要做青創家、文創人的強大靠山!臺大EMBA金融新創 LendBand 蘊奇科技
要做青創家、文創人的強大靠山!臺大EMBA金融新創 LendBand 蘊奇科技

P2P網路借貸平台最早出現在英國「Zopa」,成立於2005年,之後P2P網路借貸平台就如雨後春筍般的遍布世界各個地區,具代表性的像是美國「Lending Club」、日本「Aqush」、中國「拍拍貸」等。

P2P借貸平台提供了一個線上的媒合平台,協助需要貸款者與借款者可以藉由更透明化與直接的方式,進行借貸交易,免去了過去傳統金融機構下,需要繁雜的手續與中間過程中被扣除掉的手續、利差。自2016年以來,P2P借貸公司也逐漸在台灣市場萌芽發展。

臺大EMBA成功孵化「P2P金融交易平台」

這樣專業化的金融服務對於金融業發展來看似乎是一個不可逆的趨勢,在去年剛創立的臺大創新創業EMBA的課程也投入了「P2P金融交易平台」的戰場,成功孕育出「LendBand蘊奇科技FinTech-P2P數位金融交易平台」。目前平台上已有778位會員,累計申貸金額也高達10,840,000元台幣(來源自官網首頁統計數字截至2017年3月13日)。

目前蘊奇科技團隊共九人。黃文玲擔任蘊奇科技董事長暨總經理,過去曾任職美商甲骨文公司大中華區金融諮詢及實施總監、 德勤(北京)諮詢公司資深經理、財宏科技公司副總經理等,在金融資訊與諮詢行業擁有超過20年的資歷。

此外,蘊奇科技信用風險顧問林庚諭、研發技術經理李承軒、行政經理關玉齡、行銷業務經理賴佩蘭等,都皆在職場上擁有超過十年以上的資歷,專業領域涵蓋系統技術、信用風險、徵審維運、業務行銷、財務行政等領域,同時團隊聘請實踐大學講座教授沈中華博士擔任信用風險顧問。

審核制度與投資組合專利申請

蘊奇科技在P2P交易平台中,目前共提出了三項專利申請案:

一、多條件市場分流,依投資人要求條件做分流,讓投資人可以自由選擇適當的投資組合。
二、資金切割,將投資資金切割,已方散投資風險。
三、公平排序,以最適合借款人的條件排序,讓借款人可以得到最優惠的借款條件。

由以上此三項專利設計,可以讓投資者與借款者得到彼此最利的投資與借款條件,提供最適交易點。

為了保障借款方與貸款方,首先,借款人與貸款者都必須經過「審核制度」: 實名認證、一元認證 、身分證件核對。透過以上三項認證方式,再透過人工審核,以確保本人與身分證件和戶頭帳戶為一致,降低呆帳風險。

另外,蘊奇科技透過五個層面分析借款者的信用評價:

(一)身份(年齡與基本資料等)、
(二)投資紀錄(過去的投資紀錄等)、
(三)交易紀錄(查詢帳戶過去的交易紀錄)、
(四)徵信資料(查詢聯合徵信中心)、
(五)人際網絡(透過社群網路的連結蒐集資料)。

以這五項去做評分,以計算借款人的信用風險與設定信用額度。

屬於「新世代」創業、投資平台

在創新創業EMBA中的學員都在企業中具資深產業經驗與擔任較高階的職位,因此對於產業從過去到現在一路的轉變有更深刻的體會與宏觀的思維。蘊奇科技的創業團隊觀察到現在有越來越多的年輕人不再投入大企業工作,反而轉往微型創業或是透過網路媒介發展自己的事業。

蘊奇科技總經理黃文玲
大企業已經是上個世代的事了,下個世代更靠的是更軟性、知識經濟為主體的產業。

因此,蘊奇科技的成立 希望提供微型商家、青年創業家以及難以界定產值的文創產業,更彈性化、小額高頻的借貸平台 。

蘊奇科技團隊認為不同的世代因為身處在不同的環境背景,對於科技的開放程度也會有所不同,像是對於使用ATM領錢,可能在過去的世代接受度並不高,但是隨著時間的演變,這一世代的人不僅對於使用ATM接受度提升,甚至已成為生活中不可或缺的一部分。

同樣的,Fintech(金融科技)對於身處在1990年後網路興起的世代來說,接受程度普遍來說也會隨之提高。同時,團隊也發現了一個現象,一位20剛出頭的年輕人,以蘊奇作為平台定期投資賺利息,讓 蘊奇科技更相信「年輕人」將會是這塊市場最有潛力的目標族群 。

新創者角度看台灣創業環境

同時,蘊奇科技團隊雖然各自都有著豐富的職場經歷,但在投入新創借貸平台的過程當中,也明顯感受到許多的保守聲音會限制住新創公司的發展空間。問起近期金管會提出的草案,黃文玲表示, 金管會主要是銀行與保險業的立場,來管理新創金融,似乎無法完全站在新創的立場去考量,若能由行政院底下成立一個跨部門的單位,將更適宜統籌各種新創會面臨的議題 。

另外,蘊奇科技以新創者的角度觀看台灣P2P市場,認為創業者不能將目光鎖定在台灣,市場並不足夠大,必須要放眼海外。台灣畢竟四面環海,在過去台灣許多企業家都是領著皮箱走出海外發展事業,現在的我們只需透過網路就可以與臨國做生意,因此必須要有對外發展的企圖心。

由交易出發, LendBand 還有很多絕招

營運P2P借貸平台,目前營運收入來自從向借款人收取手續費用,但這只是第一階段,他們有個具體的階段性規劃,團隊表示,LendBand 的成長空間及願景十分的大,團隊成員也會持續努力,將規劃的每一步走的踏實及穩定。希望能把市場經營成功之外,也能讓更多人因為 LendBand 得到幫助,而蘊奇科技也能持續茁壯。

不過礙於些機密,團隊希望大家能抱著期待體驗接下來的服務,在這邊就先不透露希望大家拭目以待!

快問快答

Q、希望提供這個社會什麼價值?希望解決甚麼樣的問題?

FinTech初衷是讓使用者獲得最大程度的資訊透明,透過去除中間化以改善服務效率及彈性。LendBand平台以專業透明的機制幫助客戶公平安全的進行交易,期待透過提供多樣的金融產品媒合服務,連結實體及虛擬社群,以滿足客戶在各生活面向的金融理財需求,與不同面向的相關商家及客戶相互形成生態圈。

Q、就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?

「LendBand 蘊奇線上」提供P2P網貸媒合的服務,借款方可以在專業公開的平台以較低的利息獲得短期小額資金,而出資方也可以透過這個平台進行自主理財,獲得比銀行定存及股票基金更好的投報率,清楚掌握自己的理財組合。

團隊資訊

公司名稱:蘊奇科技股份有限公司
公司服務:FinTech-P2P數位金融交易平台
公司成立時間:2016/05/17
服務上線時間:2016/10/01
公司網站:LendBand
粉絲專頁:LendBand Facebook
團隊人數:9人

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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