從西奧克蘭到210萬美元募資：GingerControl 的故事

今天，我們宣布 GingerControl 完成210萬美元的種子前輪（pre-seed）募資，由 Backed VC 領投。

我們正在建置全球貿易合規的 AI 與自動化基礎架構，這是這個產業需要了三十年、卻從來沒有過的一層。這篇文章要講我們怎麼走到今天。故事從一個這個產業裡多數人都沒去過的角落開始，主角是兩個連午餐都吃不起的孩子。

兩個孩子、一個郊區、沒有錢

Sean 和我是在紐西蘭西奧克蘭念國中時認識的。如果您沒去過，就想像一座城市裡不會出現在明信片上的那一區。我們在那裡長大，從十二歲起就是朋友。

我們很窮。不是那種在 LinkedIn 上拿來當修辭點綴的窮，而是很早就明白「吃的要靠自己賺，不會自己出現」的那種窮。

我家做小小的進出口生意，全家靠它吃飯。上學前，我要幫忙裝貨；放學後，又回到辦公室整理文件。整個高中都是這樣，上大學的頭幾年也是。家裡能有晚飯吃，靠的就是這份生意，所以它是每個人的工作，小孩也不例外。

當時我並不知道，但我正在接受一種 MBA 課程不會教的教育。我近距離看著全球貿易在小企業的層級實際長什麼樣子。不是麥肯錫簡報裡的版本，是真實的版本：半夜填的報關表格、和報關行爭論稅則分類、在港口遭到扣留卻沒人說得清原因的貨。還有那種從不停止、慢慢磨人的恐懼：一個品項填錯一個稅號，就可能吃掉一整個月的毛利。

沒能撐過去的生意

接著，新冠疫情爆發。

家裡的生意沒能撐過去，而它撐不過去的原因，正是 GingerControl 今天存在的原因。貨櫃成本失控，交期從幾週拉長到幾個月。但真正壓垮我們的是合規。我們進口了十多年的產品線，原本的稅則分類開始在港口受到質疑。一個 SKU 的稅則分類錯誤，就引發一次扣貨，卡住我們根本沒有的營運資金。等我們付完報關行費用、延滯費，以及改列稅號後補繳的關稅，那批貨的毛利沒了，下一批的也沒了。我們沒有全職的合規人員，也請不起長期委任的貿易律師。我們只是一家小進口商，面對的體系卻早已悄悄複雜到，像我們這種規模的公司根本應付不來。

規則並不是一夕之間改變的。複雜度累積了好幾年，我們一直用每家小進口商都會用的方法消化它：更拚命工作。疫情沒有殺死家裡的生意，它只是拿掉了緩衝，讓一個早就存在的事實再也藏不住：合規環境已經超出我們能應付的範圍。

我看著爸媽收掉了這份全家生活都靠它撐起來的生意。

那種感覺一直跟著我。不是一道傷口，而是一個問題：對真正讓全世界貨物流動的人來說，為什麼非得這麼難？

繞道生技與科技業

我沒有馬上創業。畢業後，我進了生技和臨床研究領域，花在研究採購和營運資料上的時間比預期的多。我看到的，是從小看到大的同一個問題，只是規模不同。全球貿易是每份預算每一行裡的隱形稅。定價決策、採購來源決策、交期決策，全都可以追溯到一套似乎沒有人真正從頭到尾弄懂的合規體系。

我愈來愈相信，對任何公司來說，唯一的出路是數位轉型。不是流行語的那種，是真的那種：能真正思考您的問題的軟體，而不是再丟給您一張資料輸入表單。

所以我進了紐西蘭一家數據分析和 BI 公司。白天上班，晚上自學當工程師。Transformer 模型的論文一發表，那一年我就開始讀。週末動手做東西，一邊摸索：AI 即將讓哪些問題變得有解。

Sean 也同時走在自己的路上。我們從來沒有斷了聯絡。

催生這家公司的那場對話

幾年前，北美的關稅進入一種前所未見的局面。301條款（Section 301）擴大、關稅疊加、新的排除項目、到期的排除項目，還有我們這輩子從沒見過的嚴格原產地審查。

我們和一位還在做進出口的朋友敘舊。他在抱怨自己的關稅帳單。Sean 和我開始問問題，接著拿同樣的問題去問另一個人，然後再問下一個人。

最後，我們和供應鏈各個環節大約200個人談過：進口商、報關行、中型製造商的合規主管、貿易律師、前美國海關與邊境保護局（CBP）官員、貨運承攬業者、採購主管。

幾乎每一場對話都出現三件事，一旦把它們放在一起看，就再也無法視而不見。

第一，稅則分類正在把合規團隊壓垮。我們談過的人，每週要花20%至40%的時間查 HTS 稅號、讀 CROSS 裁定，以及和報關行爭論主要特徵。市面上現有的工具，不過是搜尋列每五年改版一次的關鍵字搜尋。沒有一套能做法律推理，也沒有一套能解釋某個稅號為什麼是對的。真正重要的工作，也就是決定一批貨順利通關還是被海關攔下的那些工作，仍然靠人在 PDF 和 Excel 之間複製文字。

第二，關稅疊加讓試算表失靈了。301條款擴大、232條款（Section 232）疊在上面、最惠國待遇稅率墊在下面，再加上不斷變動的排除項目和原產地細節，以前只要算一個數字，現在變成五個數字互相影響，而且每一季都在變。很多人都算錯了，不是因為粗心，而是因為算式已經超出工具的能力。

第三，也是最重要的一點，我們談過的每一位合規主管，都用不同的說法告訴我們同一件事：能讓公司免於上百萬美元錯誤的專業知識，只存在兩三個人的腦袋裡，而這些人正陸續退休。下一代並沒有用同樣的方式接受訓練。怎麼把這份工作做好的經驗，正從這個產業流失，而軟體完全沒有把它留下來。

這就是我們的洞見。不是「合規很難」。我們的洞見是：報關行和貿易律師每小時收費數百美元的法律推理，從來沒有被寫進軟體；AI 終於好到可以做這件事；而替這個產業建置基礎架構層的時機就是現在，而且不會持續太久。

這個洞見，成了 GingerControl。

我們在做什麼

GingerControl 是全球貿易合規的 AI 與自動化基礎架構。它位在合規團隊、報關行和貿易律師每天工作的底層，讓這些工作更快、更準確，也更經得起檢驗。

我們從 HTS 稅則分類和關稅疊加開始。不是因為只有這兩個問題值得解決，而是因為它們最吃合規團隊每週的時間。我們的每一場對話都指向同一件事。稅則分類是一項繁瑣的人工研究苦差，工具只做關鍵字比對，就自稱 AI。關稅疊加（最惠國待遇稅率，加301條款、加232條款、加排除項目，再加原產地邏輯）已經變成一堆試算表作業，規則一變就全垮。而規則一直在變。

所以我們先從這兩個下手。

我們的稅則分類引擎不是文字比對，也不是包了一層聊天機器人外殼的關鍵字查詢。我們自行開發了 GRI 法律推理引擎，像受過訓練的稅則分類專家一樣分析主要特徵：逐項檢視 Carborundum 因素、反覆縮小候選範圍、需要時提出追問。它會推理。這是基本門檻。

以此為起點，我們把範圍擴展到整個技術堆疊：涵蓋最惠國待遇稅率、301條款、232條款和排除邏輯的關稅計算；關稅快訊；依 EAR 的出口管制分類（ECCN）；我們的 AI 貿易合規平台 GingerOS；一套 API；以及替有特定需求的團隊量身建置的客製方案。

長期來看，我們要建置更大的東西：一個全球貿易管理（GTM）AI 代理。不是另一個資料輸入介面，而是一位自主運作的合規員工，和報關行、GTM 系統以及企業內部團隊並肩工作。平台加上代理，整合在同一個介面上。

這一切都要靠團隊一起完成。特別感謝 Tiffany，我們的產品經理，也是多年的老朋友。她一直和我們在第一線打拚，形塑這個產品在使用者手上實際運作的每一個環節。因為有她，這個產品更到位。

為什麼是現在

合規產業從1990年代以來，一直用同一套軟體架構在運作。報關行和全球貿易管理廠商幾十年來一直做得非常出色，我們不是來取代他們的。我們是來替他們，以及他們服務的公司，補上他們從來沒有過的 AI 這一層。

這件事現在之所以做得到，和其他產業正一個個被改寫的原因一樣：底層模型已經好到能做法律推理，而不只是檢索。趁現在替我們這類垂直產業建置基礎架構層的公司，將會定義未來十年全球貿易怎麼運作。

我們就是衝著這個目標去的。

這輪募資

210萬美元，由 Backed VC 領投。資金將投入團隊、平台，以及帶領我們的第一批客戶走到這一步：再也不必用以前的方式為稅則分類或關稅疊加傷腦筋。

我們正在招募工程師、合規專家和設計合作夥伴。如果您是報關人員、合規主管或貿易律師，也感受過我們說的這種痛，我們很想聽聽您的經驗。如果您是工程師，想做真正會法律推理的 AI，而不是產生行銷文案的 AI，我們特別想認識您。

寫給所有身在「不該出這種公司」的地方、正在讀這篇文章的人

我們很清楚，一家獲得創投投資的 AI 基礎架構公司，標準路線通常不會從西奧克蘭開始。背後通常不會有一個家族生意，因為合規體系太複雜、小進口商撐不下去而收掉。通常也不會有兩個在上學前搬箱子、就這樣學會全球貿易的孩子。

我們認為，這正是重點。

我們服務的對象，不是那些有全職合規團隊、軟體預算上百萬美元的人，而是那些想把事情做對的進口商、製造商和報關行；三十年來，這個體系只讓事情變得更難，沒有更容易。那是什麼樣子，我們親身經歷過。這不是行銷話術，這是我們的出身。

謝謝 Backed VC 看見這一點。謝謝那200位接起電話的人。謝謝到目前為止押注在我們身上的每一個人。

我們還有很多事要做。

Chen Cui GingerControl 共同創辦人暨執行長