貸款詐騙案層出不窮,區塊鏈能修補「信任」?這家新創讓金控大戶、純網銀搶合作
貸款詐騙案層出不窮,區塊鏈能修補「信任」?這家新創讓金控大戶、純網銀搶合作

三家純網銀首度同台參展,今年的FinTech Taipei顯得格外熱鬧,各家銀行紛紛端出創新產品較勁。不過就在LINE BANK、中國信託展區之間,有一家新創出現在金融機構而非新創展區,顯得格外引人注目。

「這次花了不少錢卡到這個好位置。」區塊鏈新創BSOS執行長黃朝秋笑著說。成立剛滿一年的BSOS,已經是多家國內大型金控的合作夥伴,更有許多不能公開的大型專案正在進行中,當密碼貨幣熱潮回歸冷靜後,區塊鏈技術究竟可以如何顛覆金融產業?

傳統金融供應鏈存在「信任」問題

問起為什麼創業?曾在華碩任職6~7年的黃朝秋淡淡的說,過去的他壓根沒想過這件事,跟多數人一樣,他曾經只想把手上的工作做好,安穩過日子,對於未來沒有太多想像。

五年前他加入獵豹移動擔任App產品負責人,受到環境的感染,選擇踏入區塊鏈的世界。但黃朝秋並非區塊鏈信仰者,「我以前是做產品的,不是幣圈的人。」BSOS著眼的是應用,要從產品服務角度切入區塊鏈領域。

BSOS
就在LINE BANK、中國信託展區之間,BSOS出現在金融機構而非新創展區,顯得格外引人注目。
圖/ BSOS

看了騰訊區塊鏈白皮書,與業界人士交流後,BSOS認為「區塊鏈供應鏈金融」,無論是在產業前景或區塊鏈技術發展都相對有前景,那BSOS究竟想解決什麼問題?

我們生活周遭每天使用的產品,都是透過供應鏈中各方參與的廠商、企業共同努力才得以生產。供應鏈中通常有一個最核心的企業,搭配上下游的廠商,其中供應商和經銷商往往是中小企業,有可能因為大公司撥款帳期較長,需要向銀行貸款,尋求資金挹注,這就是所謂供應鏈金融(Supply Chain Finance)。

傳統的供應鏈金融,面臨資訊透明度差、單據難以驗證真實性、交易追溯困難等問題,金融機構無法快速有效驗證融資資料的真實性。 貸款詐騙案例層出不窮,且高度仰賴人工審核,也讓業務成本無法降低,是目前供應鏈金融的一大痛點

舉例來說,許多中小企業會用發票融資,銀行將該公司帳上未付結算作為抵押品,來發放貸款,可是供應鏈中的參與方,很多時候使用規格不一的帳本,資訊透明度不佳,就有可能導致上述問題。

但供應鏈中的三方,都希望貸款可以成功,銀行想賺錢、供應商想借錢、核心企業想維持過往的帳期,但卻怕被倒帳、收到假數據,彼此存在極大不信任。

區塊鏈有效降低風控成本,大型金控積極導入

黃朝秋認為,傳統供應鏈金融背後存在極大的信任危機,區塊鏈很適合用來解決這項問題。 BSOS開發出了BridgeX 技術,這項技術可以快速建立供應鏈區塊鏈數據協作平台,利用區塊鏈不可竄改的特性,把供應鏈個個參與方的資產數據,加密存證後上鏈。

不過,區塊鏈只能確保資料不被竄改,不能確保資料的正確性,因此,BridgeX有一套「多方背書」的制度,也就是供驗鏈中的各方,像是核心企業、會計師、物流商,都可以針對每個數據節點作驗證,便可形成一連串真實可信、可追溯、不可竄改的資產歷程紀錄。

往後供應商申請融資時,區塊鏈平台可以提供金融機構完整可信的融資資產履歷,降低風控成本,以及作惡的風險,大幅提升供應鏈金融的運作效率。「對銀行來說,這已經是從已知用火,進步到工業時代的差別。」黃朝秋說。

Logistics
黃朝秋認為,傳統供應鏈金融背後存在極大的信任危機,區塊鏈很適合用來解決這項問題。
圖/ shutterstock

BSOS針對區塊鏈供應鏈金融開發的BridgeX系統,可以快速在鏈上執行業務流程,透過自動化的智慧合約,維持系統的永續維護,即使不具備區塊鏈技術的IT人員,也能透過API,輕易串接自家系統。 成立才短短一年,BridgeX系統已經被國內外大型金控採用,甚至連純網銀業者也表示感興趣。

開放銀行信任問題,區塊鏈也是解方之一

不只是供應鏈金融,BridgeX系統能應用的場景非常多元,像是近期討論度極高的開放銀行(Open Banking),概念是銀行透過API,與第三方業者串接服務。然而,第三方業者整合多家銀行資訊,以及與使用者互動後所產生的新數據,存在數據歸屬與存放問題,各家金融機構如何共同維護這些資料,背後其實也是信任問題。(開放銀行興起,圖解全新金融生態系帶來的大變革

open banking
第三方業者整合多家銀行資訊,以及與使用者互動後所產生的新數據,存在數據歸屬與存放問題,各家金融機構如何共同維護這些資料,背後其實也是信任問題。
圖/ 趨勢科技

BridgeX可以協助金融機構、第三方業者將原始資料加密上鏈,配合多層多簽的權限控管機制,確保資料寫入的真實性,開放銀行生態系中的參與方,就能安心在平台上共享數據,好處是不必仰賴單一中介機構,也不會因單一機構發生問題而造成系統崩壞,是開放銀行發展之下,具有潛力的解決方案。

與金融業合作,新創BSOS克服兩大困難

區塊鏈供應鏈金融仍是很新的概念,黃朝秋觀察,產業要真正成熟應用,還需要2~3年的時間。國內許多銀行雖然開發區塊鏈應用的技術仍不成熟,但傳統金融業對於新技術的態度正在轉變,這也是為什麼國內許多大型金控,紛紛找上BSOS建立平台。

跟民眾財產有重大關係,謹慎、保守是金融業一直以來的產業特性,對走在技術前端的區塊鏈新創來說,與金融業合作,如同與大象共舞。

BSOS
「對新創來說,每拖過一天,我們就離死亡更進一步。」BSOS執行長黃朝秋說。
圖/ 侯俊偉攝影

黃朝秋認為,一開始必須先把金控對於區塊鏈的知識,拉到雙方可以溝通的程度,但這卻不是最難的,「金融業的DNA就是很謹慎。」某次BSOS團隊只是跟客戶展示產品流程圖,對新創說,重點是討論產品功能,但是金融從業人員的重心,會放在流程圖上的模擬數字,「數字不是真的都不行,後來我跟他們說模擬數字可以編輯,」這才讓雙方慢慢找到合作默契。(台灣導入區塊鏈驗證創全球首例,這兩個地方的販賣機可以買酒

另外一個挑戰,是銀行內部流程嚴謹,沒有任何一位員工可以單獨決定一件事情,專案進展時間往往拖比較久,雙方工作節奏有著天壤之別。「對新創來說,每拖過一天,我們就離死亡更進一步,後來我們也慢慢接受步調稍微不那麼快了。」黃朝秋靦腆的笑著說。

責任編輯:陳映璇

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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。

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