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專訪|AI幾天就能複製15年心血!凱鈿如何從SaaS「海嘯第一排」,變身海景第一排?

數位時代

更新於 09月18日03:52 • 發布於 09月10日01:30

「我們在海嘯第一排,但只要轉換對了,一樣是海景第一排!」凱鈿行動科技董事長蘇柏州(首圖)用這句話形容自己公司過去面對AI浪潮兩年的處境。

凱鈿2009年成立之初,是以開發App為主,巔峰時期每周都推出一款新產品。PDF Reader是其中最成功的一個,累計全球下載超過2億次。但App生態的紅利退潮得快,蘇柏州注意到Apple早在2011年就釋出了訂閱制機制,於是開始收斂App數量,試圖把SaaS的訂閱模式做深。

凱鈿開發的 PDF Reader。

2018年凱鈿切入B2B,推出企業電子簽名服務「點點簽」,2023年再以SDK與API的形式把文件處理技術授權給開發者和企業客戶。但真正讓蘇柏州決定推動AI全面轉型的契機,是今年農曆春節。

年初,他讓AI開始寫程式,結果一個App一下子就寫出來了,這帶給蘇柏州很大的危機感。他讓AI做一個電子簽名服務,發現概念上完全可行。他開始測試:能不能用AI取代凱鈿的產品?答案看起來大致上是肯定的。

這個在春節期間動手的實驗,讓危機感變得具體。第一,在蘇柏州的實測中,他認為AI coding在部分開發工作的速度與產出,已經超越資深工程師;第二,如果凱鈿不重新定義自己,市場上任何人都能用AI在幾天內,複製出他們花了十幾年打造的東西。「連我這麼忙的人,都有辦法自己用AI做這麼多產品出來,我寫的AI程式碼超過100萬行,」蘇柏州說。

這個體悟催生了接下來的兩個思考:什麼才叫AI-native的應用?什麼才叫AI-native的軟體公司?

文件處理才是AI知識庫的第一步

在蘇柏州的架構裡,要讓AI在公司中體系化運作,核心之一是建立知識庫。而建立知識庫的第一步,就是文件數位化,這恰好是凱鈿做了15年的核心技術。

「你的AI大腦要能運作,第一步是什麼?文檔要數位化,」蘇柏州說。企業手上的資料多半是非結構化的:PDF掃描檔、紙本合約、手寫表單。要把這些資料精準辨識、萃取、轉換成結構化資料,再餵進知識庫讓Agent使用,凱鈿提供的是企業級PDF解決方案與智慧文件解析(IDP)工具,涵蓋高準確率的版面分析、OCR辨識與非結構化文件轉換。

「你的 AI 大腦要能運作,第一步是什麼?文檔要數位化,」蘇柏州說。

蘇柏州舉了兩個正在落地的案例。一個是房地產業。建商助理每年要處理數十萬份土地謄本與建物謄本,逐筆把資訊輸入進試算表再轉成圖表。凱鈿的IDP技術可以自動辨識謄本內容、萃取欄位,再mapping到既有的試算表格式,最後自動產出圖表,中間不需人工介入。

另一個是半導體產業。供應商的報價單仍是紙本,過去靠人工輸入ERP系統,凱鈿的辨識模組可以直接把紙本報價單數位化,自動輸入客戶的ERP系統。

這也是凱鈿把自己定位為AI基礎設施供應商的邏輯所在:把企業手上的非結構化資料,用安全、精準的方式轉變成可被Agent讀取的知識庫。

今年3月,昕力資訊領軍成立AISO主權AI產業聯盟,攜手群聯電子與包含凱鈿在內的12家軟硬體業者,推動整機交付的企業AI地端部署方案,首波鎖定金融、醫療與公部門等對資料治理要求較高的產業。在這個軟硬聯手的生態系中,群聯負責硬體與AI運算環境,昕力負責系統整合與模型調校,而凱鈿扮演的正是其中AI文件基礎設施供應商的角色。

他們是怎麼從一間以PDF閱讀器和電子簽名起家的SaaS新創,轉型到這個新身分的?

直接把部門變成Agent

蘇柏州給出的答案,是從組織結構開始翻轉。他解釋,傳統企業的組織是矩陣式的,主管帶團隊,團隊之間靠會議和訊息傳遞來協調,層層轉達再跨單位溝通。蘇柏州認為這套模式在AI時代太慢了。「你只要有人的環節進去,就會讓整個流程又變複雜。」

凱鈿的做法是讓組織扁平化,每個團隊只留少數幾個人,搭配大量AI Agent,但最關鍵的部分是「部門Agent化」。行銷部門的know-how做成行銷Agent,財務部門做成財務Agent,數據部門做成數據Agent。部門與部門之間不再靠開會對接,而是透過Agent to Agent的標準介面自動串聯。「每個team產出的東西有標準的接口和資料源,其他team的Agent可以直接存取,」蘇柏州說。過去傳統公司「部門對部門」、「人對人」所需要的溝通會議和時間,在這套架構下大幅壓縮。

KDAN 凱鈿旗下 ComPDF、KDAN PDF 與電子簽章服務 DottedSign 正式支援 MCP 標準與 AI Agent。企業用戶可在 Claude、ChatGPT 或 LINE、Slack 中用一句話指令,讓 AI Agent 完成 PDF 編輯、加密、遮蔽、簽署到交付,全程免切換介面、免額外開發。

在架構上,蘇柏州將系統分成4個層次:最上層是使用者介面(UI),第二層是各種功能Agent,第三層是知識庫,最底層是長期記憶。所有資訊流最終匯集回一個他稱為「AI大腦」的核心,讓公司累積的經驗、犯過的錯和營運數據,都能持續滾動和優化。

蘇柏州自己則站在這些部門Agent之上,搭建了一套AI作業系統(OS)戰情室。他用AI開發了一套個人化儀表板(dashboard),整合email回覆、合約審查、簽核流程、市場情報與營運指標。他也建立了自己的persona,把過去累積的知識庫和決策風格交給AI學習,做了一個「Kenny clone(蘇柏州複製人)」供內部同事使用。「他們問它問題,就像會用我的角度去回答。」

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高毛利、高黏著的授權生意

這也是凱鈿把自己定位為AI基礎設施供應商的邏輯所在:把企業手上的非結構化資料,用安全、精準的方式轉變成可被Agent讀取的知識庫。

在商業模式上,SDK和API的技術授權與過去的App銷售或SaaS訂閱完全不同。蘇柏州形容這是「純高毛利」的生意:不需支付App Store平台抽成,客戶續約率可以達到90%以上,遠高於C端用戶7到8成的上限,單價也更高。

「過去大家比的是你有多少工程師,現在是你用AI做了什麼,人是越少越好,」蘇柏州說。軟體產業不會消失,但存在的方式會改變。凱鈿看重的是,當AI把應用層的開發門檻壓到趨近於零,真正有價值的東西會沉澱到底層的資料處理、安全機制和知識庫建構,而那裡剛好是他們站了15年的位置。

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