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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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