助信用小白借到救命錢!背後有AI科技撐腰的貸鼠先生,為何還用人工一對一客服?
助信用小白借到救命錢!背後有AI科技撐腰的貸鼠先生,為何還用人工一對一客服?

談起郭建甫這個名字,一般人可能印象不深,但大部分人一定都用過陌生來電辨識軟體Whoscall,郭建甫正是Whoscall開發商走著瞧(Gogolook)的創辦人,今年九月,他才剛因為開發Whoscall,讓許多人免於詐騙、騷擾、推銷電話,獲得第4屆總統創新獎。

過去,Whoscall幫大家擋掉銀行行銷電話,多年累積的資料,幾乎可以說是台灣最大的防詐騙資料庫。

郭建甫開始思考,以防詐為出發點還能多做些什麼?兩年前,他瞄準金融領域,發現許多人因為辦貸款被詐騙,所以他的目標就是,當民眾有資金需求時,透過科技的力量,成為大家的後盾。

今年三月,郭建甫的第二個創業題目誕生,推出防詐信貸比較平台「貸鼠先生」,他為什麼看好這塊市場?

疫情助長借貸需求,卻也讓詐騙案增加

貸鼠先生目前跟國泰世華商業銀行、凱基商業銀行、匯豐銀行、花旗銀行、渣打銀行、王道銀行等六間銀行合作,申貸者只要在平台上輸入欲申貸的金額、貸款期間及是否持有信用卡等基本資訊,最快可以在30秒內算出各家銀行的總費用年百分率、手續費及每月最低還款金額。

不過,市面上已經有許多信貸比較產品,除了基本的比價,Gogolook推出的「貸鼠先生」,究竟有何不同?答案就是Gogolook團隊最擅長的「防詐」。

Gogolook
郭建甫從兩年前開始思考,還能以防詐的出發點,多做一些什麼?兩年前,他瞄準金融領域。
圖/ Gogolook

疫情爆發以來,許多人生計受到影響並向銀行借信貸,應付短期資金需求。不過,從事勞動工作的藍領階級若平時沒有跟銀行頻繁往來,並不容易借到錢。

「很多詐騙案層出不窮,」Gogolook創辦人郭建甫一臉憂心地說,一些詐騙集團專門瞄準這些借不到錢的族群,仿冒成知名銀行假裝要借錢,實際上可能是為了騙取個資、錢財。

超傳統一對一客服,卻讓團隊有了意外收穫

貸鼠先生推出真人的「一對一線上服務」,透過LINE、Facebook協助民眾辦理貸款,以及解答對於貸款的疑難雜症。這項看似簡單、超級人工的諮詢服務,卻讓Gogolook團隊有了意外的收穫。

Gogolook產品長謝守澤說,「很多團隊中的工程師其實不知道世上苦人多,甚至不知道信貸的邏輯。」其實這不是沒有道理,一般白領上班族,有每月的薪資往來紀錄作為還款信用依據,向銀行申請信用卡、貸款等服務,一點都不難。

但計程車司機、市場菜販這些藍領階級就不同,他們認真工作,但收的是現金,缺乏與銀行往來紀錄,銀行因為沒有足夠的資料判斷信用程度,就不會借錢給這群人。

貸鼠先生的一對一線上諮詢自三月試營運以來,遇到不少低收入戶的民眾詢問貸款資訊,謝守澤回憶:「當時政府推出紓困貸款,有人就換擔心如果申請了,是否會影響自己申請信貸。」貸鼠先生幫助民眾理解申請貸款需要的資料與步驟,推薦適合的方案,找到願意借錢給這群「信用小白」的銀行。

在沒有大規模廣告、行銷的情況下,貸鼠先生成功核貸總金額突破新台幣一億元、核貸率高於市場平均值30%、超過一千人採用真人諮詢服務、媒合超過二千筆以上的申貸送件。

謝守澤透露,試營運運期間,並沒有專職的客服人員,許多員工都會一起抽空協助回覆,幫助工程師走出同溫層,了解民眾在貸款時,為什麼會被騙?客戶最常問那些問題?

郭建甫說,現在這些經驗都在打基礎,除了可以修正產品的設計,未來這些資料可以進一步發展成聊天機器人(ChatBot),透過人機協作的方式,用更自動化的方式提供諮詢服務。

Gogolook
謝守澤(圖右)透露,是營運運期間,並沒有專職的客服人員,許多員工都會一起抽空協助回覆。
圖/ Gogolook

從貸款比價,看郭建甫的「防詐」大夢

現階段貸鼠先生的商業模式相對簡單,協助合作銀行接觸到貸款客戶,成功核貸會彼此分潤。郭建甫認為,如果光看現在的服務內容,確實跟市面上的服務沒有太多創新與區隔,不過,他看好開放銀行的趨勢,隨著第二階段(客戶資料)、第三階段(交易資料)的進展,可以延伸出夠多創新應用、商業模式,讓貸款服務被翻轉。

這可以從服務模式、信用評分兩大面向來看。

以前申請貸款,要到銀行網站一個一個查詢利率及還款資訊,提出貸款申請與文件後,還要經過漫長的審核時間才可獲得貸款。郭建甫說,接下來透過開放API(Open API)串接銀行端用戶資訊,在用戶主動合法授權下,進行跨行貸款快速媒合與審核,讓申貸者可直接在貸鼠先生平台,完成一站式信貸服務。

而為了幫助「信用小白」也能借到錢,Gogolook會用先前在Whoscall創業中擅長的防詐資料庫與AI技術,在用戶主動合法授權之下,提供申請人的電話是否曾被回報為詐騙號碼、高頻封鎖紀錄、廣告興趣等資訊,作為銀行替代性數據,用於信用風險參考,達成「普惠金融」願景。

郭建甫的理想不只如此,他希望有一天,能夠整合Gogolook旗下所有的產品,發展出「信任生態圈」,也希望推動「防詐教育普及化」,透過教育主動防範詐騙於未然。同時強化資料可攜性價值,在開放銀行的概念下,讓用戶主動合法授權自己的資料,運用防詐詐資料庫與AI數據分析技術,打造更安全的金融體驗,進而使社會上不再有人因為詐騙,失去錢財或個資。

Whoscall過去幫大家擋掉詐騙電話,現在貸鼠先生,要幫大家擋下金融詐騙。

責任編輯:錢玉紘

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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