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。

往下滑看下一篇文章
業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長
業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長

企業高速成長,市場最先看見的是業務營收與市場排名的飆漲,但真正決定企業能走多遠的,往往是水面下看不見的IT與營運骨幹。

諾億保經就是一個經典案例。

2024年,諾億保經的全年保費規模約28億元,隔年直接翻被衝破60億,今年,更預計挑戰120億到150億大關,強勢躍居台灣前十大保經公司;業績快速成長的同時,諾億保經的組織配置也很精實:外勤業務團隊約500人,負責核保、行政與稽核的後勤單位卻僅約30人。

值得特別注意的是,隨著營收在短時間內翻倍,受到考驗的不只是業務能力,也包括後台系統、資訊設備、網路、資安,以及法遵與內控能否同步跟上。

諾億保經總經理賴柏翰直言:「客戶資料是諾億保經的核心資產,特別是我們以投資型保單為主力業務,對個人隱私與財務資訊的防護要求極高。」此外,隨著營運規模擴大,金管會對資訊安全與內控稽核的監管標準也隨之提高,必須重塑IT與資安體質以回應高速成長。

評估完自身資源後,諾億保經做了一個重要決定:不從零自建IT團隊,而是採取資訊外包模式,提供企業擴展所需的支援。

諾億保經
諾億保經總經理 賴柏翰
圖/ 數位時代

諾億保經總監張維倫表示:「我們需要合作夥伴提供完整支援,自由系統不僅具備金融產業經驗與深厚維運實力,還能提供一站式服務,因而雀屏中選。」由自由系統負責台北與台中辦公室的端點設備、儲存架構、網路與資安維運等工作。

診斷重於工具:先清查環境盲點,再談防禦升級

缺乏專職資訊人力的中小企業或快速成長型組織,很常陷入一個迷思:市場上出了什麼新工具、新架構,就急著導入;然而,自由系統的作法是先回歸營運本質:盤點現況。

在雙方正式簽約前,自由系統的顧問團隊便深入檢視諾億保經的既有環境,找到一個最急迫的營運隱患:內勤行政人員與外勤業務人員,竟在辦公室內共用同一套網路網段,這意味著外部裝置一旦連網中毒,極可能直接橫向感染存放敏感保單資料的內部系統,為降低風險,自由系統隨即協助諾億保經進行網段隔離與權限切割,在第一時間化解安全未爆彈。

這套「先釐清現況、確認優先級、消弭落差」的邏輯,也體現在資安合規的推進上。

自由系統服務顧問黃麒翰以ISO 27001認證輔導為例指出:「諾億的認證合規由專職顧問主導,但底層關鍵的端點偵測回應(EDR)、託管偵測回應(MDR)、防火牆規則、特權帳號管理及硬體資產盤點,全由自由系統提供技術支援。我們的目標是替企業建立完整的『環境可視性』(Visibility),讓風險一目了然。」

對諾億保經來說,資訊設備、網路與日常維運雖然是營運不可或缺的基礎,卻不是公司的核心業務,如果自行建立完整IT部門,不僅要負擔人力成本,也必須長期維持涵蓋網路、設備、資安與系統維運的專業能力;相較之下,將這些工作交給自由系統的專業團隊負責,諾億保經可以將時間與精力放在可直接創造營收的核心業務。

「與自由系統合作至今,我們不僅更好強化IT體質、順利補強合規缺口,也為接下來的AI應用打下穩健基礎。」張維倫如是說道。

從防守走向進攻:雲地協同架構,讓AI真正走入第一線

IT與資安基礎逐步穩定後,諾億保經開始將資源放到下一階段:如何利用AI提升業務與營運效率。

在業務端,諾億嘗試透過AI實現「保險情境遊戲化」。

賴柏翰指出,一般客戶很難體會重大疾病帶來的財務衝擊,與其單向說明「萬一罹癌怎麼辦」,不如透過AI模擬動態情境,讓客戶在虛擬人生中面臨關鍵決策;甚至,將台股加權指數、S&P 500走勢融入情境,模擬面臨資金缺口時,抵押借款或贖回投資將對個人資產產生何種實質影響,讓保險規畫轉化為主動的探索體驗。

同樣的邏輯也導入內部培訓與後勤自動化。

過去高度仰賴資深講師與紙本教材的訓練流程,被轉化為AI互動式推演,讓500位業務能在高度擬真的客戶抗拒或理財情境中反覆演練,大幅縮短新人上手週期。至於在行政方面,傳統業務助理得耗費大量時間進行分類、掃描、校對保單文件的繁瑣流程,也交由AI與自動化工具處理,助理僅需做最終核對與歸檔,使30人的後勤編制得以支撐暴增數倍的合規案件。

在AI探索的過程中,自由系統就像是諾億保經的IT團隊、協助評估與提供所需產品服務。

自由系統售前顧問劉威利強調:「金融保險業涉及大量機敏個資,絕不能盲目把所有資料拋上公有雲AI。」因此,自由系統協助諾億精準劃分「地端與雲端邊界」,例如,哪些非機敏資料可藉助雲端模型運算、哪些敏感核保數據必須保留在地端進行私有化推論,並協同評估相應的地端硬體算力與加密機制,讓創新應用不以犧牲資安為代價。

總的來說,從28億飆升至百億規模,諾億保經展現了一家新銳金融服務企業的高敏捷度;而自由系統則證明了託管服務(MSP)已不再只是被動的修電腦與顧網路,更是高速成長企業在架構選擇、資安風控與AI轉型路上,不可或缺的最佳夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓