網拍紀錄、餐廳翻桌率、電信帳單，都可能成為替「信用」加分的利器。
餐廳，對銀行來說是高風險產業，凱基銀行商業金融處資深副總王智勇解釋，以餐廳為借款主體，向銀行申請融資案例少，絕大多數，都是負責人以申請個人信貸的方式，來取得資金維持營運，「據統計，有70％~80％以上的餐廳都是金融小白。」他觀察。
餐廳貸，以翻桌率、營業額作為信用評分
但從企業融資徵審角度看，負責人如果動用到現金卡或是預借現金，幾乎很難再申請到企業融資。因此，凱基銀行跟POS點餐系統供應商iCHEF合作，推出「餐廳貸」。
王智勇指出，小規模的餐廳很難提出財報數據，未必能反映真實營運狀況，凱基透過iCHEF的數據，以 餐廳營業額 、 來客數 、 翻桌率 作為依據，設計出一套專屬的信用評分模型，作為貸款給餐廳的依據，銀行依照餐廳規模評分，最高可以貸到額度300萬元。
對銀行來說風險高的產業，逾放比例通常較高（ 指過了期限未正常繳納本息的放款占總放款比率，用以顯示金融機構的放款中可能會面臨客戶無力償還本息的情況 ），不過王智勇表示，餐廳貸推出以來，因為有了客觀數據協助判斷風險，依舊維持0逾放的紀錄。
電信貸、蝦皮貸，採用非典型信用評分數據
同樣的概念，凱基也跟中華電信合作，透過電信帳單是否正常繳款作為依據，推出「電信貸」，日前已經通過金融監理沙盒實驗，結果發現，實驗中的4,000人，有約20％是從來沒跟銀行往來過的信用小白。
擁有大量會員資料、交易數據的電商平台，也是建立信用評分的重要來源依據。
國泰金控副總經理梁明喬觀察，許多電商個人賣家其實月收入都不低，卻因為沒有固定的薪轉資料，貸款條件比起一般上班族差。
「市場上沒有好的角度，去看待這群人的身分跟收入。」國泰跟電商蝦皮合作，推出「蝦米貸」服務。串聯蝦皮內部的數據，包括 過往交易紀錄 、 賣家評價 、 出貨頻率 等多達10多種的參考數據，透過分析，建立一套專屬的信用評分模型。
聊LINE也能增加信用積分
金融服務提供者必須掌握消費者行為，才能提供令人滿意的服務，利用非典型信用數據（ACD，Alternative Credit Data），分析用戶的信用程度，已經成為金融科技新趨勢，且已經有業者開始這麼做。
LINE去年（2019）在日本推出一套用戶計分服務「LINE Score」，這是一套由AI驅動的評分模型，用戶第一次使用時，需先填寫一份15個問題的問卷，系統會依據用戶行為，給出一個100到1000分不等的積分，如果用戶願意分享像是生日這類更細的問題，分數也會因此提高。
LINE Score的目的，是希望增加用戶使用其他服務的誘因，目前跟許多第三方品牌都已經達成合作，LINE總裁暨執行長出澤剛（Takeshi Idezawa）曾說，積分的高低會影響用戶取得優惠服務的差異，例如積分較高的人可以獲得Airbnb訂房優惠，或是有免費租車資格等等。當你使用愈多LINE的服務或分享更多數據資料，都會增加積分數字。
在出澤剛的藍圖中，LINE將跟更多第三方單位合作，透過API串接分享用戶積分數據，不過前提是，每次提供新的合作夥伴優惠跟合作時，一定會詢問用戶是否同意使用條款與條件，「你不同意我們就不做。」也會遵守包括歐盟GDPR（一般資料保護規範）在內的各國法規規範。
台灣的三家純網銀，將在今年底開業，LINE Bank總經理黃以孟曾透露，台灣市場也規畫導入類似的個人信用評分機制，降低年輕人接觸金融投資商品的門檻。年輕人累積個人信用很少，很難在金融機構得到貸款，」未來年輕人能夠在LINE生態圈中，創造出自己的信用分數，讓年輕人可以更容易取得小額信貸，實現普惠金融的願景。
銀行累積數據，放眼更大商機
不過，銀行背後想的，可不只是接觸信用小白客群，而是透過異業結盟、數據分析開創出新的商業模式，銀行的客源、市場，也會進一步打開。
王智勇指出，「餐廳貸」只能服務到iCHEF上的會員，下一步，希望能瞄準零售批發業、製造業、服務業等產業，他認為，未來慢慢也會有像iCHEF這樣的平台出現，可以透過與區塊鏈結合，讓各業者的數據自動上傳到鏈上，讓數據更加完整，應用更方便， 形成各個不同產業領域的金融生態系。
銀行業者從信貸產品，跟信用小白展開第一次接觸，透過各類非傳統數據，累積對客人足夠的認識後，就有先行者優勢，推薦更多適合、客製化的商品，給這群信用小白，開啟過去未能接觸到的新客群。
數據串聯背後，其實也有不少困難需要突破。梁明喬表示，並非所有的廠商都有數據交換的意願或是IT能力，此外，對方願意分享的數據可能只是部分，舉例來說，若賣家得到五星的評價，並不代表他不會倒帳，困難在於，必須在有限的資料中，模擬出用戶的還款能力。
對銀行內部來說，要參考傳統聯徵以外的佐證資料，以及重新串接新的內部系統，流程上來說，也需要勇氣與轉變的決心，而許多先行者，正勇敢跨出第一步。
責任編輯：林美欣
