中小企業一再被銀行拒絕嗎？這次不找銀行讓新創團隊 FundPark 幫你搞定！|數位時代 BusinessNext

成員多半出身金融業的新創團隊 FundPark，運用金融業修練的專業背景要回頭打過往金融業無法解決的痛點。他們做的是台灣少有但近年在國際間迅速成長的P2B貿易融資平台（像是英國的FundingCircle），目前只專注在中小企業的貿易融資處理。

執行長Anson的父母本身就是經營中小企業，28歲的他，上一個職位是匯豐銀行商品貿易部門的VP（Vice President），這樣的背景讓他明白中小企業其實有時只是需要一筆資金周轉，但向銀行融資時經常碰到抵押品或總營收不足、等待審核與放貸的時間過長等問題，同時也能理解以銀行的角度來說，放貸給中小企業既麻煩又高成本。

在銀行工作的期間，他一直把這個問題放在心裡，後來碰上金融科技崛起，使他開始思考金融業的未來。

隨著念頭越來越強烈，他毅然放棄穩定且優渥的薪水，與同樣在銀行工作的兩位朋友，在2015年8月出來創立FundPark。

"Business just got easier with us."

目前FundPark的成員有曾在各大金融機構從事風控、投資、貿易的專業人員、銀行界的資深前輩，以及行銷人員與軟體工程師。他們的核心理念是希望幫助有好點子但口袋還空空的中小企業融資更輕鬆、快速，團隊經過不斷的修正之後設計出現有的這套商業模式－

整個交易建立在一份採購訂單的基礎上，作為中小企業融資的依據，FundPark會將這份訂單拆分成多筆小訂單，以降低投資門檻，供多位投資人認領。

集資完成後即開始生產商品，最後商品會直接到買家手上，而投資人拿到利息。這整個交易過程的金流都交付信託公司管理，沒有其他人會經手到錢，包括FundPark自己也只有向中小企業收取手續費，這麼一來，就不會有一方有「捲款潛逃」的機會，也能確保錢都是用在生產過程中、去向明確。

信託機制

交易過程的背後以買賣合約作為法律依據，如果最後買家不要貨的話，借貸方(中小企業)就必須買回去。而FundPark的風控參數主要三項－

一、中小企業、製造商、投資人的背景
二、中小企業、製造商、投資人的信用狀況
三、中小企業老闆的個人信貸、個人社交情形

並依據以下五項條件作為決定利率－

借貸時間長度(至多不超過半年)
借貸金額
交易週期
中小企業文檔完備度
投資風險

而根據團隊表示，目前香港的投資報酬率約在6~9%。

專注徵信、風控及媒合業務，使中小企不再煩惱資金

FundPark明白中小企業最需要的是流動資金，他們 專注在訂單與應收帳的小額貿易融資 （上限為100萬美金）， 主要負責徵信、風控及媒合的業務 ，因為針對的問題方向明確，因此效率比銀行好上許多。

團隊表示，目前 審核到放款大約只需花費3個工作天 ，除了解決過往銀行體系處理緩慢的問題，更能有效率幫助中小企業手上有足夠的流動資金做周轉、投資，也有更多籌碼去和廠商談條件。

主攻物聯網、電子產品企業

FundPark目前在香港已經手90多萬美金，最低融資金額是10,100美金、最大的一筆則是30萬美金。

主打中小企業做為目標對象的FundPark，當然不會忽略以中小企業為經濟主體的台灣。台灣中小企業數量多之外， 產業內科技人才多、產品質量高的特質也是吸引他們前來開發市場的原因 。因應到市場、產業趨勢，團隊也表示若是能多與 台灣物聯網、電子產品相關企業 合作，會很開心自己對於產業發展助一臂之力。

金流不是重點，資訊流才是

FundPark不經手金流，利用資訊流來不斷強化風險模型，逐漸發展成一個品牌才是他們的目標，打算屆時以此跟銀行做生意，也可以透過交易紀錄提供客戶(中小企業)信用憑證，與中小企業成為互助夥伴。並預計在2、3年間建立起資料庫，吸引機構投資者成為用戶。

Anson提到，FundPark在台灣之後的下一站是新加坡，逐步做到跨國資金流通是願景之一。

然而，為什麼是新加坡？

Anson表示香港的創業生態圈在這幾年硬體進步不少、創業成本也降低了，但軟體資源和思想就進步得比較緩慢，像是許多團隊融資很難跨越到B輪，並觀察到新加坡金融管理局與幾家銀行都開始逐步開放API，期許台、港金融業都能跟上腳步，這樣客戶才能得到最好的服務及協助！

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？

中小企業在許多國家的GDP都佔了極高的比重，有許多點子不錯的中小企業因為融資困難而難產，我們希望透過FundPark讓他們手上有更多流動資金去實踐理想。

Q：最主要的客戶群？

創造IoT和電子產品的中小企業。

Q：目前該服務的獲利模式為何？

A:向中小企業收取的手續費

Q：就目前市場狀況，您認為貴公司服務的競爭優勢為何？

雖然現在有許多大型籌資平台，但我們的風險模型和資金管控機制完整，且有一張出貨單才能融資，金流也只給第三方信託公司經手處理，有助於降低投資者的風險、讓中小企業更容易募集到資金。

Q：最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？

風險模型相關問題。

我們對交易進行了資金管控，在大多數籌資平台，借貸人是直接獲得資金的，而在我們的平台上，錢是直接交給製造商、供應商，並直接從買家那裏來的。

再來，我們收集了重要的交易模式資料，分析交易的可信度，還有審核買方和供應商的信用情況、確認採購訂單和發票，以及中小企業所有者的社會信用評分。

Q：創業，教會你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？

當理念不被認同時，應該去思考自己的模型是不是不夠好，或者是不是沒讓對方理解自己的產品。
融資時要找的是"smart money”－理解這個領域、懂得團隊的投資人。
不要因為幾次失敗就太絕對地否定自己的產品，而要去想要用什麼其他的方式讓它變得更好，如果你正身處在低潮期，繼續往前走吧！

團隊資訊

公司名稱：FundPark
公司服務：P2B貿易融資平台
公司成立時間：2015/8/31
服務上線時間：2017/6/1
公司網站：FundPark
團隊人數：13人

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問