網路借貸平台危機爆發,中國金融難民:我的人生毀了
網路借貸平台危機爆發,中國金融難民:我的人生毀了

借不到錢就上網借

過去,想要向銀行等傳統金融機構借錢,得有一定的信用並且通過嚴格的審核,然而,隨著網路集結資源的能力越來越強,許多人開始做起了P2P(peer-to-peer)網路借貸的生意,利用網路平台媒合借貸雙方,讓難以在銀行借到錢的小型企業,可以直接向個人或法人借錢,出借人則能獲得優渥的利息。

全球最大網路借貸市場

在中國,P2P網路借貸市場比世界上任何國家加起來的規模都還要大。根據深圳市千成互聯網金融研究所的統計,其中流動的貸款額高達1.49兆人民幣(折台幣約6.76兆元)。

監管有漏洞 民眾血本無歸

然而,作為一種新興的金融投資工具,中國政府正想辦法彌補監管漏洞,近日也開鍘了不少違法吸金的P2P網路借貸平台,這些黑心平台造成許多投資人血本無歸,紛紛前往北京申訴,希望當局可以幫忙拿回他們投資在這些平台的錢。

「不信平台會倒」

今年28歲,住在北京擔任建築工程經理的受害者A表示,他在上個月突然倒閉的「投融家」P2P網路借貸平台上,投資了超過27.5萬人民幣(折台幣約125萬元)。

他說:「我一開始的反應是不相信,我不信這個平台會倒閉...但最後我得接受真相。」A補充到,他失去的這一大筆錢裡,包含父母的存款、他向朋友借的錢,還有他本來準備拿來買房的基金。

目前,「投融家」P2P網路借貸平台正在接受調查,當局在七月發現「投融家」的老闆失蹤,另外 13名嫌疑人目前被拘留,警方建議受害投資人趕快向他們回報受損情況。

誤信正派經營

在接受CNN訪問時,受害者A表示,他以為「投融家」很安全,是正派經營的公司,因為政府曾經支持過這間公司。

地方官員曾經接受招待

中國國營媒體提到,在「投融家」總部所在的廣州市,公司經營階層曾經招待廣州市政府官員參觀辦公室,還有邀請他們參加奢華的晚宴。

詐欺和犯罪的溫床

上海開源投資銀行顧問公司總經理席維爾斯(Brock Silvers)分析到,中國政府一開始其實是鼓勵P2P網路借貸產業發展的,但是當這個產業在鬆散的管制下,「變成詐欺和犯罪活動的磁鐵後」,當局決定加強取締不法業者。

產業失控 決定加強監管

香港東方融資公司總經理柯利爾(Andrew Collier)說:「監管者...對於取締不法業者越來越認真,因為他們發現這個產業已經失控。」

上百家平台直接關門

根據負責監控P2P網路借貸產業的公司網貸之家的統計,今年七月關門的平台數高達218家。

大型平台成為贏家

中國信而富微型網路借貸公司CEO王征宇表示,許多這樣的P2P網路借貸平台寧願直接關門,也不願意面對當局更嚴格的監管,如此一來反而造成整個市場恐慌,投資人急著想撤回資金,導致許多小型平台現金流出問題,大型平台則從中獲得好處。王征宇說:「有的平台可能因此成為贏家,而大部分的平台則撐不過去。」

集結上京陳情 遭到警察驅離

在「投融家」等P2P網路借貸平台一一倒閉後,不少受害民眾決定集結起來,一起到北京監管單位外陳情抗議,然而等待著他們的是警察無情的驅離。

受害者A說:「在中國,法律只保護一小撮人,不是我們大眾。」

警察上門逮人 放上巴士載往陳情村

參與抗議的王彼得(Peter Wang)表示,他是在睡夢中被上門逮人的警方吵醒,警方以他協助組織陳情活動的理由逮捕他。不只王彼得被逮捕,遠從山東和山西來到北京抗議的民眾都遭到了警方上門逮人,有的人被強制放上巴士載往北京郊外的久敬莊,這裡住著其他想要到北京陳情的民眾。

只在乎避免騷亂

王彼得說:「一旦警方檢查了你的身分證,並且看到了你的陳情資料,他們知道你來這裡是想要保護你的權利,就會直接把你放上巴士。」

「沒有任何管道可以解決問題,他們(當局)在乎的只是避免任何干擾。」

還沒上京就被攔截

除了那些順利抵達北京的抗議者,一名來自上海損失了130萬人民幣(折台幣約590萬元)的受害者表示,有的抗議民眾在往北京的火車上就被攔了下來,被迫留下指紋和血液樣本。

「我們是金融難民」

對於王彼得來說,他和家人總共投資了700萬人民幣(折台幣約3,178萬元)在兩家關門的P2P網路借貸平台上,他們原本想利用這筆錢在年底買房,而現在這筆錢已經不知去向。

王彼得說:「我們是金融難民,不是流氓,我們唯一想要的就是拿回我們的錢,至少拿回一部份。」

人生遭毀 損失上百萬

今年36歲的健保銷售人員B表示,他在「投融家」上損失了140萬人民幣(折台幣約636萬元),他希望抗議能繼續。他說:「我們得為我們的權利奮戰。我的人生已經毀了,現在我像個金融難民。」

政府沒打算救任何人

香港東方融資公司總經理柯利爾說:「對於政府沒有打算救任何人這點,我非常驚訝。」柯利爾預測當這波震盪過去後,P2P網路借貸產業最終會整合大型平台和銀行。

當局十點措施 期待平息民怨

面對受害民眾的不滿,周日(12)當局總算出面回應,提出十項減低P2P網路借貸產業風險的措施,其中包含要求地方政府設置「溝通窗口」,專門處理受害投資人的問題。此外,還有禁止新平台成立,並在中國社會信用評分系統中,把欠債不還者列入黑名單。

鼓勵當局監管 避免迎來產業寒冬

宜人貸P2P網路借貸平台母公司宜信CEO唐寧鼓勵當局趕快好好監管,這樣才能保護那些合法的P2P網路借貸平台,並且懲罰破壞產業、傷害中國金融體系和經濟的違法者。

「否則,這個產業會迎來所謂的『嚴冬』,所有的公司都會受到打擊,不管是違法或是合法的公司都會受傷,每個人都會受損,這是一個沒人想看到的情況。」

「小型企業會失去最重要的資金來源,這不只會傷害金融體系,還會傷到真正的經濟。」

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本文授權轉載自:地球圖輯隊;作者徽徽

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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