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AI「紅娘」助港企覓最匹配貸款
FinMonster上月疫市登記倍升

StartupBeat 創科鬥室

2020年3月5日

新冠肺炎嚴重衝擊本港經濟,不少港企出現資金周轉問題。運用人工智能(AI)科技為企業配對融資服務的金融科技平台FinMonster,其創辦人鄭文耀及陳健明接受專訪時稱,疫症爆發後,公司2月份的網站流量、企業查詢及用戶登記數目,均較1月上升一倍,估計跟企業急於向銀行撲水有關。惟二人強調,疫市下銀行批核企業融資貸款時亦趨審慎,成功批出比率未見大幅增長。

上線不足一年的FinMonster,是香港大學創新及創業中心iDendron孵化初創。首次使用FinMonster的企業須先註冊賬戶,之後點擊「Create New Service Request」,填寫融資目的、所需金額、貸款年期、抵押品及其市值等資料後,便可以遞交申請。

免費聯絡3位銀行經理

接着,FinMonster系統的演算法,將分析企業所遞交的資訊,以及平台上各位銀行客戶經理的資料,計算出一個匹配分數(matching score)。匹配分數達一定水平的銀行客戶經理,會收到融資的申請通知。

有意接單者可在5天之內,透過平台的銀行用戶介面回覆申請,這時企業可以參考匹配分數,選擇跟合心水者接洽。若企業在5日之內仍未收到任何銀行客戶經理回覆,該融資申請即會撤回。

不過要留意一點,企業只可以免費聯絡3位銀行客戶經理。假如企業一方仍然未滿意,想接洽第四位銀行客戶經理的話,企業就要付費,這亦是平台現時主要收入來源。日後平台將透過跟銀行計劃營銷策略,以及財金資訊(例如貸款市場利率變化)訂閱等開源。

陳健明建議,有意接單的銀行客戶經理應該盡快搶單,皆因企業可能撲水心切,而選擇最先回覆、但匹配分數相對沒那麼高的一位,高分者遲來一步便會向隅;而系統的人工智能算法,亦會把遲回覆等行為數據計算在內,即使日後出現類近的融資申請,相關銀行客戶經理的匹配分數或會調低。

五分一申請成功獲批

談到創立FinMonster平台的緣起,陳健明及其拍檔鄭文耀皆任職銀行界多年,見證不少中小企急需資金周轉,卻又藥石亂投。「例如一間從事鐵礦砂貿易的企業,向不諳大宗商品的銀行拍門申請貿易融資。由於銀行不熟悉鐵礦砂的用途、價值及其波幅等,過了幾星期後才拒絕批款,讓企業大失預算。」鄭文耀指出,創立FinMonster之目的,旨在令企業從一開始申請,便物色到最合適的銀行。

平台去年5月正式推出後,至今約有30間銀行或金融機構,超過70名客戶經理加盟。陳健明透露,其融資申請的成功配對率一般都有七至八成,「銀行客戶經理都想拓展客戶群;有客戶上門,無論如何都想先認識對方,看看有沒有機會達成交易。」成功配對的個案中,大約五分之一比例最終獲銀行批出融資貸款。

種子前輪融資攻區塊鏈

問到扮演「紅娘」角色,連結企業和銀行客戶經理的FinMonster平台本身的融資狀況,鄭文耀透露,公司正進行種子前輪(pre-seed round)融資,希望籌集資金拓展用戶網絡及改善系統,包括運用區塊鏈(blockchain)技術,儲存企業資料及貸款協議(credit agreement),提供更具透明度的資訊,供銀行審批融資貸款時參考。

採訪、撰文:陳子健

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