沒有傳統銀行信用紀錄也能借,Funding Societies用AI解決東南亞中小型企業借貸難題
沒有傳統銀行信用紀錄也能借,Funding Societies用AI解決東南亞中小型企業借貸難題

東南亞的經濟支柱主要以「微中小企業」(MSME)為主,但它們因為沒有傳統信用紀錄或抵押品,通常很難獲得貸款,而兩位來自哈佛商學院的畢業生,創立一家利用人工智慧有效評估信用評分的數位融資平台,取名為Funding Societies,解決了它們的資金難題。

東南亞地區最大的企業數位金融平台

總部位於新加坡的Funding Societies是由Kelvin Teo和Reynold Wijaya共同創立,兩人在哈佛商學院相遇,並對美國的點對點(P2P)借貸有興趣,討論的過程也讓他們意識到自己的想法可能使數百萬東南亞企業受益,因此萌生成立Funding Societies的念頭。

Funding Societies提供的貸款金額從500美元到150萬美元不等,而其客戶規模也不一致,例如:微型的社區型商店、電商供應端、正經歷快速增長階段的新創公司、不想耗時兩到三個月才能獲得銀行貸款的老公司。

COVID-19刺激東南亞線上經濟的繁榮,許多貸款方也利用該地區的微型、中小型企業不斷增長的資金需求,擴大自身的業務規模。近期一份依據亞洲開發銀行提供之計算方式而產出的影響評估報告指出:「Funding Societies對中小企業的支持已經貢獻了36億美元的GDP和35萬個工作機會。」

Funding Societies
圖/ Funding Societies

不和銀行打對台,自建專屬的貸款償還數據資料,提供更方便的融資

以往企業要向銀行貸款時,會需要出具一些銀行帳單和信用資訊,但對於沒有這些訊息的企業,Funding Societies選擇利用交易訊息、線上評論和供應鏈數據流等替代數據,來訓練它的信用評分模型;接著,再透過多元的業務覆蓋率,取得客戶購置成本(Customer Acquisition Cost, CAC) 和貸款價值比(Loan-to-value ratio, LTV) 。

雖然Funding Societies的利率普遍高於銀行,但由於它的客戶是依靠三大資金來源--朋友或家人的貸款、個人儲蓄和個人信用卡--來為自己的業務融資,因此它的主要競爭對手不是銀行,Teo和Wijaya認為:「機會很巨大,因為這是一個擁有3,000億美元的融資缺口。」

不過Funding Societies的利率則低於或等於信用卡,也提供附有簽帳金融卡功能的信用卡來替代公司卡,並與蝦皮、印尼電商Bukalapak、簿記應用程序BukuWarung、金融科技Alterra和農業科技平台Tanihub進行企業合作,為中小企業客戶提供營運資金貸款。

此外,比起業界其他對手,Funding Societies還擁有「數據專屬權」的優勢。除了自從平台推出以來就持續蒐集的貸款償還數據資料外,公司的部分數據是透過合作關係取得專屬使用權。Teo說:「這讓我們比其他同行更具有優勢,而且在COVID-19大流行期間,我們的貸款違約率也保持在1%到2%之間。」

Funding Societies
圖/ Funding Societies

為東南亞地區的中小企業搭建一座友善的融資橋樑

Funding Societies的主要市場雖然是人口數相對較多的印尼(在當地以Modalku的名義運營),但在新加坡、馬來西亞和泰國都已獲得註冊和執照許可,近期也展開在越南的營運,並將利用C+的部分資金進入菲律賓。

Funding Societies自2015年推出以來,已通過490萬筆貸款,並向中小企業發放總計超過20億美元的貸款,公司也於2022年2月15日宣布,在C+輪籌集到由軟銀願景基金(SoftBank Vision Fund 2)領投的1.44億美元。

軟銀投資顧問管理合夥人格雷格穆恩在一份聲明中表示:「東南亞的中小企業歷來難以獲得機構融資,並被迫依靠個人資金來支持增長。Funding Societies的出現,正在為這些中小企業搭建一座友善的橋樑,使企業們可以持續獲得便宜的融資。」

資料來源:techcrunch、fundingsocieties、reuters、techinasia

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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