拆解金融新創L Market的不動產擔保P2P模式
拆解金融新創L Market的不動產擔保P2P模式
2017.03.16 | 新創團隊

前陣子有個小小的新聞引起了我的注意,新聞是號稱 Fintech 新創公司的 L Market(債權商城)的成立發表會,該公司主打房地產抵押擔保 P2P 借貸。

引起我注意的並不是商業模式,其實還是發表會上請來了目前在台經院擔任院長的林建甫院長,林院長在我大學那時是台大經濟系的系主任,我是因為院長會願意為這家廠商站台而感到好奇,因此花了點時間研究。

如前面所說,L Market 是一種附有不動產擔保的 P2P 金融模式,債權商城平台把借款人的債權切細分散到每個願意投注資金的「投資人」,宣稱最小投資額是 1 萬元台幣,意即只要願意承擔風險,人人都拿得出區區一萬塊進行投資,而且可以獲得比銀行定存高好幾倍的報酬。

而且借款人提供房地產抵押,借款人一旦違約,立即進入拍賣程序,拍賣所得的價金則可用於償還投資人所投入的資金。金流都交由第三方支付公司辦理,來源、去路皆清楚,債權、合約等,都交由律師託管,姑且不論承接金流的第三方支付公司、律師公信力與資質如何,至少是個交易風險控管相對安全的模式。

目前 L Market 上只有兩個標的案件可供投資,金額分別為 350 萬及 500 萬台幣,擔保的不動產都位在新北市板橋區,宣告的年化報酬率分別為 7% 與 8%,天期都是 2 個月多幾天。是說新品上市的前幾個案子長相通常不會太難看,以免嚇跑有意願投資的客戶。

觀察1:標的案件內容

首先看標的案件的內容,以網站上宣告的擔保物坪數,以及用目前板橋的房價來估算,借款 350 萬或是 500 萬都不到房價的一半,不太可能是購屋貸款,借款人要為了這麼小筆的金額冒上房屋被強制法拍的風險,可以推測這些物件多半是二順位抵押融資。

換句話說,假使進入法拍,債權清償的順位為何?以及拍賣所得在清償了第一順位之後是否還足夠清償第二順位的借款?是投資人要注意的地方。

觀察2:年化報酬率

其次是年化報酬率 7%至8%,以現今房貸利率大約 2% 左右來看,這樣的報酬率確實高得不像話,畢竟投資人的報酬率來自借款人支付的利息,也著實讓人懷疑借款人如果願意支付高於一般房貸市場利率甚多的價格,是否也意味著違約風險也高?

事實上, L Market 網站上宣告的是「年化」報酬率,以產品天期約 2 個月簡單計算,則是月息 0.6%~0.67% 之間(以 7% 或 8% 直接除以 12 計算)。用民間借貸利率的口語來說,就是月息不到一分利,借款人借得這筆錢之後,能在 2 個月之內想辦法增值 2% 以上,就足夠支付投資人要的報酬。

(上面的試算是為了簡化,所以用直接相除計算月利率,用複利計算相去不會太遠。)

這樣的融資利率高不高呢?中央銀行有公告所謂的「民間借貸利率」,雖然央行已經一年多沒更新了,不過從統計表中,民間借貸利率平均數大約是 2% 上下(月息 2 分),也就是年利率 24% 左右。

請別忘了,主管機關的這類統計往往與民間實際借貸利率相比,是保守又偏低的。意思是說,不考慮一個借款人在這個融資平台上所要付出的手續費、信託費、金流處理費......等,年利率 7%至8% 相較其他民間融資利率來說,仍然是很佛心的低價。

網站上沒公告費用怎麼計算,我們先假設是 0 吧。融資所得到的錢是扣掉利息後撥入,還是不扣利息撥入,對實質利率影響差異其實已經可以忽略不算。

但是以中國大陸 P2P 網貸的經驗,網貸平台向借款人收取的實質利費率(利率加上費用),年化之後都遠遠超過台灣民法所設定重利罪的上限(年息 20%),否則平台自己都難以生存。

介於銀行與民間借貸之間的借貸方式

能上Facebook的人,可能很難理解那些借不到錢的人,以及那些銀行不知道該怎麼把錢借給他們的人,為什麼願意借這麼貴的錢。他們通常願意拿出身邊的資產作為擔保,換取(融資)一些現金出來。

這種通常被銀行稱之為「當鋪」的生意,意即違反銀行授信教條(授信 5P)的融資業務—資金用途不明(你怎麼知道他借錢去付醫藥費還是炒股?)、還款來源不明(難不成每個案子都要拍賣資產?),銀行往往核貸困難,因此,通常就只好走民間借貸的管道。

我個人無意貶低當鋪業者的意思,市場區隔有所不同。但也請各位看官不要以為只有窮人會去當鋪,有錢人跑當鋪、到銀行抵押資產做當鋪生意的也不在少數。

因此,其實這個平台是個介於銀行管道與民間融資之間的區隔市場,收取的利率比銀行高,但卻比一般的民間融資低(應該吧?)。 我個人無法針對這樣的商品做出任何的推薦或是否定,市場應該是要更多元開放的,讓多一點業者試試不同的模式絕對不是壞事。

最後,投資人為什麼可以獲得高於銀行定存的報酬,是因為投資人額外承擔了借款人違約的風險。金融體系若是透過銀行發放融資的話,是由銀行承擔授信違約的風險,存戶通常不需要承擔授信戶違約所造成的損失。

P2P 借貸平台把利潤留了一部分給投資人,也把承擔風險的責任轉嫁給投資人,想投資的話,還是得衡量自己願不願意承擔投資本金的損失。

本文經作者同意轉載自Data Su

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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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