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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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