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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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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