新金融

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。

本聯盟除了成功促成邦交國馬紹爾銀行加入聯盟國際會員，並由聯盟成功媒合亞洲大學大數據中心研發成果，促成國際產學合作與國際技術移轉，並透過教育訓練加強關係鏈結，同時也彰顯科技外交的實務案例。

於大多數的傳統銀行而言，雖然看好下一代金融服務，但目前仍處於未發展完善的早期階段。iABC現階段與位於太平洋島嶼上的邦交國銀行-馬紹爾銀行合作，協助該銀行開始採用大數據與雲端技術提高對數據使用的價值彰顯。透過測試與分類多種信用評等方法，模擬、分析與預測個體客戶金流行為，協助建立新的信用分析系統，且透過視覺化系統的導入，協助行員可對任一客戶進行360度的全景視察，並連結基本資訊、交易歷史、還款能力以及外部信息，建構出獨特而豐富的客戶側寫。

本聯盟除了成功促成邦交國馬紹爾銀行加入聯盟國際會員，並由聯盟成功媒合亞洲大學大數據中心研發成果，促成國際產學合作與國際技術移轉。協助馬紹爾銀行於其信貸業務中導入大數據分析技術，增加借貸效率、降低信貸風險。於此案例中，本聯盟採用亞大與企業會員的技術互補合作策略，將學術研究成果輸出國際，並透過教育訓練加強關係鏈結，同時也彰顯科技外交的實務案例。

林意紋執行長更進一步促成馬紹爾群島銀行與當地馬紹爾大學推動系統整合，以利學生獲得之補助款得以有效運用於日常與教育所需。同時配合職業教育訓練的導入，加強當地人才培育，協助馬紹爾群島學校與產業人才的接軌。本次透過馬紹爾大學的參訪，除了了解目前學校採用的系統外，也訪談了學校對於目前系統的問題與升級需求，期待透過下一步討論可提供馬紹爾銀行與馬紹爾大學就系統整合上的可行建議，促成未來可能的合作機會。