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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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