Fintech供應鏈金融服務大不同
Fintech供應鏈金融服務大不同

全球金融科技企業正成為供應鏈金融市場極具變革性的推進力,銀行等金融機構根據產業特點,圍繞供應鏈將核心企業的信用進行延伸,將資金注入鏈條中相對弱勢的環節,有效幫助中小企業盤活流動資產。

儘管供應鏈金融有諸多好處,但傳統供應鏈金融模式一直被如何高速有效審核交易真實性並縮減複雜的人工審核流程、如何拓展資金來源、以及如何實時風控等問題困擾,抑制了供應鏈金融的發展潛力。可喜的是,近年來我們見證了金融科技技術的迅猛發展,同時亦促使供應鏈金融有更多發展。

外界常誤以為金融科技滲透供應鏈金融,是將流程從線下搬到線上,實際情況並非如此,金融科技的供應鏈金融是以大數據分析、人工智慧、區塊鏈以及雲計算等技術為基礎,從審核、數據分析、風控等多個環節引入新的數據、新的風控流程,以及新的定價模型等。

眾多行業競相投入,供應鏈金融看漲

在金融科技供應鏈金融中活躍的主角非電商、支付公司和物流公司莫屬,傳統行業企業也躍躍欲試,以拓展金融收入。國際上,包括亞馬遜、UPS、沃爾瑪為全球多個國家的小企業提供供應鏈融資;而在中國,也有京東、阿里巴巴等電商平台積極為其生態系統里的中小企業提供融資。

尤其是中國,得益於電商業務與第三方支付業務的普及,早已迅速進入以通過互聯網收集大量用戶並提供金融服務為標誌的金融科技2.0時代。現在中國金融科技正向3.0時代過度,即通過大數據、人工智慧、雲計算、區塊鏈等金融科技技術根治傳統金融模式的痛點和難點,這其中就包括為供應鏈金融發展遇到的難題提供切實可行的解決方案。

傳統供應鏈管理以及供應鏈金融仍然面臨透明度差、單據難以驗證真實性、交易難以追溯、交易容易存在爭議等問題,運用金融科技可以使得供應鏈金融的各個環節更加透明、可追溯,使得曾經無法定價的風險可以被量化,曾經無法滿足的貸款需求得到滿足。目前典型業務模式包括電商主導的農業供應鏈金融、區塊鏈供應鏈金融解決方案、以及去中心化的應收帳款融資方案等。未來,隨著各種金融科技技術的應用逐漸成熟、更全方位的數據積累,相信會激發更多供應鏈金融的潛能。

以阿里巴巴旗下螞蟻金服農業供應鏈金融產品為例。傳統金融機構涉農意願較低,源於農業天然的高生產風險、高市場風險、農業市場高度資訊不對稱等特點。而螞蟻金服通過與農業龍頭企業合作方式、採取專款專用方式實現閉環資金掌控、引入保險公司增信等措施打入農業供應鏈金融市場,使得曾經高風險的農戶貸款也成了可控風險,同時由於將農戶採購流程透明化,進一步提升了產品質量的可控性。

區塊鏈供應鏈金融解決方案

以區塊鏈供應鏈金融解決方案而言,區塊鏈具有不可篡改、高效、低成本等優勢,並且通過在網絡上存儲數據,區塊鏈也消除了數據集中儲存記帳所帶來的風險。區塊鏈技術應用在供應鏈金融的各個環節中可以有效防止交易資訊篡改,提升供應鏈實時監控的透明度,並增加貨物的可追溯性。

相應的創新已經穩步開展,舉一個實際操作中的例子,在中國,發票貼現是一種比較常見的發債方式,金融公司會將目標公司帳上的未付結算作為抵押品並發放貸款。因為不同的參與方都保管着單獨的帳本,可能存在資訊不一致的情況,導致實際操作過程複雜且容易出現錯誤。但如果運用區塊鏈記錄帳本,供應商的交易數據和記錄將會實時無誤的出現在共享帳本上面,而且金融公司根據區塊鏈上的不可篡改的真實交易數據為下層供應商提供融資。

傳統供應鏈管理依賴甲骨文、IBM等ERP(Enterprise Resource Planning)軟體系統提供商,目前IBM是基於區塊鏈技術的供應鏈解決方案的領先者。其中,食品行業有可能是該方案最大受益者,因為這可以通過追溯食品原料來源以及運送儲存歷史而提升食品質量、保障食品安全,提升消費者對食品的信賴。去年6月,IBM被包括匯豐銀行、德意志銀行在內的7家歐洲銀行聯盟選中,打造一個基於區塊鏈的跨境貿易融資平台。

中國的點融網(P2P)與富士康旗下金融平台富金通合作推出「Chained Finance」金融平台。這一基於區塊鏈技術的平台,有助於明晰多層次的供應商和核心企業之間的交易關係是否真實,從而為需要融資的供應商們提供授信,不僅可以追溯到離核心企業最近的大型供應商,也可以追溯到供應鏈遠端小型的供應商。

更大的優點是,基於區塊鏈技術可重建富士康的供應鏈,每個交易將在鏈條上登記和同步,此模式可以複製在其他公司的供應鏈上,根據區塊鏈上不可篡改的真實交易資料為下層供應商提供融資,打破傳統上只有一級供應商從銀行獲得應收款融資的情況,為富士康提供即時供應鏈管理和供應商集中度分析。

去中心化的應收帳款融資方案

2017 年,隨著ICO(Initial Coin Offering)的加速發行,比特幣、以太幣等加密貨幣大幅升值,一系列基於區塊鏈技術應用的ICO項目誕生。其中英國的Populous項目是基於區塊鏈技術的票據P2P買賣撮合平台,全球投資人均可以參與。在平台上交易的票據買賣可追溯,可以防止重複轉讓。Populous的內部信用評級系統是基於企業向英國UK Companies House提供的財務數據,通過機器學習技術不斷強化模型準確度。

在香港,由阿里巴巴旗下香港創業者基金參與投資的Qupital致力於香港小企業的票據轉讓,只不過投資平台只面向機構投資人開放。

供應鏈金融能夠幫助核心企業提升其供應鏈效率,是提升其整體競爭力的重要工具,且因融資過程以核心企業為中心,對資金流、資訊流、物流進行有效控制,將單間企業的不可控融資風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險。隨著金融科技的發展和技術運用,我們認為供應鏈金融還會在更多的領域出現,值得金融業持續關注並投入資源開發。

本文由林彦君授權刊登自台灣金融家雜誌四月號專欄。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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