AI創新百強》網紅、家教沒薪資單也能借貸

文●吳美欣 攝影●駱裕隆

企業用有辦法找到新生意嗎？這AI省錢、省時間，是許多企業正在尋找的答案。

玉山銀行透過AI建立「財力評估模型」（Proxy Income Model ），讓沒有固定收入證明的網紅、家教，也能跟銀行信貸借款，成功開發新市場。


▲玉山金控科技長張智星（前排左）、玉山銀行信用卡暨支付金融處協理邱聖峰（前排右）推動AI取代傳統財力證明，讓沒有紀錄的「隱形收入」也能被精準識別、評估。
玉山銀行
成立：1992年
董事長：黃男州
主要業務：商業銀行、外匯、財 富 管 理、 信 用卡與數位金融等
成績單：2025年 稅 後 淨 利327.4億元
地位：商周《AI創新百強 》金質獎

非固定薪資族群成新市場
傳統借貸機制卻阻礙商機

它不但成為金管會輕量沙盒（編按：為鼓勵金融創新所推動的小型試驗案）的第一案，也推動金管會點頭開放，讓各銀行將此類模型列為評估民眾月收入的方式。

玉山銀的創新做法，獲得商周《AI創新百強》評審讚許，贏得金質獎。

此案一年多時間創造逾八千萬元新增貸款，這對銀行雖是筆小金額，但它的價值在於，這些客戶是原本銀行所無法服務的人。「過去銀行業用AI是防弊，現在我們證明了用AI也可以興利，」玉山金控科技長張智星說。

過去，二○○六年的雙卡風暴，讓金管會對銀行信貸資格有所限制，民眾必須有固定收入證明才能借款。但隨著職業身分轉變，網紅、家教、平台接單者興起，向銀行申請信貸但缺少固定薪資收入者的比率增加，變成一塊空白的市場，銀行很難介入服務。

如果銀行能精準識別出月入二十萬元但沒薪轉資料的網紅，就能提供較高利率、但對方仍願意且能承擔的貸款，也可以大幅減少這些人轉向利率更高的融資公司、甚至向地下錢莊借款的機會。

「以我們的觀察，每十筆申請，約有三到四筆是缺少入帳薪資資料的，」玉山銀行信用卡暨支付金融處協理邱聖峰表示，這個比率從好幾年前約二○ ％成長至現在三、四○ ％。

銀行想做以前做不到的生意，但這很難。首先，在沒有薪資單的情況下，要怎麼精確判斷一個人的真實收入？且信貸最長可以還到七年，如何知道借款人有沒有還款能力？再來，要借多少額度、用多高的利率，對銀行跟借款人來說，才是最好的平衡點？

過去，銀行是看職業、月收入，申請人必須上傳固定薪資條做為財力證明，但這一群人偏偏就是缺乏這個關鍵證據。該怎麼辦？

不看薪資單、改看行為特徵
AI讓大數據預測還款能力

這些得靠AI的判斷跟預測。面對接案族、小店老闆、創業青年，以前他們拿不出財力收入證明，借貸流程就中斷無法繼續，但現在銀行可以先請這些人提供自述資料。

雖然沒有薪轉證明，可是他們會留下職業、行業別、居住狀況、是否與父母同住、交通方式、既有負債額度等，成為他們可支配所得的線索。

這是第一層資料，可是銀行要怎麼知道這些資料是真的？這就是AI的厲害之處，因為這個人雖然沒有資料，但該群體有。AI看的不是「這個人」，而是「跟他長得很像的人」過去表現如何，來判斷資料。

玉山銀先把類似背景的人分類在一起，AI能從數千個細微特徵（例如居住地、消費頻率、甚至數位足跡）中，找出隱藏的關聯，把人再分成「幾千群」，而不只是幾十種職業類別。

他們也要比對外部客觀資料，比如主計總處薪資資料、各行各業平均薪資等，但更關鍵的是銀行內部歷史資料。他們會看過去往來客戶的實際收入、某類職業薪資分布與實際還款表現、家教一堂課行情多少等細節，抓取中位數或四分位數的資料，透過第二、第三層資料，去檢查合理性。

甚至，AI還會預估還款能力，比如收入條件相同的兩個人，其中一人租房、另一人住自己的房子；是搭公車或開車、 是否有別的債務，都會影響償還能力。

過去，銀行放款要看證明，現在銀行是看你的特徵跟行為軌跡，來給予貸款額度與利率區間。

當AI有能力預測借款人的收入跟還款能力，真正的問題來了：我們該相信AI到什麼程度？

在過去，銀行客戶的自述資料一定要有證明文件佐證，現在銀行卻不用再跟這些客戶（無固定收入族群）要資料，「這其實是很大的挑戰，」邱聖峰表示，他們為此有過幾十次的來回辯論，但大家還是會質疑，「為什麼要相信AI？為什麼可以相信AI？」

要怎麼解決信任問題？這必須是一個組織的轉念。

「人跟AI判斷有差距，但問題是，人跟人之間的（判斷）差距，會不會大過於人跟AI的差距？」張智星反問。

他比喻，AI決策就好比自駕車，有人覺得自駕車很笨，怎麼會直接撞上對向來車， 「人不會犯這種錯誤，所以你會覺得自駕車怎麼那麼笨？」但人會犯其他種錯誤（如酒駕、分心、疲勞駕駛），「所以是錯得不一樣，並不是自駕車比較笨。如果用大數據來統計，其實自駕車更安全。」



耗時四年驗證消除恐懼
把感覺變模型，金管會放行

回到信貸也是，問題並不是AI會不會犯錯，而是整體來看，AI判斷是否夠成熟穩定。

玉山銀花了四年做「平行驗證」，同一筆客戶的申貸資料，會分別交給信貸專員跟AI來審核，並比對差異與合理性，數萬筆資料訓練下來，確保AI的眼光等於資深專員，財力評估模型才正式上線。

這背後的思維，是把感覺變成數據，扛走因未知而產生的恐懼。不僅如此，他們也將最高信貸金額從金管會規定的月收入二十二倍（例如月薪三萬元的上班族，信貸額度天花板為六十六萬元），調降至十一倍，嚴格控制違約風險。

去年十月底金管會點頭答應，無財力證明的民眾，可透過此類模型認列月收入，未來同業若要推出類似的收入預測模型，只要做好模型管控與驗證，即可直接推行，不須再耗時進入沙盒示範。

據了解，已有不少銀行跟進，讓更多非典型工作者可申請貸款，「金融要像自來水，水龍頭一開，服務就出來， 」 張智星說。

表面上，這只是建一個AI模型，實際上，它帶動整個信貸部門的轉型。AI能挖掘需求、評估收入，甚至還能計算利率跟還款區間，提供風險定價與額度建議。

它分析每天數萬通的客服電話，並透過語音轉文字，從中挖掘出有信貸需求的客戶，還能大幅降低審核人力。同樣的工作原本約需要二、三十個人，現在僅約六、七個人就能完成，將人力釋放給其他業務。

從風險定價、 多方案報價等，AI幾乎可一條龍做完。下一步，他們希望能夠做到自動議價，讓AI跟客戶有來有往，不再仰賴傳統人力。

當收入不再只等於薪資單，也能讓更多「信用小白」接觸銀行服務。

東吳大學智能商業研究中心主任李宜熹分析，這種普惠金融目標對象可能很小，但銀行能在有限的風險下練兵，發展更有彈性、更成熟的AI模型，有助於未來經營高端客戶或新生意機會。

除了信貸，他們也將AI應用延伸到信用卡業務，透過財力評估模型，過去因缺乏固定薪資證明而審核遭拒的非典型工作者，未來也能向銀行申請信用卡。「客戶有時只是需要一個便利簡單的服務，這就是我們想經營的，」邱聖峰說。

它的故事告訴我們，當你以為AI只能做到管控風險、防詐，其實AI還能敲開你以為不可能的生意、接觸到以前碰不到的客群。AI的機會無限大，需要你的想像力與落地實戰力。

… 本文摘錄自 商業周刊 2026/3月 第1999期