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。

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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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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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