一. 在金融科技發展下，借貸平台在全球形成一股風潮。

有人擔心它對金融機構造成衝擊，果真如此？的確，借貸是傳統金融服務業重要的業務；但，借貸平台之所以興起，卻是因為它提供了傳統金融無法滿足的服務。

在KPMG 2016 FINTECH 100的報告中，主要業務是借貸的公司就高達32家。依賴金融科技的借貸公司之所以盛行，主因銀行系統並不能滿足社會對借貸的需求：說明於后

1、在金融風暴後，風險資本提高（資金成本提高），銀行對個人、中小企業的放款總額下降；銀行授信業務依賴人工部分較高，小額放款的利潤並不容易符合成本效益。

2、對無法提供或缺乏傳統信用評分模型所需資料的客戶，難提供貸款。

這樣的問題在供應鏈金融中更是明顯，富士康的供應商約85%無法取得適當的融資。

在一個大型的供應鏈生態圈裡，有許多小規模的供應商，無法提供傳統信用評分所需的資料。若以中心企業（例如富士康）應收帳款的方式來融資，僅有第一層的供應商（直接供貨給中心企業的供應商）可以用傳統信用評分取得融資。第二層、第三層、第四層以及更高層的供應商，並無法使用應收帳款來融資。因為銀行很難確認這些應收帳款跟中心企業的關係，因此大部分中小型供應商並無法透過銀行體系取得足夠的流動性資金。

二.金融科技的主要貢獻，是透過科技應用服務那些原本在金融服務業中無法取得服務的對象。

在供應鏈金融中，可以提供供應商所需的流動性資金，讓整個供應鏈的生態圈順利運作。目前火紅的區塊鏈技術剛好是一個非常合適的科技，它可以讓供應商供貨與流動資金的資料，正確且詳實的紀錄下來，也可以清楚記錄供應商與中心企業的關係。當適當資料累積在區塊鏈之後，便能提供足夠的材料來計算信用評等，並作風險評價。

借貸業務中最重要的決策是利用信評模型決定貸款是否核准。然而決策不止於此，還有貸款額度、貸款期限等。而更重要的決策還有風險定價（貸款利率）。技術在這些複雜的決策中扮演重要角色。簡單的信用評分不能提供這些複雜決策的完整解答。

三. 在信貸模型中，大數據、人工智慧、深度學習等火紅的技術也利用各種資料來建立可信的模型，以便進行詳盡的情境分析。

所以技術應用在金融服務前，它的特性以及極限都應該被詳細了解。我非常贊成點融網創辦人與首席執行官（CEO）蘇海德（Soul Htite）在2017 LendIt USA所提的概念：成功的金融科技公司必須有具科技背景的主管或者董事在公司核心決策中心，否則無法跳脫出傳統金融服務業的窠臼。創新金融服務的想法，倘若只把技術當成工具，通常無法真正了解各項技術的限制跟能力，而無法真正善用技術能帶來的好處。