勇闖「戰鬥民族」地盤創業,連普丁政府都搶收購!現在他用AI讓借錢變簡單
勇闖「戰鬥民族」地盤創業,連普丁政府都搶收購!現在他用AI讓借錢變簡單

只要上傳薪轉紀錄、身份證件,每個月就有四次,可以領新台幣2,000元「日薪」的機會,這是台灣FinTech新創Adenovo (諦諾科技)最近推出的「aifianBacon 培根日薪」服務。諦諾科技雖然在台灣還不是一家名聲響亮的新創,但過去兩年已經接連獲得阿里巴巴創業者基金、兆豐創投的投資。

創辦人劉晉良曾經在俄羅斯念書、創業,公司還被普丁政府相中收購,「唯一限制你發展的,是你的努力與才智,而不是你有多少錢。」劉晉良想透過科技的力量,打破市井小民與傳統金融機構之間高牆,建立起人與機構之間的熟悉感,讓個人的天賦不再受困於資本。

抓住機遇與時機,俄國政府也來敲門

來自彰化的劉晉良今年35歲,他在紐約大學攻讀國際關係畢業的那年,剛好遇上金融海嘯,就業環境不佳工作難找,「我從19歲開始就一直很想創業,在紐約唸書的時候認識了俄國同學,就跑到聖彼得堡大學攻讀碩士。」

在俄國念書時,劉晉良正好遇上俄國政府推動導航系統民用化的時期。地球上有許多導航系統,大眾所熟悉的是美國為首的GPS,另一套則是俄國的格洛納斯系統(GLONASS),為了將這套系統民用化,俄國政府規定境內銷售的車子,都要裝上格洛納斯系統,不過多數車廠從國外進口GPS晶片模組後,卻苦無與汽車介面相容的軟體可以操作,「這個東西需要有人做!」於是劉晉良寫了一套可以整合系統的軟體,解決了系統無法整合的困境。

GLONASS
劉晉良靠著整合定位系統格洛納斯系統(GLONASS)的軟體,成功打進俄國市場。
圖/ shutterstock

2009年劉晉良剛到俄國時,當地並沒有正規的計程車隊,一直到2013年才出現以手機App叫車的模式。新興商業模式一出,許多司機都想貸款買車投入這股商機,但審核車貸必須投入大量時間成本考核個人信用,劉晉良開發出一套自動化的車貸審核系統,吸引俄國許多車行、銀行使用,俄國政府也主動來敲門,「剛好遇上這個機緣,後來這個公司就被政府收編了。」

努力的人,為什麼得不到資本幫助?

這些都只是劉晉良創業路上的逗點,在某次出差途中,劉晉良遇到了一位來自索馬利亞的司機,「他告訴我生活過得很苦,吃不飽、女兒也無法上學,後來用高利貸借錢,買了一台車,透過共享經濟平台的幫助,順利賺到足以溫飽的金錢。」

過去做技術的劉晉良發現,在俄國做技術時,感覺像在替政府服務,他第一次理解到好的商業模式,可以對人的生活影響這麼大,「我當時就想,創業就是要做真正可以替人類產生價值的題目。」

那名索馬利亞的司機之所以會找上高利貸借錢,就是因為銀行不接受他的車貸申請,「為什麼這麼努力的人,卻得不到資本幫助?」

銀行從數百年前就存在,傳統的制度下,讓銀行往往只跟有錢人打交道,「雖然跟高利貸借錢,但我當時聽著共享平台的制度,讓他的女兒可以上學甚至學小提琴,在我眼中他是一個很驕傲的父親,那個瞬間他找到人生價值。」劉晉良理解到手機、網路、共享平台,很大程度已經解決資訊落差問題,「但資本問題一直沒有人解決,許多人還是借不到錢,這些人可能要的不多,只是需要幾十萬開一個小吃攤賺錢而已。」

UBER
劉晉良出差時遇到的索馬利亞司機,讓他有了打造普惠金融(Inclusive Financing)服務的構想。
圖/ shutterstock

於是劉晉良回台創辦了現在的諦諾科技,「當時我跟我的CTO(技術長)說,我要做的就是普惠金融(Inclusive Financing)。」以在俄國創業的自動化車貸審核系統為基礎,劉晉良回台後打造進階版的「人工智慧車隊風險評估」軟體,一開始,他發現中國的微信(WeChat)正在透過小程序打造汽車服務,設計出「線上即時車貸系統」,用戶完成身份辨識後,AI可以在五分鐘內快速試算車貸,不必再等上數周。

這樣的構想,全都來自劉晉良出差時遇到的索馬利亞司機,「即時貸款,可以讓天賦不困於資本,唯一限制你發展的,是你的努力與才智,而不是你有多少錢。」2017年在中經合集團副總經理孫紹祖的推薦下,諦諾科技順利獲得阿里巴巴的A輪投資,接著在2018年,又獲得兆豐創的投資。

人人都能接觸銀行服務,打造「普惠金融」願景

劉晉良的創業之路,在2019年將邁入第十年,過去無論是汽車導航或是車貸系統,都是面向企業端的服務,「現在希望大家可以感受到AI帶來的改變,以及對生活的衝擊。」2018年,諦諾科技陸續推出「aifian」、「發票拍立得 aifianShot」、「aifianBacon 培根日薪」三款面對個人的金融服務。

這三項服務的背後,都是想增進一般民眾與金融機構的理解以及信任,劉晉良舉例:「月底跟室友借2000元,不會有太大的問題,因為朋友之間的信任來自平常的互動跟了解。」像是「發票拍立得 aifianShot」,讓用戶用戶只要上傳 7 日內(含當日)的電子發票,就可以得到1 元回饋,每月每位用戶最高可領取 155 元回饋金。

劉晉良
劉晉良的創業之路,在2019年將邁入第十年,過去無論是汽車導航或是車貸系統,都是面向企業端的服務,「現在希望大家可以感受到AI帶來的改變,以及對生活的衝擊。」
圖/ 攝影 / 蔡仁譯

拍發票有兩個目的,第一是可以透過數據蒐集,訓練自家的AI模型,第二則是建立信任,劉晉良回憶:「有一個客戶每天都會在桃園工業區買一罐咖啡、保力達跟地瓜,晚上五點會在桃園某家便利超商買三個便當,透過這些數據,我們可以知道他是勞動階級、家中有三個人、大概在哪裡工作。」透過這些紀錄共享,這名用戶無論是要申辦保險、房貸,都可以讓金融機構取得一定程度的信任,「他用他的生活跟時間,去告訴你他是一個認真過活的人。」劉晉良透露,自2018年11月上線以來,「發票拍立得 aifianShot」每天平均可以收到四萬張發票資料。

目前「aifianBacon 培根日薪」、「發票拍立得 aifianShot」以及結合AI的FinTech 服務「aifian」,上線不到半年的時間,已經累積了七萬名用戶、每日活躍用戶則占總數的40%,劉晉良在訪談中多次提到希望達到「普惠金融」的願景,打造一個可以為社會所有階層、族群提供服務的金融系統,「希望透過這些服務的互動,建立起機構跟個人的熟悉感,讓每個人在未來都能更容易的接觸到銀行服務。」

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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