AI當月老：語音交友App 'Known' 獲千萬美元融資，挑戰Tinder滑動文化

重點摘要

• 模式創新：舊金山新創 Known 摒棄傳統的「左滑右滑」模式，採用長達26分鐘的AI語音對談進行用戶註冊，旨在深入了解用戶的個性和價值觀。
• 驚人成效：測試階段數據顯示，其配對成功後，有高達 80% 的用戶會進行線下約會，遠超現有主流交友App的轉換率，證明了「深度了解」的價值。
• 資本青睞：Known 成功募得970萬美元資金，投資方包括 Forerunner 和 NFX 等知名創投。值得注意的是，這是頂級消費品創投 Forerunner 首次投資交友軟體領域。
• 核心洞察：這不僅是交友App的進化，更是AI從處理「大數據」轉向挖掘「深度數據」的典範轉移，用技術還原人際互動的細膩與溫度。

深度分析：滑動疲勞催生的新物種

產業背景：「Tinder疲勞症」與孤獨經濟

過去十年，線上交友市場被 Tinder、Bumble 等巨頭所定義。其核心是「遊戲化」的滑動機制和以貌取人的快速篩選。這種模式雖然用戶基數龐大，卻也衍生出嚴重的問題：用戶普遍感到「滑動疲勞」（Swipe Fatigue）、對話膚淺、配對成功率低，以及不斷增強的社會孤獨感。市場表面上選擇眾多，但真正有意義的連結卻愈發稀缺。Known 的出現，正是對這一產業痛點的直接回應。

競爭格局：從「量」到「質」的賽道轉移

Known 的商業模式，本質上是建立了一道「高門檻」。平均長達26分鐘的語音註冊過程，本身就是一個強效過濾器，自動篩掉了抱持玩票心態、缺乏誠意的用戶。這與追求最大用戶數（MAU）的Tinder模式背道而馳，轉而專注於一小群高意願、高質量的用戶。

與同樣強調深度連結的 Hinge（其口號為"Designed to be deleted"）相比，Known 更進一步。Hinge 依賴用戶填寫的文字和照片，而 Known 則透過語音——這種富含情感、語氣和潛在信息的媒介——來捕捉文字無法傳達的細微之處。正如投資人 Eurie Kim 所言，這相當於用AI技術，將過去價值上萬美元的專業媒人服務，大眾化、規模化了。

PRISM Insight：AI正在從「大數據」走向「深度數據」

Known 的成功募資，揭示了一個更宏大的技術趨勢：AI應用的重心正從處理海量的「大數據」（Big Data）轉向挖掘高價值的「深度數據」（Deep Data）。

過去，AI的優勢在於從數百萬用戶的點擊、滑動等淺層行為中尋找模式。而現在，以大型語言模型（LLM）為基礎的對話式AI，能夠從單一個體長達半小時的自由對話中，提取出性格特質、價值觀、幽默感、甚至是潛意識的需求。這是一種質的飛躍。

這意味著什麼？

這套「AI深度訪談」模式具備極高的可複製性。未來，它不僅能應用於交友，更可以擴展至：

• 高端招聘：取代初步的人資篩選，更精準地評估候選人的軟技能與文化契合度。
• 個人化醫療：在心理諮商、健康管理等領域，進行更具同理心的初步問診。
• 客製化金融服務：深入了解客戶的風險偏好與長期目標，提供更貼切的理財建議。

Known 不只是一家交友公司，它更像是一個AI深度洞察引擎的先鋒應用案例。

未來展望：規模化與信任的雙重考驗

Known 前方的道路並非一帆風順。首先是規模化的挑戰。這種高度個人化的模式，在用戶量激增後，能否維持配對的高品質和80%的驚人約會率，將是其核心考驗。其次是數據隱私與信任，用戶願意分享長達26分鐘的內心話，是基於對平台的絕對信任，如何保護這些極度敏感的語音數據，將是其生命線。

然而，Known 的崛起明確地宣告了一個時代的轉變：在被演算法支配的數位世界裡，人們渴望回歸真實、有深度的連結。而這一次，推動我們回歸的，恰恰是更懂人性的AI。滑動時代的黃昏，或許已經不遠了。