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!
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!

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。

執行長Anson
我是不是能利用我的專業創造更棒的價值?

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
新加坡在金融已經有一些銀行開放API,希望台、港能跟進。

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

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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