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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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