你我都可以成為銀行家
你我都可以成為銀行家
2008.06.01 |

台灣緊繃僵化的法規及教育對創造力的漠視,是發展過程終將面對的瓶頸。台灣網路發展多年,除地圖日記等比較屬於年輕人的社群活動外,似乎沒有創造出可以引領世界的商業模型。然而,西方世界從有了網路開始,商業模型創新就沒有斷過。網路第二版(編按:即Web 2.0)的崛起,讓新商業模型更加蓬勃,Prosper就是一個例子,它超越網路第二版社群的概念。Prosper簡單說,就是運用網路遍在性(Ubiquity),讓你我都可以成為銀行家。

大家都熟悉eBay,但可能並不清楚什麼是e-Loan。e-Loan是一九九七年成立的一家網路借貸銀行。透過它,借方可以不必經過實體銀行的中間剝削、廣告騙術或繁瑣程序,從網路上借錢。e-Loan的創始人拉森(Chris Larsen)看到eBay的商業模型,也了解到網路第二版的影響力,在台灣人甚至連e-Loan的經營方式都聞所未聞、更別提法律鬆綁的時候,創立了新型態的借貸銀行Prosper。

Prosper簡單的操作和eBay一樣,只是交易的標的由實物變成金錢。想借入的人將需要的數額以及願意支付的最高利息在網上登出,想貸出的人則競標。至於「如何保證借貸信用」?Prosper也有方法,其倒帳率目前為止只有四%,和信用卡差不多。Propser的方法是:首先調查借款者的信用,並分為AA、A、B,直到HR等級,最高的三個等級倒帳風險在一.八%以上。Prosper並接受借方授權,讓貸方調閱借方的信用報告,據以衡量風險。

Prosper另一個預防倒帳的方法是集體借款。這招和尤努斯(Muhammad Yunus)的微型貸款相同。尤努斯的農村銀行(Grameen Bank)貸款時,要求一群人作為擔保,如果借款者不還錢,整組人都不能再借。
Prosper將這套金字塔底層的方法運用在美國一樣有效,而擔保群組長的工作甚至成為另一樁利潤管道。
此外,Prosper也運用其他傳統方法避免倒帳風險,例如慎重篩選借款者、要求借款者公布個人信用資料等。貸款者也可以將錢分散貸出,以分散風險。如果倒帳真的發生,Prosper先尋求集體擔保組長,接著請求討債公司協助。如果一切方法都無效,就向信用調查單位報告,借款者未來將有可能無法再借到款。

Prosper目前累積的交易量大約是一億三千萬美元,估計在二○一七年可達九十億元。這些數字和實體銀行相比還是小巫見大巫,但是它的成長潛力卻不可小覷。尤其我們看多了網路商店如何打敗實體商店,Prosper未來肯定會是實體銀行的強勁對手。

就如同Napster發展出Peer-to-Peer音樂分享,Prosper的借貸原則也是P2P。換言之,Prosper就是運用
網路第二版的概念,在銀行業創造出新的商業模型,讓每個人都可以不需透過金融機構,直接參與借貸。這個新的商業模型可以做到實體銀行無法做到的事,它讓每個人都可以成為銀行家,甚至是創投家。無論是銀行還是創投家,在過去都不是一般人可以扮演的角色,但現在不一樣了,你可以自己根據信用報告做風險評估,依據創業企劃案做出投資決定。

在銀根緊縮時代,P2P借貸提供另類貸款管道。當前不管美國還是台灣,向銀行借款簡直如同蜀道難。銀行如此的過度反應,只是讓資金流通減緩,其間接效果說不定是經濟衰退。P2P借貸正好填補了這個缺口。

P2P在金融業開創了前所未有的長尾效應。許多借貸並不是因為信用問題而無法交易,而是傳統銀行沒有能力評估投資風險。例如網路新興事業,即使到了今天,銀行對於貸款給網路公司還是畏首畏尾。但網路上P2P借貸卻極有可能具備更好的能力,評估新興事業的風險。凡此種種,空前地擴大了借貸交易。

另外,P2P也讓農村銀行的經營模式透過網路普及。孟加拉的尤努斯因為其微型貸款經營得體,實質照顧到當地貧民,因此獲得諾貝爾和平獎。如今透過網路,P2P貸款不僅加強銀行經營的流通性,也讓微型貸款的方式可以照顧各地需要金錢的人們。事實上,Prosper有一大部分比例是小型貸款,其中不乏傳統家庭代工、慈善事業。從借款面來看,Prosper運用和尤努斯一樣的方法降低倒帳風險;而從貸款面來看,卻有著比尤努斯更為有效的獲得資金方式。

台灣最近在討論社會企業或企業社會責任,一方面談企業應該為社會盡什麼責任,一方面也強調運用企業經營的方法,有效地盡到社會責任,同時創造新的商業模型。Prosper最大的意義就在這兒:以一個新的開放式商業模型,打破傳統銀行的經營方式,更為社會企業點出一條融資的活路。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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