亞洲食物。

成功的創業者，必須善於掌握趨勢與機會，才能顛覆現況、創造改變。AI 與 Blockchain 是正在進行中的巨型典範轉移，現在，就是 AI / IoT 與 Blockchain / Crypto 創業最好的時機。

問題是，當面對這兩波大浪，有哪些契機，是創業者應該把握並乘浪而行？為了回答這個問題，繼今年初探討「AI / Blockchain 新創如何有效提高成功機率？」之後，我再度安排 AppWorks 董事長暨合夥人 Jamie 林之晨坐下來，好好為我們分享他的觀察。

多年來，Jamie 與 AppWorks 始終站在第一線，協助創業者，也因此對創業，有更全面的觀察。AppWorks Accelerator 從 2010 年成立至今，校友已累積共 328 支活躍新創團隊、925 位創辦人，是大東南亞 (東協 + 台灣) 規模最大的創業者社群。去年八月的 AW#17 開始，AppWorks Accelerator 限定招募 AI / IoT 與 Blockchain / Crypto 團隊。

今年三月進駐的 AW#18，共有 31 組新創團隊，其中 17 組以 AI / IoT 為主、16 組以 Blockchain / Crypto 為主 (有 2 組團隊同時涵蓋)。這群優秀的創業團隊中，有 21 組國際團隊，分別來自香港、馬來西亞、印度、越南、澳洲、新加坡、美國等地。有前 Google、Microsoft、Ripple、Uber、Amazon 高管所創辦的公司，也有來自 Y-Combinator 的校友，顯示 AI 與 Blockchain 所帶來的典範轉移，正在全球各地上演，吸引更多優秀創業者投入。AppWorks Accelerator 也將持續限定招募這兩個領域的新創團隊，直到下一個更巨大的典範轉移出現為止。

在這一年加速器期間，密切輔導這群 AI 與 Blockchain 創業者後，Jamie 分享他觀察到 AI 與 Blockchain 新創可以把握的三大創業機會，以下是他的第一人稱分享整理：

AI 機會 1：自動化高人力成本的工作

AI 最顯著的用途，就是優化高成本人力在做的事。例如律師，一小時的機會成本是上萬甚至好幾萬新台幣，若律師把他們寶貴的時間，花在找判例、判決書，閱讀判決書，進而從中找到有用的參考案例，這對他們來說，是浪費時間。如果有 AI 可幫助他們更快找到所需要的資料，就可以讓他們把時間花在更有價值的事情。個人單位時間成本越高，應用 AI 的需求越強，為社會創造的價值也越高。

以 AW#13 團隊 Lawsnote 法學資料庫為例，他們利用機器學習 (Machine Learning) 的技術，將大筆法律相關的資料、數據加以分類、分析，再根據不同的目的，提供給使用者，致力於節省法律人的時間。

Lawsnote 共同創辦人 Barry 郭榮彥創業的起心動念，即來自之前當律師時，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，兩者都與實際需求有落差。而 Lawsnote 利用演算法，依照關聯度，將對使用者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，通常看了前面三個搜尋結果，就可以找到需要的答案

Lawsnote 在 2016 年 7 月正式上線，第一年每個月有約兩萬名法律人使用，使用者留存率更高達 65%，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。

AI 機會 2：做人類本來做不到的事情

第二個運用 AI 的創業機會，是去解決人類本來做不到的事情。例如，原本人類做決策時，一次通常只能考慮三、五個因素，但 AI 可以一次考慮三萬、五萬個因素。舉例來說，當 Facebook 在判斷一位用戶，為何要停留在 FB 首頁多一點時間？他為何喜歡這篇，不喜歡那篇內容？這些問題可能就有上萬個因素得要考慮。若你要叫一個人坐在電腦前面，猜測用戶現在到網站後，下一秒要看什麼內容？看什麼廣告？在即時的情況下，人類根本沒辦法考慮到那麼多因素，並同步判斷該提供什麼內容跟廣告才好，但現在有了 AI 就可以。所以這就是為什麼 Facebook 現在首頁和廣告的優化做得那麼好，運用 AI，一秒鐘可以判斷極大量因素，這是人類做不到的事。

所以創業者可以思考，有什麼決策判斷是得考慮很多因素，以前做不到，現在有了 AI 可以做到？很多 AI 新創在為電商做推薦系統，不管是做內容、廣告，或是客服的優化推薦，其實都是同一個脈絡。如果雇用一位客服專員坐在 Call Center 裡跟消費者互動，可能沒辦法即時地做出最佳的推薦，因為當下能夠考慮的因素太少了。但若做一個聊天機器人，可以同時考慮很多因素，那推薦效果就會比人類好。

例如 AW#16 團隊 Rosetta.ai，即提供電商品牌一鍵建置推薦引擎，他們把商品資料標上 40 種以上參數，可搭配不同的消費者輪廓，即時分析偏好，做出因應推薦。Rosetta.ai 其中一個客戶，是 AW#15 團隊、來自韓國的服飾電商 Codibook，已有超過百萬消費者，業務範圍包含日本、韓國、中國、台灣、新加坡、北美、澳洲。他們使用了 Rosetta.ai 的推薦引擎，營業額成功提高了 40%，客單價也提升了 32%。像這樣的加速器校友合作案例，也是我們很樂見的情景。

同樣來自 AW#16 的香港團隊 Easychat，可即時掌握消費者在電商中的行為軌跡，讓企業能夠主動向消費者進行對話銷售，電商轉換率最高可增至 300%。目前 91APP、WACA、EasyStore 等電商開店平台，都是技術夥伴，可以串接 Easychat 的服務。

AI 機會 3：普及化工具

第三個明顯的機會是在 AI 普及化的過程中，怎麼樣讓更多人更容易地去使用，換句話說，就是 Auto ML、Auto Deep Learning、Auto CNN、Auto RNN 這類型的工具。當年，讓電腦從文字介面變成視窗介面後，就多了 100 倍人可用；把電腦從鍵盤介面變觸控介面，又多 100 倍人可用。今天的小孩，可能一歲半就學會用 iPhone，但我們當年也許要到七歲、十歲才開始使用 PC 和鍵盤。所以，創業者可以去思考，怎麼把 AI 的訓練和應用變得更簡單，就可以讓 10 倍、100 倍的人運用。

舉例來說，如果建立一個客服機器人，能讓客服主管，甚至每一位客服同仁們都可以根據自己的工作習慣訓練自己的 AI 客服，這個 AI 虛擬化身，就可以完全符合他的需求，讓他的工作做得更好。

現在人類還沒做到那步，那麼該如何幫助人類達到那一步？並不是讓每個人都去用 Google 訓練好的 Google Assistant，而是讓每個人可以訓練自己的 Assistant，未來社會一定會往那個角度去，在這過程中，也會為創業者帶來很大的機會。

而如果你是 Blockchain 創業者，目前看到的明顯機會則有以下三個：

Blockchain 機會 1：改善交易的速度跟方便性

Blockchain 還是要回到初衷，改善人跟人、組織與組織間交易的速度跟方便性。現在看起來不論是 Bitcoin 或以太坊，在解決這件事上，都有點疊床架屋，在本來的機制下想用一些彌補方式達到類似效果，而不是用一個原生的方式在解決問題。

人與人及組織與組織交易有不同形態。例如當人買東西時，小額消費會用零錢支付，數目大一點會用紙鈔，額度再大一點會刷卡或是 ATM 轉帳，更大的話要去匯款，可見從來沒有一種支付工具，可以一次解決所有交易需求。但現在的 Blockchain 世界裡，大家好像覺得設計出一種公鏈，就可以解決所有交易需求，我覺得這恐怕很難存在。在真實世界，會有不同解決方案，在 Blockchain 的世界，應該也會有不同的應對方法。

我覺得創業者可以思考，要怎麼解決一種特定的交易需求？不同的交易需求，應該都有不同的公鏈或支鏈能搭配應用。我覺得現在 Blockchain 世界裡，大家已經意識到不是 “One chain to rule it all”，不可能光靠一種鏈解決所有問題。

Blockchain 機會 2：不同 DApp 適用不同場域，解決不同問題

第二個機會，就是現在有很多 DApp 想要運用公鏈開發去中心化的解決方案。一開始，開發者也會期待有一種公鏈可以滿足所有 DApp，但現在看起來並不是這樣，這世界逐漸走向，開發不同的公鏈，設計給不同的 DApp 使用。現在有這麼多不同公鏈，每位 DApp 的開發者可以去思考，要解決什麼問題？應該可以運用什麼樣的公鏈？所以不同公鏈就會變成不同的小生態系，那每個不同的小生態系，都會有不同的創業機會進來。

我覺得 DApp 的開發者可以去思考，比如說今天 Cosmos 公鏈越來越成熟，那它有什麼特色？這些特色可以讓你打造一個 DApp，去解決一個本來無法解決的問題。

之前很多人都在期待以太坊可以變成一個全能的公鏈，現在大家理解到不是這樣，有不同的公鏈出現，所以 DApp 的開發者，就不該再一味地期待以太坊變全能、等待以太坊發展到某個程度，才能讓我去解決什麼問題；而應該是去找到某個公鏈、它可以提供怎樣的環境，讓我去開發 DApp，去解決某個我想解決的問題。

Blockchain 機會 3：隨著產業位移速度，在對的時間點做對的事

現在 Blockchain 世界裡，DApp 的發展還在偏早期階段。若參考當初 Internet 早期發展的經歷，就是博弈、遊戲類，這些娛樂類型的服務，會有比較多早期使用者和付費用戶。Blockchain 的創業者，如果不是要做底層的公鏈或比較大的 DApp，可以考慮開發這種博奕、遊戲類產品，或是其它娛樂性質的東西給用戶。

以 Netflix 為例，Netflix 知道它的最終任務，是讓消費者更方便的享受數位內容。但當年網路的基礎建設還沒到位，所以它先從 DVD 郵寄的服務開始，透過幫大家簡化看影片的流程，先累積用戶基礎，建立用戶對品牌的信任。接下來等到網路基礎建設成熟，它便開始做串流、再等到用戶量夠大時，它就開始自製原創內容。

所以創業者要隨著產業位移速度，在對的時間點做對的事。若 Netflix 在二十年前創業時，就投入做原創內容，它面對的第一個難題就是，產業的成熟時間點還沒到，即便有這樣的創業理念，卻沒有相關的產業動能支持。創業者如能配合產業發展的生命週期，可以幫助你走得更長遠。

對於想要運用 AI、Blockchain 這兩道巨大板塊位移，但尚未決定題目的創業者，以上，就是 Jamie 的提醒，希望對你有所啟發。期待 10 年之後，你就是那位 AI 世界的 Elon Musk、Blockchain 世界的 Mark Zuckerberg。

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Antony Lee, Communications Master (李欣岳 / 媒體公關總監)

負責媒體與社群溝通相關輔導。加入 AppWorks 前有 18 年媒體經驗，是台灣第一批主跑網路產業的記者，先後任職《數位時代》副總編輯、《Cheers 快樂工作人》資深主編、SmartM 網站總編輯。畢業於交大管科系，長期關注媒體產業變化，熱愛閱讀商業與科技趨勢、企業與人物故事，樂於與人交流分享，期許自己當個「Internet 傳教士」。

這兩年多來，在台北市的街頭，陸續可以看見綠白顏色搭配的電動機車穿梭其中。這是 2015 年成立的 WeMo Scooter (威摩科技)，結合「共享經濟」、「綠能環保」等概念，提供給民眾的另一種交通服務選擇。使用 WeMo 的電動機車，只需要下載 App，註冊後就能在搜尋附近的機車，不需要傳統鑰匙，就能以 App 發動、租借、騎乘與還車。

WeMo 的服務對象，主要是針對在市區內有短程移動需求的民眾。目前，WeMo 在台北市全市以及新北市的板橋與新店兩區，共投放超過 2,000 輛電動機車供民眾租用，前 6 分鐘 15 元 (24 歲以下 9 元)、往後每分鐘 2.5 元 (24 歲以下 1.5 元)，置物箱中則內含抹布、兩頂安全帽以及衛生頭套，以符合使用者個人衛生。

WeMo 同時也是 Appworks Accelerator #12 校友，創辦人暨執行長吳昕霈 Jeffrey，則是一手主導 WeMo 發展的關鍵人物。擁有美國南加州大學電機系學 / 碩士、哥倫比亞大學 MBA，曾先後擔任英特爾產品開發工程師、麥肯錫專案經理，擁有亮眼的學歷，以及在頂尖企業工作的經驗，吳昕霈在 35 歲這年，放棄在海外 15 年的優渥生活與高薪，返台創業，期許以永續經營發展的理念，透過 WeMo 改變交通樣貌，建立更美好的城市生活。

究竟英特爾、麥肯錫的工作經歷，如何成為吳昕霈的創業養分？WeMo 前三年的創業之路，他又是如何運籌帷幄？吳昕霈與所有創業者分享他的珍貴經驗，以下是採訪重點整理：

中年創業的眼界與起手式

Ｑ: 和多數年紀很輕就選擇創業的人相比，你可算是「中年創業」，在國外有相對完整的學歷與工作經歷，為什麼會想要脫離舒適圈，選擇回台灣創辦 WeMo？

Ａ: 對創業者來說，創業都是一股衝動，儘管在當下擁有的，不是完美的創業知識，但那時會覺得已經是最完美，就衝了。

我在當時最簡單的初衷與念頭，就是回台灣。因為在海外工作十年，都是在美商大公司，在 35 歲這個人生階段，我開始思考：我的下一個人生階段，想要在哪裡待最久？我的答案很明確，就是台灣、我們的家。

有了這個決定，再來就是思考：回來台灣，我可以做什麼？以我當時的狀況，其實還是可以待在麥肯錫，或加入其他大公司，創業是很後來才突然出現的念頭。主要原因，是因為繼續待在大公司這條路已經不太適合我的人生規劃了，因為多了一些顧慮，比如若繼續待在麥肯錫，大部分時間需要出差，肯定還是無法長時間陪伴家人。

另一方面，我希望選個挑戰性高的工作。若在台灣加入大公司，做的事情對我來說不是那麼有趣，或是很多外在國外看到的新趨勢、新商業模式，在台灣都沒有。那時我就想，在台灣還是有很多機會存在，那就我來做吧！後來也很嚴謹的做了一些市場研究，發現「共享智慧機車」這個題目很有吸引力，所以就離職創業。

Ｑ: 那時你研究了哪些創業題目？怎麼會選擇現在這個？

Ａ: 研究了還滿多題目。我還在麥肯錫的時候，有參與幫台灣做一份類似經濟轉型的白皮書，針對不同面向的問題進行研究，包括空氣汙染、食安問題、外資投資金額在亞洲後段班十多年，這段過程對我的創業有一些啟發。

此外我也在思考，對一個資源與經驗有限的創業新手來說，我有什麼切入點？考量到希望在台灣做有關永續經營 (Sustainable) 的題目後，我們本來想做跟食安有關的創業，因為在那個時間點，看來機會不小。但後來發現，食安相關的產業，本來就是紅海，接著慢慢研究發現，WeMo 這個主題是藍海，在台灣是完完全全沒有做過的東西。

Ｑ: 在英特爾或是麥肯錫這樣產業頂尖的企業服務過，對你的創業有哪些幫助？和其他工作經驗不多、很年輕就創業的人來說，有哪些優勢？

Ａ: 我覺得創業的知識與能力，是不斷學習和累積的過程。工作沒多久就創業的人，學習曲線是在創業時爬升，我則是透過在大公司的工作來完成。

如果一定要比較了話，我會覺得我一開始選的天花板比較高一點。因為我已經知道，這個題目的潛力夠大，我們一開始就是詳細評估過，覺得 WeMo 的需求量、潛在用戶，光在台灣就很大了，台灣有近 1,400 萬台機車、平均每人有一台機車 (扣掉老人、未成年、無駕照者)，機車密度全球最高，光是台灣就有可能是幾十億的營收，所以我們進可攻退可守。我相信對創投來說，我們的題目與所在的產業也是有吸引力的。

Ｑ: WeMo 現在有約 100 名員工，扣掉外勤的換電人員，內勤人員約 50 人，1/3 為研發團隊，整體平均年齡僅 30 歲，你怎麼在短短兩年內招募到這麼一批戰力？畢竟，不太可能有「電動機車資深業務開發」這種人才，某種程度找來的都是產業新人。

Ａ: 我覺得優秀人才不能只會做本來在做的事。在業界十年的工作經驗，不代表他是強者，頂多只代表他把一個技能學會了，我不會以這樣的標準評斷人才，我更在意要具備熱情、解決問題能力、邏輯思考，以及是否擁有願意動手做的態度。聽過不少新創，每年走一輪人的案例，滿幸運的，我們每年的離職率不算高，大概在 10% 以內，我們第一號員工還在，希望他一輩子都不會走。

用 Delivered on Promise 建立員工信任

Ｑ: 怎麼把優秀、一起打拼過的員工留下來？

Ａ: 我覺得關鍵是溝通、信任。在公司的大多數環節，我都希望盡可能 Delivered on Promise (說到做到)，我覺得這很重要。我們在內部跟大家說會做的事，頂多晚一、兩個月，但一定會做到。例如，我一開始跟團隊與車廠說，我們從一輛車開始，到 30 輛、200 輛、1000 輛車，結果都做到了…。在我們一開始什麼的都沒有的時候，就是要回到人與人之間最基礎的信任，如果沒有獲得團隊的信任，後面什麼都不用講。

我在英特爾與麥肯錫學到的經驗，就是從一開始就要很透明地跟大家講公司的實際情況。讓大家有相同的資訊與目標，知道怎麼一起努力往前走，然後我們就都有 Delivered on Promise，這才是關鍵，福利、願景這些事情，只能騙一次、騙一年，公司還是要忠實呈現現況，以及一直進步。

Q: 對新創來說，內部與外界的變化這麼快，隨時都可能 Pivot，怎麼做到 Delivered on Promise？

A: 你說的沒錯，但我們是軟硬體整合的創業，有硬體的限制在，所以 Pivot 的幅度不會太大。絕大多數的軟體或網路創業，商業模式可能徹底轉換，當初進來的人，以為要做這件事，結果 3 個月、6 個月後這些事情都不做了，而我們的目標與願景是打造宜居城市、改變城市生活、以機車為主體，這些事情不會改變。

當然，創業的策略一定會轉彎、東西會延遲，我們要調整產品和服務越來越符合消費者需求。但我覺得就是期望管理，跟我剛講的信任有關，就算再怎麼嘗試，今天突然說什麼不做了、要改變作法，都會傷害到團隊的信任跟期望。我們盡量不要這樣。

Q: 在創業從 0 到 1 這個階段，最重要的是找到 PMF (Product-Market Fit)，感覺你們很少談這段過程，是不是來得很順利？

A: 不能說很順但來得很快。我們大概在台北市投放 1,000 台機車時，PMF 就來了。Jamie (AppWorks 董事長暨合夥人林之晨) 每次都說，PMF 真的來了就會知道。沒錯，因為用戶使用數據的成長斜率馬上就不一樣。PMF 來臨的時候，我們就是努力把服務做好，然後多了車子、增加了便利性，到了某一天消費者就突然大量來了。

當然，對我們來說，目前的成長速度還不夠，我們必須要再投放更多機車創造更快的成長。因為我們投放車輛有非常明確的網路效益，投放機車的密度增加一倍，使用率差不多會有四倍成長，這個神奇的公式，每種創業模式都不同，要真的去做才能驗證。

至於為什麼我很少講從 0 到 1 的部分？一是它真的發生太快，我們的 PMF 大約在第三個月就意識到它來了；二是越來越多人注意我們，談論的都是未來計畫，鮮少去討論之前發生了什麼。

Q: 對新創來說，PMF 來得很快雖然很好，但從外人來看，會有另外一個挑戰，就是後勤作業往往跟不上，譬如投放 100、1,000 輛機車，或是多一倍、兩倍的使用率，它需要後勤的能量，不會只是同樣倍數的成長，可能更接近等比級數成長，你怎麼應付這種狀況？麥肯錫的經驗有幫助嗎？還是靠自己摸索？

A: 簡單說，就是 PMF 出現後，大公司的作法與制度也要來了。團隊間，不能只是很天真地跟大家建立「我們都是一家人」這種感覺，得要接受成長必經的痛。

這時，會有員工因為不習慣開始抱怨，這時更要加強溝通，要怎麼解決後勤的問題。我們希望每位員工，都能是非常跨領域整合的，應該說新創普遍都是這樣，但我們是軟體、硬體、行銷、運營和數據都要齊頭並進，每個功能缺一不可，在混亂當中慢慢把後勤能量建立起來。

挖掘出關鍵 Insight

Ｑ: WeMo 現在正站在「共享經濟」與「電動機車」兩個風口上，但既然是風口，在政策、法規、使用行為、產業結構等面向上，變化也很快，要如何因應？

Ａ: 面對這樣的環境，我覺得最需要洞察力，從一堆現象中找到最重要的問題去解決。這是在麥肯錫最重要的訓練之一，就好像冰山，多數人只看到海面以上的部分，但冰山絕大部分都在海面以下，不容易被看到，麥肯錫教會我不斷挖掘冰山下面的部分，不只是看現象，而是看底層更重要的事情。

在營運初期，我們確實有挖到一些關於消費者的 Insight。因為我們的服務，牽涉到民生與交通，政府又要管理，所以必須是業者、政府和消費者都要一起合作，這件事才會成功，但我一開始就決定要掌握住消費者這端，唯有消費者做為我們的後盾，才有辦法去完成其他部分。

在這個方向上，我們必須想辦法把消費者體驗做到極致，我們很重視使用率這個指標。我們的使用率，在剛開始幾百輛機車時，大概從每天一次、兩次慢慢爬上來，在突破 1,000 輛時，使用率瞬間就來到五、六次了。

對我來說，用戶是根本，只要使用率不斷提升，我們就能持續將污染的交通工具轉為綠能，用戶與使用率也代表民意基礎，所以市政府就會比較支持我。因為我們的初衷，是希望讓城市變得更美好，本來就不是要跟城市對槓，用使用率去跟政府部門溝通，代表我們的服務符合民眾的需求，這造就我們後來與政府的合作比較順暢。

有些朋友常常會半開玩笑地說我花太多時間與金錢，把服務做得太好了。但這是我的堅持，我們就是要不斷提升服務品質、使用者體驗，這樣才能持續提高使用率，這也是我們長期持續努力的方向。

Ｑ: 身為 AppWorks #12 的校友，自從 2016 年加入這個社群之後，對你在創業這條路上有哪些幫助？

Ａ: 我覺得有兩件事情幫助很大。第一，是身邊有一群同樣在創業的人互相扶持。創業的日子其實很孤單，這是很重要的支撐，在 AppWorks 這個社群中，看到大家都一直在往前走，我心靈就得到慰藉了，在這裡，大家都很像老朋友一樣，儘管未必能常常碰面，但只要見面很自然就能相談甚歡，知道大家都在為各自的夢想打拼，大家也一定都在為你加油，如果真的成功，校友們一定會真心地為你感到高興，他們自己也會感受到榮耀，對我來說就是最大的鼓勵。

第二，我最愛的是 AppWorks 提供給校友們的 Master Team (編按：AppWorks 內有全職的財務會計、法務、PR、人才招募、設計等 Master，依據各自的專業經驗，免費協助校友們) 對我們幫助非常大。基本上就像是一通電話服務就到的感覺，只要我們開口，AppWorks 的 Master 們都非常樂意幫忙，盡可能提供各種資源與專業，對新創來說，這真的是很奢侈的事情，像我過去在麥肯錫，這類服務都是要花錢買的，以上兩點，是我覺得最棒的地方。

Q: 非常開心知道 AppWorks 對你真正有幫助。展望未來，在現有的基礎上，WeMo 有什麼新的發展計畫？

A: 成為台灣第一的交通品牌，肯定是我們長期的目標。所以下一步，勢必會從現在的台北市、新北市 (新店區、板橋區)，進軍其他主要城市，只要有好的機會我們就會進入，這只是時間點問題。

更長遠一點，我們計畫把這整套 Know-How 輸出海外。東南亞、歐洲的主要城市，都是會考慮的範圍，只是策略會再彈性一些，因為各地的民情與法規不相同。從成立一開始，我們就預留了整套未來所需的架構，在科技與系統上，我們努力做得更紮實，例如機車定位、用戶找車、機車啟動、支付費用這一整套流程，在全球中，我們是很有競爭力的。

此外，我們也可以透過搜集大數據，提供智慧城市的解決方案，透過機車這個載具，在智慧城市的應用上，做各種創新服務。例如，在機車上裝攝影機、感測器，將蒐集到的數據回饋給政府，或是利用這些數據去做各種創新應用。

【歡迎所有 AI / Blockchain 創業者，加入專為你們服務的 AppWorks Accelerator】

This map was produced by AppWorks in conjunction with local blockchain media Blockcast. Apart from conducting primary research, we used information from our own respective networks, communities, and investment partners, and pored through local and international news. The map will be updated every quarter to adequately capture the sheer pace at which the industry is evolving.

Jun Wakabayashi, Analyst (若林純 / 分析師)

Jun is an Analyst covering both AppWorks Accelerator and Greater Southeast Asia. Born and bred in America, Jun brings a wealth of international experience to AppWorks. He spent the last several years before joining AppWorks working for Focus Reports, where he conducted sector-based market research and interviewed high-level government leaders and industry executives across the globe. He’s now lived in 7 countries outside US and Taiwan, while traveling to upwards of 50 for leisure, collectively highlighting his unique propensity for cross-cultural immersion and international business. Jun received his Bachelors in Finance from New York University’s Stern School of Business.

Sprouting from a few stray meetups and small projects, Taiwan’s blockchain ecosystem has grown tremendously in the past few years. The activity in the space can be traced back to as far as 2013 when MaiCoin, one of the island’s first digital asset exchanges supporting fiat-to-crypto trading, was established.

It was also around the same time that Taipei Bitcoin Meetup, arguably the earliest congregation of blockchain evangelists and crypto enthusiasts in Taiwan, began. And just for reference, Bitcoin’s price hadn’t even crossed US$250 at this point.

The Taipei Ethereum Meetup wouldn’t come into existence until two years later on October 13, 2015 – just a few months after Ethereum’s mainnet went live. Fast forward to today, the group now boasts of 1,935 members, along with representations from major blockchain foundations like EOS, NEM, Iota, Cardano, and Neo.

Overall, an end-to-end ecosystem that extends far beyond just blockchain fanatics and hardcore developers has now emerged in Taiwan.

Block by block

We’ve witnessed a swell of companies and decentralized organizations focusing not only on a whole suite of different applications from healthcare to gaming and entertainment, but also on a spectrum of underlying infrastructure to support them.

Projects like Muzeum and Contentos are tailoring their protocols to the needs of specific segments, in this case creatives and content creators, respectively. Dexon, which is initiated by the team behind crypto exchange Cobinhood, is looking to create a new home for decentralized application (DApp) makers through the allure of its permissionless, infinitely scalable distributed ledger technology

In line with global trends, several local and international crypto exchanges have emerged to serve the growing trading volumes of digital currencies. Homegrown exchanges such as BitoEX, Joyso, and MaiCoin are leading the charge on the domestic front, offering their unique value proposition to woo traders and users alike. For example, BitoEX, the creator of crypto trading platform BitoPro, has partnered over 3,000 convenience stores in Taiwan, allowing customers to seamlessly purchase crypto with fiat currency.

While many were fighting tooth and nail to get ahead in the gold rush, some innovators have opted to supply the picks and shovels instead to fuel the race. Established in 2014, CoolBitX created a credit card-sized hardware wallet for storing cryptocurrencies. It connects to any iOS and Android smartphones via bluetooth. To date, CoolBitX has sold 100,000 wallets worldwide.

Formosa Financial, on the other hand, has created a one-stop online shop to manage digital assets. It aims to help bridge the gap between the many financial products offered by traditional banks and the ones currently available in the crypto space.

Pillars for funding, legal advisory, community building, education, and, of course, the media have also propped up to support the industry’s evolution. Accelerators like MOX and our very own AppWorks have constructed programs to specifically cultivate the development of blockchain founders and create a supportive environment to fast-track growth.

Seventy percent of the organizations on the map were actually established in the past two years. Unsurprisingly, we saw the biggest growth – 271 percent – in the number of blockchain-focused companies in 2017, where year-end crypto prices reached astronomical heights.

The hysteria has since dissipated, and the majority of cryptocurrencies have now dropped 90 percent below their all-time highs, leaving in its wake a cold, brittle winter that will likely see a dearth of new projects starting in the next few years – at least compared to the feeding frenzy that we saw in 2017.

History in the making

Despite the slump, the core building blocks of Taiwan’s blockchain industry are holding fast.

Interest and enthusiasm in the underlying technology are still strong among the country’s developer community and overall talent pool. Popular local job website 104 has dozens of domestic and international enterprises collectively posting nearly 300 open blockchain-related roles, showing a huge growth compared to the few openings available in early 2017.

Moreover, the atmosphere at the top remains cautious but optimistic. The Financial Supervisory Commission (FSC) is set to release definitive guidelines for initial coin offerings/security token offerings by mid-2019. It’s likely to inherit a similar stance as the Securities and Exchange Commission in the US to treat most, if not all, ICOs as security offerings.

Although regulators maintain a hardened stance on fraud prevention and anti-money laundering measures, the FSC has stated that it has “no intention of curbing the creativity and productivity associated with cryptocurrencies if they are not used as securities.”

Blockchain might be starting to slip out of mainstream fashion, but that’s not necessarily a bad thing. With distractions like hype and price out of the way, developers can now get some serious work done under the hood.

There’s still a lot of progress to be made surrounding issues like privacy, security, scaling, interoperability, and usability. If these concerns are left unsolved, they will only impede the technology’s widespread commercial implementation.

Looking ahead in 2019

With the crypto markets finally cooling down, we don’t anticipate much activity in the space in 2019 – at least as it relates to the birth of new projects.

Undercapitalized startups and those that missed the ICO boom will likely struggle to make ends meet. And those left standing will be battening down the hatches, cutting off excess fat, and increasingly turning back towards conventional financing channels (i.e. VCs/banks) to ride out the bear market.

Taiwan’s investor landscape has responded accordingly, with VC firms such as IVP, CDIB Capital, and WI Harper already started investing in blockchain/crypto startups.

In light of these market conditions, we will see a lot of international and domestic blockchain/crypto startups across the value chain displaying a newfound interest in Taiwan as a source of affordable but no less qualified talent. Where Taiwan has been traditionally overlooked for its economic brawn, it will now make up for with brains – cost-efficient brains, to be exact.

The island’s technological sophistication and favorable corresponding operating costs will also serve to optimize companies’ bottom lines, especially those working at the infrastructure level like mining and protocol development.

Although we’re unlikely to see many – if any – commercial implementations this year, DApp development will continue at a moderately healthy pace, particularly as Taiwanese decision-makers begin to solidify their stance in blockchain and release definitive regulatory guidance on ICO/STOs.

Taiwan is also among only a handful of markets around the world to have created a fintech regulatory sandbox. That means blockchain/crypto startups have a much more forthcoming environment to experiment with and find market validation without the burden of potential legal consequences.

The Blockchain Ecosystem in Taiwan map was produced in conjunction with blockcast.it. Moving forward, we will be updating it every quarter to adequately capture the sheer pace at which the industry is evolving. For any questions or comments, or if you would like to have your organization included on the map, please email [email protected]

【If you’re a startup currently or prospectively employing AI / Blockchain, be sure to apply AppWorks Accelerator’s AI & Blockchain only batch.】