金融科技的興起讓普惠金融因此成為趨勢。但在金融借貸服務環節中，一般中小企業受限於公司規模小，無完整的信用或財報訊息可供銀行進行客觀的徵信與風險評估，導致徵審時間冗長、融資風險成本高、取得授信非常困難。致使中小企業資金周轉與使用彈性小，難進行相對的業務成長與擴大投資。
亞洲大學大數據研究中心目前承接科技部計畫，並與中央研究院、清華大學合作，進行中小企業供應鏈金融信用分析技術研究，透過納入中小企業與上、下游體供應鏈相關運營，客觀掌握中小企業的隱性經營績效與未來風險，並以此建立以中小企業所衍伸的供應鏈信用。當中將融合自然語言、多源機器學習、隨機機率風險三項核心技術；
(1)結合深度學習標記模型與社群媒體分析，從自然語言中建立公司名稱實體抽取與對應。
(2)透過多源機器學習技術，建立公司關聯多層圖並界定其上下游關係。
(3)整合機器學習之特徵選取技術以及隨機風險演算模型，建立供應鏈動態權重調校以建立供應鏈信用。
基於區塊鏈技術基礎開發融資智能合約，該計畫也將建立中小企業眾籌監理與融資平台雛型；透過供應鏈交易訊息、企業Profile訊息、社群媒體訊息、產業風險訊息等上鏈實驗，套用上述核心技術結果，為中小企業建立供應鏈信用。目前該計畫獲得科技部支持已進入第二年研發進程，並於7/19於科技部主辦之「數位經濟技術創新研究與應用」成果發表會中進行技術成果展示。
