AI 聯徵如何重塑傳統信用評分機制？走出金融創新的第一步

傳統信用評分制度未盡完善，「信用小白」被排除在金融體系之外

目前金融機構的信用評估主要依賴聯徵中心提供的報告，根據個人的貸款紀錄、信用卡繳款狀況等金融往來資料，計算出信用評分，作為貸款核准與利率設定的重要依據。

然而，這套制度對於沒有信用紀錄的族群，如學生、新住民、自媒體創作者等「信用小白」並不友善。即便收入穩定，卻因缺乏固定入帳紀錄，難以通過財力審查，不僅讓民眾轉向民間融資，也使銀行錯失潛在信貸客群。

數據孤島未解，金融風控與信用評估效果打折

進一步來看，傳統徵信機制不僅在資料來源上有所侷限，現行信用評估模型多缺乏彈性、更新不易，對詐騙風險與行為異常的反應也顯得遲緩，進一步增加金融監理上的挑戰。

更根本的挑戰在於，台灣金融資料呈現多元且分散的特性，各家機構無法自由整合客戶資訊，形成所謂的「數據孤島」。這不僅限制信用評分模型的完整性與準確性，也讓金融機構難以即時取得跨機構帳戶異常或可疑行為資訊，成為詐騙集團操作「資訊落差型詐騙」的破口。

有效打破數據孤島、建立以數據為核心的技術架構，已成為金融機構推動 AI 應用與強化競爭力的關鍵。實踐上，金融業者須同步從資料整合、AI 模型彈性部署到法遵治理多管齊下，逐步建立靈活且可持續優化的數據應用體系。在強化風險控管的同時，加速服務創新與數據驅動的經營。

協助金融機構推動資料治理與 AI 部署的過程中，CloudMile 萬里雲累積了豐富的實務經驗，並進一步洞察出雲端環境中資安與合規的重要性，已成為數位轉型不可或缺的基礎。CloudMile 萬里雲提供的金融業雲端資安展開計畫，從雲端安全思維與案例分析出發，協助金融機構全面理解並導入核心資安控管要素，同時亦協助金融客戶探討相關法規合規要求，並透過 Landing Zone 方法推薦符合監管規範且適用的雲端產品與架構設計指引，確保從基礎設計階段即奠定安全合規的雲端環境，為後續資料整合與 AI 應用部署鋪設堅實基礎。

透過這樣由資安治理出發、逐步拓展至數據應用與業務創新的推進路徑，金融業者將得以在轉型過程中有效掌握風控與創新雙重目標，實現永續且具有彈性的成長動能。

AI 聯徵應運而生，打破數據孤島，推動金融普惠落地

CloudMile 萬里雲觀察到，台灣許多金融機構開始推動 AI 解方以因應上述困境，如某金控為例，該集團已建立針對法人與零售金融的信用風險評等模型，並以 5C（借款人內在特質）5P（資金用途、行業展望） 原則評估，傳統上，該過程需經歷資料蒐集、分析與模型建構等流程，以全面掌握借款人的信用狀況、財務能力與還款行為。隨著 AI 與雲端技術的進步，現代信用評估模型已能透過大量個人化資料與行為特徵進行量化，並整合來自內部與外部的多元資料，透過系統化分析，為授信決策提供更精準的判斷依據。

除了上述金控外，台灣一家知名銀行也開發了一套 AI 信用評估模型，藉由 AI 技術推估申貸者的月收入，再乘以風控設定的 11 倍負債比，計算出「最適可貸額度」，並設有單筆 50 萬元的上限。玉山透過整合內部資料與主計總處的公開薪資統計，實現橫向數據擴充與應用，補足傳統信用評估模型所忽略的資訊缺口，也打造出更具包容性的金融服務機制。

這類跨資料來源的應用，正是 AI 金融模型發展的關鍵。未來若欲提升預測準確度與風控靈敏度，資料來源勢必得跨出單一金融機構，延伸至電信、保險、社群平台等異業資料。但在實務上，金融機構仍面臨高度複雜的挑戰：一方面，企業內部知識常分散在多個系統中，員工需耗費大量時間搜尋與整合資訊，導致決策效率受限；另一方面，各系統獨立導入 AI 功能，使用體驗參差不齊，亦難以形成整合性的智慧流程。

此外，在市場壓力驅動下，企業亟需加速 AI 應用的開發與部署，但伴隨而來的，是內部代理程式數量激增、缺乏統一管理機制，造成存取權限與部署治理的風險提升。這些結構性挑戰，意味著未來的金融 AI 模型部署，勢必須從跨機構資料整合、模型彈性部署，到內部資訊治理與代理程式管理，形成一套整合性策略，方能真正發揮 AI 驅動的創新潛力。

CloudMile 萬里雲深耕金融產業多年，金融客戶對於保護客戶或商業機敏性資料都有極高的要求，藉由多年服務金融業的實戰經驗匯集成 MileData、MileAI 及 MileSec 等解決方案，從雲端技術架構設計面、資料處理流程面及雲端人才培訓面協助金融業客戶打造符合法規資安要求並兼顧效率、效能及效益的雲端資料分析平台。

從風險控制走向應用生態的建立，金融科技正邁向下一個成長曲線

長期以來，金融科技的發展多半著重在風險控管與流程優化上，例如提升授信效率、降低作業成本等。CloudMile 萬里雲在長期協助金融機構推動數位轉型的過程中，歸納出「安全合規」、「資料治理」、「數據應用」三者的整合，將會成為金融創新的關鍵策略。

對內而言，愈來愈多金融機構開始部署基於語意理解的內部知識搜尋引擎，此類搜尋技術的核心在於理解使用者查詢背後的語意脈絡與行為意圖，而不僅侷限於字面關鍵字的比對。綜合分析查詢語句與索引內容之間的語意關聯、使用者所在位置、過往搜尋歷程與當下的使用情境等。例如，當搜尋有關特定貸款申請的資訊時，貸款專員會收到與風險分析師不同的結果。對外，則會進行跨部門、跨機構、甚至跨產業的資料串聯，以提供高度個人化的推薦、產品和支援，增強客戶的金融體驗。

金融科技正逐步從「被動防禦」轉向「主動拓展服務」，並且不再僅止於流程優化與風險控管，而是邁向以數據為核心、以 AI 為引擎的全面創新。CloudMile 萬里雲深知金融業者在轉型旅程中所面臨的挑戰與機會，憑藉在混合雲、AI 模型建置、資安合規與數據治理上的整合實力，成功協助多家銀行與金控打造出可持續優化、符合法規的雲端資料平台，並加速落地具包容性與敏捷性的 AI 解決方案。

未來，隨著異業資料的整合日益重要、AI 模型治理趨向產業化，CloudMile 萬里雲將持續以 MieData、MileAI、MileSec 等關鍵解決方案為核心，協助金融業者從資料整備到模型部署、從合規導入到創新拓展，打造兼具韌性與競爭力的金融應用生態系。CloudMile 萬里雲透過與金融業者長期合作共創，持續推動金融普惠與創新實踐。