FinTech是什麼?從全球十大FinTech公司看金融科技未來
FinTech是什麼?從全球十大FinTech公司看金融科技未來

FinTech(金融科技)是一個被過度炒作的詞,金融服務領域的公司必稱「FinTech」、「Big Data大數據」,已經成為一種流行語,但這些公司真正有多少技術內涵,卻可能良窳不齊,泡沫大騙局也多。

但隨著金融業在全球低利率環境下獲利的增速放緩,傳統金融業受到新技術的挑戰,所需人力越來越少,歐美各大行裁員縮編由科技取代的趨勢基本上不會改變,但到底什麼是FinTech

延伸閱讀:FinTech金融科技聖經:全球86位FinTech先驅,第一手公開「金融科技做什麼?怎麼做?」

我們從H2 Ventures每年都會發布的全球FinTech百強公司可以一窺端倪,看看前十名的FinTech公司都是哪些,又有什麼樣的商業模式。

1. 螞蟻金服Ant Financial

若你沒有聽過螞蟻金服,那講支付寶你就肯定聽過了,這家阿里系的公司除了有支付寶這樣的支付巨獸以外,還有像是網路數據徵信的芝麻信用。

我之前寫過的網路金融文章,就簡述過螞蟻金服的業務範圍,這是一隻毫無疑問的FinTech巨獸,光是全球最大的第三方支付工具支付寶,加上最大的電商網站阿里巴巴的淘寶天貓,就有取之不盡的數據可以做分析應用。

2. 趣店

原本叫做趣分期的這家企業,主打的是給沒有信用卡的年輕人大學生分期購物累積信用,更直白來說就是用App對大學生放高利貸,但是透過大的用戶量可以做到更好的數據徵信和風控。

主要的優勢在於它擁有了龐大的年輕消費族群的用戶數據,FinTech行業擁有數據就是金礦,有越多數據基礎,理論上就能夠越精準的切割市場做風險控管。

但是趣店其實也很有可能遭遇夾殺,因為分期付款消費總要到某個地方去買東西,而現實情形是像阿里、京東這些巨大電商都在推廣自己的購物分期服務,沒有電商出海口購物分期變得市場小很多,必須要找到更多使用場景才能繼續這樣玩。

3. OSCAR

這家美國的公司則是專注在健康醫療保險上,主要銷售給中小企業和個人醫療險,定位自己不只是保險公司還是健康管理公司,提供了個人化的線上問診和健身健康管理的服務,由於資訊透明化、納保和理賠手續簡便廣受歡迎,非常受年輕人歡迎。

不過理想上很美好,現實倒是有點殘酷,事實上它也虧錢虧很大,去年上半年就虧損了8300萬美元,業務開發成本高,能否燒錢燒到轉正,猶未可知。

4. 陸金所

有中國平安集團這個富爸爸的陸金所,原本是以P2P信貸聞名,但是如今P2P網貸平台死得死、逃得逃,有點臭掉,而陸金所的P2P業務也降至不到10%。將P2P業務分拆至陸金服,轉而主打綜合性線上財富管理平台,不過真的看不出除了平台大,技術和服務有什麼特殊之處。

延伸閱讀:認識FinTech獨角獸:估值破200億美元的陸金所

5. 眾安保險

眾安保險是中國第一家純網路保險公司,主打的是財產險,它的來頭不小,三大股東分別是馬雲的螞蟻金服、馬化騰的騰訊、還有馬明哲的中國平安。三馬合作的保險公司對其的公信力加分不少,累積了5.23億的客戶。

這篇詳細解析眾安保險的商業模式,最近還成立了眾安科技,說是要在區塊鏈、人工智慧和雲端運算、大數據領域持續探索,所有華麗的名詞這家公司都有包了,你說他能不火嗎?

不過中國網路上對它的評價蠻差的,買保險很容易,找人理賠很困難。從保監會的保險消費投訴率來看,則會發現它在財險公司中排名最低,以這種迅猛增長的速度來看,控管的能力還算蠻強。

6. Atom Bank

這家是第一間拿到英國銀行證照的純線上網路數位銀行,只能使用App,採用生物辨識技術來進行身份確認,開戶流程只要掃描身份證件和填寫基本資訊,簡便、透明、客製化的銀行App也很受年輕人族群歡迎,跟傳統銀行的形象大不同。

其實Atom Bank也揭示了銀行業未來的發展,事實上需要的人力可能會是非常低的,只是在陳舊的金融法規面前,很多創新都被束縛住。英國作為全球金融中心之一的地位也在發放執照上有了開創性的突破。

7. Kreditech

這家德國的FinTech公司,主打的是讓正規金融機構得不到授信的借貸者提供信貸,用人工智慧和機器學習來處理每個申請人2萬筆的數據資料,來對申請人進行信用評分和發放貸款,其中數據資料包含Facebook檔案、Amazon和Ebay消費紀錄、PayPal交易紀錄等。

其實中國和國外FinTech公司的徵信邏輯都一樣,看申請人電商與支付的數據來決定授信,但因為歐美對個資保護的法規嚴厲許多,這樣的公司要擴張難度比在中國要高得多。

8. Avant

這是另一家美國線上借貸公司,服務的客戶主要介於信用優級和次級之間的借款人,放貸的資金則是來自平台而非投資人,已經放貸超過10億美元,平均貸款額度是8千,最高可到3.5萬美元,也是主打透過大數據和機器學習來建立精確的消費者信用資料,號稱能有效降低違約風險和詐騙。

9. SoFi

SoFi是美國另一家網路貸款公司,它的定位十分有趣,專門低息貸款給美國名校高材生付學貸,因為美國的學費是天價貴,但是這群名校高材生未來的預期收入高,違約率1.6%,低於整體學生違約率的8%。

它的資金來源是這些名校校友投資一筆基金,讓學生能用較低固定利率貸款,還將這個高材生P2P貸款打包證券化,因為違約率低,所以穆迪還給SoFi 3A的高信用評級。

同時校友貸款給學生,也建立起人脈資源連結,校友的投資在未來也能回收(沒有違約的情形之下),不過這公司除了簡便的網路申貸外,也沒有看出有什麼很高的金融科技技術。

10. 京東金融

作為另一個中國大電商平台,阿里做什麼,京東就做什麼,京東金融還有騰訊的入股明顯是在打對台,但是京東更強調供應鏈金融,貸款給中小企業,還有京東股權眾籌等。

至於真有什麼特別的?其實中國這些巨頭的營業模式還真的是混戰互抄,能擴大用戶,拿越多數據並進行分析,就能夠降低風險提高獲利,事實上,這是需要富爸爸輸血的產業,越小的業者越難玩。

總結這十強來看,主要的FinTech的商業模式大同小異,講的就是透過非常簡便、透明和易用的手續吸引用戶,蒐集消費者或貸款者的大數據,然後用人工智慧、機器學習來分析給出信用評等做風險控管,接著再貸款給貸款者,盡力去除中介機構和複雜耗時長的手續與不透明的費用(傳統金融機構的硬傷。

未來這樣的趨勢只會更進一步,即便中美P2P行業都有因詐欺和倒債遇冷的情形,但是傳統金融行業被金融科技顛覆的時日依舊迫近,懂得順應潮流的金融機構在未來才能有競爭力,想要用法規來阻擋金融科技的大潮,只是延長自己被淘汰的陣痛期。

同場加映:中國媒體訪問美國的FinTech公司

未來,金融科技滲透至社會各層面可能會產生的社會現象,大家可以看看科技警世劇《黑鏡Black Mirror》第三季第一集的恐怖景象,在現實其實已經發生了。中國的芝麻信用,基本上就是這個社會現象的原型,大數據徵信滲透的社會,每個人將成為假面人。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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