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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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