金融業首例,渣打攜手LnB信用市集跨足P2P網路借貸
金融業首例,渣打攜手LnB信用市集跨足P2P網路借貸

FinTech當道,過去被視為彼此競爭的P2P網路借貸平台和傳統金融業者,也開始走向結盟。

渣打銀行和網路借貸平台P2P業者瑞保網科(LnB信用市集)今(16)日宣布合作,讓該平台用戶不僅可拿到個人投資,也能申請渣打銀行的信貸服務,且不用重複遞交貸款申請文件,免親自跑一趟到銀行對保,渣打銀也成為全台首家與P2P網路借貸業者合作的金融機構。

上線兩年,LnB信用市集申貸量超過50億

LnB信用市集為媒合個人申貸人和投資人的P2P網路借貸平台,從2016年上線至今兩年,目前已註冊用戶數達3.7萬人,申貸量超過50億台幣。而不只是個人投資人,現在只要申貸人通過LnB信用市集的篩選、符合向渣打銀申貸的條件,便能自行選擇要向誰貸款。

LnB信用市集執行長楊瑞芬表示,過去申貸人只能被動等待投資人投資,雖然最快曾有人36秒就配對成功,但也有長達兩個月都配對不成功、默默下架的案例,而這次和渣打合作,便能補足過去申貸人需要等待的缺口,最快24小時就能撥款。

楊瑞芬_LnB信用市集執行長_渣打銀行LnB信用市集合作記者會_2018_05_16_蔡仁譯攝-1-
LnB信用市集執行長楊瑞芬認為,台灣金融科技技術在亞洲不落人後,而現在正是推動FinTech的好時機,希望能開發亞洲其他更大的市場。
圖/ 蔡仁譯攝影

除了時間,申貸金額也有所不同。楊瑞芬表示,為了保護投資人,LnB信用市集的放貸標準相當嚴格,核貸率約1成,相較銀行約4到6成,且每人借款上限就是100萬,而這次渣打銀則提供350萬的申貸上限,可望吸引更多人加入成為會員。

這次合作另一個特點是,整個借貸流程完全數位化:申貸入口是透過LnB信用市集線上填寫,而渣打銀也針對此服務推出「視訊對保」,讓用戶不用親自跑銀行。之所以仍須由銀行對保,楊瑞芬解釋,受限於銀行局規範,金融業目前仍須經過銀行內部的授信流程,無法將信用和利率評核外包。

渣打銀為首間獲准與P2P借貸平台合作的金融業者

金管會去年鬆綁銀行可與P2P網路借貸業者合作,鼓勵銀行與網路借貸平台業者合作,並由銀行公會訂定自律規範,而渣打銀是首間獲金管會核准與P2P借貸業者合作的金融業者。

渣打銀行個人金融事業處負責人林素真表示,系統串接花半年,去年開始和主管機關溝通,從開始規劃合作案到發表,共花了一年多時間。

對渣打而言,與P2P網路借貸平台不只符合他們積極發展數位平台的策略,也帶來過去接觸不到的新客源,「不覺得會擠壓原本市場、反而是加乘。」林素真說。

林素真_渣打銀行個金負責人_渣打銀行LnB信用市集合作記者會_2018_05_16_蔡仁譯攝-2.j
渣打銀行個金負責人林素芬認為,客戶透過數位化申請信貸的趨勢已經出現,「只要產品、合作夥伴對了,我是很有信心的。」
圖/ 蔡仁譯攝影

而這次渣打大方祭出貸款年利率首兩期0.88%的借貸優惠,雖然並未說明他們針對申貸人設下哪些條件,但林素真透露,年紀上傾向25歲以上的年輕上班族或小白領,這類有潛力在財富管理或其他產品跨售展現效益的族群。

事實上,銀行和P2P網路借貸平台業者合作在國外已有不少案例,如美國的Lending Club和花旗銀行、新加坡的Funding Societies和星展銀行、渣打銀在中國也打算和點融網合作推出貸款服務,而法國甚至讓P2P商品變成財富管理的投資型商品。

「金融科技的精神就是創造新的消費者價值。」楊瑞芬說,像這次的合作符合開放銀行的精神,讓資料可跨業傳輸,而這都是讓金融服務變更便利的關鍵。

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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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