剛成立就搭上亞馬遜網路雲端服務，英國新興數位銀行OakNorth如何讓借貸變的更簡單？|數位時代 BusinessNext

剛成立就搭上亞馬遜網路雲端服務，英國新興數位銀行OakNorth如何讓借貸變的更簡單？

OakNorth幫助企業節省往返銀行的交通時間和文件準備時間，不僅成功打開市場知名度，公司年營收更是逐年增長，且為世界上發展最快的金融科技公司之一。

英國新興數位銀行OakNorth成立之初就與亞馬遜網路雲端服務（Amazon Web Services, AWS）達成合作，使其服務一推出，就備受外界矚目，並快速獲得軟銀願景基金、Clermont Group、EDBI、NIBC Bank N.V.、Coltrane Asset Management、新加坡政府投資公司（GIC）等來自世界各國的企業及投資機構的肯定，使公司估值快速突破10億美元（約275億新台幣）大關，正式榮獲獨角獸頭銜。

截至目前為止，OakNorth已完成七輪融資，融資總金額超過10億美元（約275億新台幣）；此外，在最新一輪的融資中，OakNorth獲得4.4億美元（約121億新台幣）後，公司估值一舉飆升至28億美元（約771億新台幣），成為歐洲最有盈利能力的金融科技獨角獸。

OakNorth是由里希·科斯拉（Rishi Khosla）和喬爾·帕爾曼（Joel Perlman）共同創立於2015年，總部位於英國倫敦，是一間持有英國銀行牌照的線上借貸公司，主要提供50萬（約1884萬新台幣）到4500萬（約17億新台幣）間的英鎊貸款給中小型企業，旨在簡化傳統繁冗的借貸程序，為客戶帶更好的借貸體驗。

創立OakNorth的靈感來源於兩位創辦人之前的創業經歷，2002年，科斯拉和帕爾曼一同創立金融研究公司Copal Amba，主要為大型投資銀行、私募股權基金、資訊管理公司等金融機構服務；2006年，Copal Amba試圖擴大規模，僅管當時已有穩定的現金流和良好的商業未來規劃，但卻因為沒有傳統資產作為抵押物而無法申請貸款。

因此，兩位創辦人開始意識到，可能有數以萬計的創業者和他們面臨同樣的問題；儘管如此，他們當時依然專注於Copal Amba公司的發展，直到2014年，美國信貸評級機構穆迪（Moody's Corporation）收購Copal Amba後，兩人才毅然決然地創立OakNorth線上借貸平台。

在Copal Amba積累許多財務經驗的科斯拉和帕爾曼，為了優化傳統中小企業的申貸流程，以人工智慧、機器學習、巨量資料分析等技術，開發出線上借貸平台，並與亞馬遜網路雲服務（Amazon Web Services, AWS）合作，成為英國第一間雲端銀行，不僅避免伺服器不堪負荷的問題，更大幅加快線上審核時間。

OakNorth將傳統申貸時，企業需要耗費大量準備時間和繁瑣的流程簡化為3步驟，分別為「選擇所需信貸方案」、「資料填寫及文件上傳」、「通知申貸結果」。幫助企業節省往返銀行的交通時間，更大幅縮減企業在傳統申貸中，需被調查是否為重複申貸案、徵信調查（含擔保品鑑估）、撥貸、追蹤考核等等流程的文件準備時間。

因此，OakNorth服務的出現，快速吸引多間中小企業上門合作，使OakNorth成立不到兩年，就快速實現盈利，不僅成功打開市場知名度，公司年營收更是逐年增長，並以最快的速度在英國及整個歐洲的金融科技領域中，達到新創獨角獸的估值，且為世界上發展最快的金融科技公司之一。

目前，OakNorth的業務重心主要集中在英國市場，雖有意開拓美國市場，但尚未取得美國的銀行牌照；未來，OakNorth將積極拓展海外市場，除了美國外，OakNorth亦將中國視為重要的目標市場，因此，OakNorth預計將以北美和中國為開拓海外市場的第一目標。

參考資料：36kr、oaknorth

責任編輯：侯品如

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。