美國史上最大紓困變調成50億元詐騙案!金融科技有法可解,台灣準備好跟上了嗎?
美國史上最大紓困變調成50億元詐騙案!金融科技有法可解,台灣準備好跟上了嗎?

今年四月美國政府為了因應疫情對就業市場及中小企業的衝擊,緊急宣布了大撒錢薪資保護計畫(Paycheck Protection Program,以下稱PPP貸款),只要是500人以下的公司可以根據情況申請金額不等的貸款。重點是,只要企業主將這項貸款使用在員工薪資,租金或其他特定條件下,政府答應全額買單,幫你養員工!

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振興或是撒錢?統計數字看端倪

根據今年六月出爐的報告,PPP計畫已經貸出超過五千億美元的貸款,將近是過去中小企業平均貸款的三十倍!

將近65%的貸款小於5萬美元,以申請條件換算下來,公司規模大概是每月薪資支出不到兩萬美元的小型商家。截至六月的統計,大約有五千多萬的員工受惠於這項貸款,而暫時保住工作跟薪水。

申請亂象,可憐的總是沒人疼的微型商家

這項政策宣布的又快又急,在資格跟配套都還不清楚的情況下,整個紓困救濟金變成了小商家跟大企業的申請大亂鬥。

這項緊急的大撒錢,讓許多在一級重災區的商家,如健身房、酒吧、餐廳等,可以暫時保住員工及生意,但多數的微型商家卻面臨求助無門的窘境。小型商家因為營收低風險高,本來就不是銀行的尊榮客戶,更難以獲得銀行在貸款上的協助。微型企業多的是老闆兼員工,白天忙著救快掛掉的生意,晚上查資料寫貸款申請書,如果家裡又有因為疫情無法上學的小孩,小企業主最後往往只能兩手一攤,宣布放棄。

反觀另一端稍有規模的大企業,財會部門跟銀行窗口看到消息後立刻動作,趕著在貸款上限額滿前拿到補助。政策宣布不久後,就爆出知名企業如Shake Shack(美國知名連鎖漢堡店),茹絲葵牛排等連鎖上市商家,都在核准的補助名單之內。Shake Shack 最後也在輿論壓力下,宣布退還一千萬美元的補助款。

不要忘了,PPP貸款中有65%都是五萬元以下的微型貸款,Shake Shack這一千萬美元的貸款,至少可以再幫助200家的商家跟他們的員工。而這段申請大亂鬥期間,所暴露出來的申請門檻及問題,也被許多人批評是大撒納稅人的辛苦錢。

荒腔走板的查核與防不慎防的金融詐騙

大撒幣的同時,有一群人也開始虎視眈眈準備大發災難財。

貸款詐騙五花八門,有人用已經關門大吉的建設公司申請貸款再拿去買哈雷機車; 有人假造財報申請貸款,再拿補助金去買跑車;有人的公司則是莫名其妙長出許多員工,更用此詐騙到百萬補助款。

詐騙案層出不窮,司法機關也立刻展開調查。美國司法部在九月宣布起訴了57人,總額達一億七千五百萬(約台幣50.7億元)的PPP貸款詐騙。雖然如此,相對龐大的紓困規模,目前揭露的金額看來僅是冰山一角。

金融科技早已Stand By,資源整合才能加速救援

這次美國政府在PPP貸款的作業流程跟審核上,最令人詬病的就是申請資料繁瑣,耗費大量非必要的人力成本,且貸款詐騙案層出不窮。美國身為金融交易高度數位化的國家,蓬勃發展的金融科技早已培育出許多產品,可以直接前線支援。以下列幾項金融科技公司為例:

VISA
圖/ 截圖自Telecoms

金融交易資料整合商:Plaid

Plaid做的是銀行帳戶及資料串接。透過Plaid,使用者可以輕易整合不同銀行帳戶至第三方APP,從APP做金融交易或資料查詢就再也不需要一個個進到各家銀行帳戶操作。Plaid在今年年初被Visa以高達53億的金額收購,多家大型金融及科技公司如美國運通,Venmo都是使用Plaid支援他們的帳戶整合功能。

Plaid整合金融帳戶快速且容易,如果應用在審核申請貸款戶的歷史營收及交易資料,可達到簡化流程,加快速度,且大幅降低人力成本的效果。透過直接跟銀行端連線,也可以減少財報造假的詐騙機會。

中小企業薪資軟體:Gusto

矽谷的FinTech獨角獸Gusto是一家做員工薪資及福利的SaaS服務商。透過跟Gusto的整合,可以輕鬆全覽申請過去的員工薪資金額及趨勢。企業在申請還款豁免時,也可以迅速提供公司妥善使用PPP貸款於薪資發放的證明。

詐騙預防及偵測:Checkr

去年年底剛加入獨角獸的Checkr是一個提供個人背景資料查核的公司。除此之外,市場上也有許多產品針對不同應用及資料,使用人工智慧來偵測及預防金融詐騙。整合這些資源,可以進一步降低貸款詐騙的發生。

美國這次的PPP貸款,是根據公司每月薪資的支出作為申請依據,並依此作為日後貸款可不可以被豁免的基準。從申請,審核到債務豁免都牽涉了大量的金融資料。古法煉鋼不僅曠時費日,更增加了許多不必要的人力成本。美國的公部門若能再進一步整合這些金融科技產品,不僅可以加快撥款的速度,降低專案執行成本,也同時預防詐騙案的發生。

在下一次危機來臨前,台灣的金融科技準備好了嗎?

台灣在這次疫情中,幸運的只有擦撞傷。國內的三倍券辦得如火如荼,但當有一天必須面對緊急紓困貸款時,以台灣目前的金融科技基礎建設來看,可以派上用場嗎?

金融科技要能蓬勃發展,除了要有新創團隊的加入外,金融機構及開放的金融資料扮演生態系中相當重要的角色。目前台灣在開放銀行上(Open Banking)分為三大階段:

1、公開資料查詢:如銀行的商品資訊,各行利率比較等。
2、消費者資料查詢:帳戶個別資料屬於使用者資產,可由使用者授權讓第三方查詢。
3、使用交易面資訊:可透過第三方來進行帳戶交易,扣款、整合等。
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圖/ 截圖自Sophia Technology

以美國的狀況為例,要能純熟發展到這些終端的應用,必須要走到第三階段交易資料的查詢使用。更不用說因為這次疫情而加速許多金融機構的數位化,讓金融科技產品更加普及。目前台灣正試行到第二階段,離真的開始開發第三階段的產品不僅還有相當大的一段距離,要更進一步走到數位產品普及化,更是遙遙落後。

美國及其他多數國家,在這次疫情危機中,被強迫加快數位轉型的腳步。台灣在經濟上幸運地沒有受到疫情太大的衝擊,若沒有把握這段優勢,專注在數位轉型及金融科技的基礎建設,在面對不可測的未來及下一階段的挑戰時,將會是一個經濟發展上的隱憂。

責任編輯:文潔琳、蕭閔云
本文授權轉自:Sophia Technology

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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