擁超難得EMI金融執照!Fortress Factoring卡位台歐貿易FinTech,為何選立陶宛起步?
擁超難得EMI金融執照!Fortress Factoring卡位台歐貿易FinTech,為何選立陶宛起步?

「不論你要買關鍵零組件,還是買4個貨櫃啤酒,我們的服務就在於買方、賣方彼此都不認識的情況下,建立信任的橋梁,成為雙方之間最關鍵的金融角色。」從貿易角度出發,Fortress Factoring創辦人葉緯2020年前進立陶宛,卡位布局「應收帳款承購」(factoring)金融業務,讓買賣方的跨國貿易更安全、更能順利完成。

所謂貿易金融「應收帳款承購」,指的是金融機構協助客戶(賣方)擔保買方的信用風險及提供收款、融資等服務,例如,當A公司準備賣商品給B公司,金融機構將擔保「B公司收到商品時會出款給A公司」,讓A公司的債權得到保障,不會陷入「貨出去、錢進不來」的窘境,A公司若需要營運週轉金,也可以向該金融機構提出申請約80%貸款,同時B公司也可以「先收貨、再付錢」,不用擔心先付錢後結果收不到貨物。

台灣的買賣方未必在歐洲有銀行帳戶,金融業者前往設立分行或子行「門檻高也耗時長」,也就是說,對多數台商而言,在沒有金融資源的情況下,跨國貿易非常不容易。

因此,建立最快、最有效的貿易方式,就是強化金融機構的往來關係,台灣中小企業如何向歐洲廠商進口商品、或出口商品至歐洲,其中的應收帳款金流服務,就成了貿易金融的關鍵環節。

選立陶宛沙盒測試,拚智能貿易

「我們要先強化台灣與中歐、東歐的通匯往來,當貿易基礎打好後,台商未來要展開歐洲的生意,就更有機會。」葉緯發現,台商前往立陶宛找尋金融機構擔保有一定的困難,於是他先在台灣、立陶宛作為沙盒試驗場(sandbox),再將服務擴張至愛沙尼亞、拉脫維亞等波羅的海其他2國,以及波蘭、捷克、斯洛伐克、匈牙利等國家,甚至立足台灣,放眼日本、韓國、東南亞市場。

透過Fortress Factoring貿易金融服務平台,買賣方收付款效率更快,匯款速度從數個工作天提高到「當日即可入帳」,與歐洲當地的資金往來不須再用台灣帳戶匯入、匯出,也能節省新台幣數千元的匯款手續費,形同一條安全、節能且高效率的「跨國貿易鏈」,當債權獲得擔保,未來企業取得當地融資也變得更加容易。

值得注意的是,Fortress Factoring導入區塊鏈技術保障雙方交易資料、合約、貨運單等紀錄,利用去中心化、不可篡改的特性,將全部資料儲存在區塊鏈上,建立買賣雙方間的信任基礎。此外,還運用AI製作出智能合約,自動追蹤賣方何時該出貨、貨品上哪艘船、目前地點,當買方收貨之後,也會通知何時該付款,相關細節都在掌握之中。

Fortress Factoring取得EMI執照
葉緯團隊今年3月獲得歐盟央行的認可,取得EMI執照,幾乎等同於拿到了「進入歐洲市場的門票」。
圖/ 葉緯提供

耗時2年獲歐盟認可,打通台歐貿易任督二脈

不過,要在歐洲創立金融服務,也不是那麼簡單的事。事實上,歐盟中央銀行對核發電子貨幣機構EMI(Electronic Money Institution)金融執照非常嚴格,尤其自英國脫歐後,原本比較積極核發EMI執照的立陶宛,也只在2年內核發了3張。

在如此困難的情況下,葉緯團隊持續申請近2年時間,提出比其他金融同業更完整的營業計畫與風控措施,終於在今年3月獲得歐盟央行的認可,取得EMI執照,幾乎等同於拿到了「進入歐洲市場的門票」,可以前往歐洲任一會員國開辦貿易金融服務,與當地企業更深入合作。

「我們不只是一家金融機構,更是台灣企業老闆到歐洲做生意的觸手,同時也擔任台灣銀行業的眼線。」葉緯透露,Fortress Factoring已與台灣幾家重要的銀行機構洽談合作,也協助完成知名科技大廠的重要訂單;台商的往來不只是為了貿易金融,而是透過信任機制管道了解當地客戶或供應商的狀況,建立彼此的信賴,讓雙邊貿易更能蓬勃發展。

Fortress Factoring葉緯
Fortress Factoring創辦人葉緯,2020年前進立陶宛,卡位布局「應收帳款承購」(factoring)金融業務,讓買賣方的跨國貿易更安全、更能順利完成。
圖/ 翁挺耀攝影

Q:為何選擇在立陶宛創業?

近年來,立陶宛從一個人口數僅280萬如台北市規模、多數台灣人不熟悉的小國脫穎而出,其中2大代表性的產業即是「軟體服務業」及「金融科技業」。我發現,台灣與立陶宛開始出現更深入的貿易機會,也積極實踐金融科技政策,加上立陶宛人才能力出眾、密集度極高,整體金融生態系成長快速,可見立陶宛金融科技產業環境有著韌性表現。

Q:Fortress Factoring看見什麼商機及合作產業?

比起支付服務,我認為「貿易金融」對台灣企業更有機會,加上立陶宛與台灣之間尚無任何金融機構往來,若能用區塊鏈作為核心,將有機會成為貿易金融的關鍵角色。此外,目前進行的幾個案子都與科技產業有著密切關係,台灣像資通訊(ICT)產業、汽車零組件、太陽能光電,都具有規模及潛力。

Q:取得EMI金融執照後的下一步計畫?

拿到EMI金融執照而進入新階段,產生出非常明顯的「質變」,例如業務布局範圍涵蓋擴張到全歐洲市場,在客戶企業之間也會因為被歐盟認可而變得更加信任,幾乎打開了全世界所有最困難的貿易大門。未來將持續建立跨國據點、擴展中東歐辦公室,往貿易融資的方向發展。

責任編輯:蘇柔瑋

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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