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 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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