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AlphaLoan實貸比較網運用AI 讓用戶找到最適合的信貸申請銀行

  • 林欣儀
FinTech新創SyncACE主推用數據幫助個人與微型企業取得信用貸款。SyncACE

於2016年4月正式成立,目前有5名成員的FinTech新創SyncACE,主推用數據幫助個人取得信用貸款,已先後開發出B2C的「AlphaLoan實貸比較網」,讓民眾可以一網打盡各家銀行的真實核貸利率;以及B2B的「人工智慧風控機器人」,透過結合社群、電商與行動資料等其他外部資料,讓銀行對申請者能有更清楚全面的瞭解。

DIGITIMES物聯網邀請到AlphaLoan團隊二位共同創辦人林建宏與黃亮銓,分享創業歷程。

從銀行數據看見信用貸款市場潛力

林建宏與黃亮銓之前都曾在美商數據公司工作,當時為了瞭解不同產業對於數據的需求,陸續走訪了一些產業,包括證券、銀行、電信業等。發現銀行業無論在對內或對外,都有相當大的數據需求,並且也開始在思考該如何應用這些數據。

其中,林建宏看到協助個人或微型企業取得信用貸款,具有成為下個新興市場的潛力。過去由於個人或微型企業的資料太零散,取得成本太高,這些族群的信用貸款需求過去容易被銀行忽略,因為無從評估他們的信用狀況。

但隨著網路普及與數據工具的發展,不僅資訊取得的管道變多,取得成本也大幅降低,銀行就有機會透過掌握更多資訊,進而創造提供個人或微型企業信用貸款的市場。

林建宏表示,雖然金融業在創新有一定動能,但受限於法規或環境,可能需要第三方來協助,透過數據與人工智慧提供有效評估個人或微型企業的信用狀況,AlphaLoan就是想做這樣的第三方。

林建宏決定創業,並邀請當時已離職的黃亮銓加入。二人討論過後,黃亮銓認為透過數據與人工智慧幫助個人或微型企業取得信用貸款,不僅有明確的使用者需求,也具備可行的商業模式。此外,也邀請曾創立廉價航空比價網站的數據工程師許維城加入團隊。

從累積數據開始 推出AlphaLoan

但要談數據,就得先從累積數據開始。團隊首先開發的是B2C的「AlphaLoan」,根據真實的個人貸款資料發展出核貸預測模型,提供個人化的線上核貸預測。使用者來到網站,只要填寫基本資料以及信用狀況,就能免費得知自己在各家銀行所能取得的信貸利率。

團隊同時舉辦了一場又一場的座談會,邀請曾有貸款經驗的人參加,並請他們分享自己的資料與信貸經驗,以及在申請信貸過程中,是否曾經遇到甚麼不便或困難,藉此累積真實數據,也瞭解使用者需求。

AlphaLoan於同年6月上線後,團隊可以更快速地獲取使用者的貸款資料,並依此修正預測模型。黃亮銓表示使用者之所以願意留下資料,除了看在可以獲得免費評估之外,也是基於互助的概念,因為同意匿名分享自己的資訊可幫助預測模型變得更準確,未來能造福更多的人。

他也回憶起網站上線初期,若發現使用者填資料填到一半放棄,團隊就會主動打電話詢問對方是否在填寫資料時遇到困難,也是透過這種方式,團隊接觸了一個又一個真實的使用者,去瞭解他們的故事,建立起他們對網站的信任。

在上線約1個月後,就有首位使用者在使用AlphaLoan的服務後,成功向銀行借貸了200萬。

透過數據持續的累積、模型的不斷修正以及網站多次改版,AlphaLoan所提供的核貸預測在今年已經可以達成完全自動化,而使用者在送出資料後約30秒,就能看到核貸預測的結果,針對個人條件所產生的各家銀行利率、額度、核貸率,能夠馬上一目了然。

團隊也在希望覆蓋所有客群的原則下,策略性與銀行合作,目前已有4家銀行成為正式合作夥伴。特別的是,團隊是採取跟銀行收費,但不向使用者收費的獲利模式。背後的邏輯其實是透過這樣的服務,為銀行帶來更多的客戶。

「人工智慧風控機器人」幫助更多有資金需求的人

今年3月,團隊進一步開發出B2B的「人工智慧風控機器人」。黃亮銓指出,在10個欲申請個人信貸的人之中,約只有4人能符合銀行的核貸資格,不僅如此,申請的流程也是難關重重。

團隊第一階段做的是幫助這4人順利申請貸款,但之後會想建立更完善、更新的評估系統,幫助剩下的6人,讓真正有資金需求的人也能在銀行體系裡面滿足資金需求,這也是「人工智慧風控機器人」將來能發揮的地方。

最後,問到創業最困難的部分是什麼,林建宏認為是要能敲進各家銀行的大門。他表示要跟銀行合作比預期中的困難許多,因為是新團隊,所以每次與銀行洽談的時候,首要碰到的就是取得信任的問題,因此需要透過不斷解釋理念以及演示產品,並拿出實際的進度與成效,才開始取得一家又一家銀行的信任。