近期我們參與一場以企業金融與數據應用為主題的研討會，並與多位金融業企金開發相關團隊進行交流。討論焦點之一，是金融機構如何在既有開發流程之外，透過新型態資料建立更具效率與可複製性的開發方法；其中，「供應鏈資料」被多次提及，並被視為具潛力的研究方向。會議中有幾項金融業數據應用的觀察：

1.企金開發的核心痛點：名單不是問題，「切入點」才是問題

　　研討會交流中，一個高度共通的現象是：多數金融機構並不缺企業名單，也不缺基本的產業分類與公開資訊。真正困擾企金開發團隊的，往往是如何在大量潛在客戶中有效聚焦，以及如何形成可被採用的開發切入點，讓第一輪對話更容易展開、提高有效接觸率。
　　實務上常見的狀況是「資訊可得但難以轉化成商務對話」：即使掌握企業名稱、產業別、規模等基本要素，仍不容易快速回答「這家公司現階段最可能關心什麼」、「可以從什麼角度建立第一輪交流」。因此開發工作高度依賴個人經驗與臨場判斷，難以標準化與複製。企金團隊期待的，不是更多資訊，而是更能支援開發對話的「可用資訊」。

2.供應鏈資料的潛在價值：先建立「營運輪廓」，再設計接觸策略

　　供應鏈資料之所以在研討會中被視為值得研究的方向，核心在於它提供了另一種更貼近企業日常營運的理解方式：企業並非孤立運作，而是處於上下游關係網絡中；其營運模式與可能需求，往往可從供應鏈位置與交易型態的輪廓得到初步判讀。
在企金開發語境中，我們初步歸納供應鏈資料可能帶來三項價值：
　1. 以更貼近營運的語言描述企業（相較僅以財務或產業分類切入）
　2. 提供更具可對話性的觀察點（使對話更像理解與交流，而非直接推產品）
　3. 支援分群與策略（針對不同鏈上角色採取不同接觸方式）
　　多位與會者的共同期待，是能透過供應鏈關係建立對企業的「初步營運輪廓」，不以評分或判斷為前提，而是先掌握「該企業在鏈上可能扮演的角色、上下游關係結構特徵」，並以此作為開發策略的起點。

3.AI的定位：不做決策，而是提高開發準備與話術生成效率

　　研討會亦多次討論AI在企金開發的使用期待，但方向並非走向「以AI取代決策」，而是更務實地聚焦在兩個目標：縮短開發前的資訊整理時間，以及提高對話素材的產出效率與可複製性。換言之，AI角色更接近「開發助理」而非「授信判官」。
在此框架下，AI可協助：
　• 將供應鏈輪廓整理成可快速理解的會前摘要
　• 轉化觀察點為較自然、較不具侵略性的開場問題
　• 產生多版本開發話術（不同語氣與角度）
　• 讓同一套資料輸出成不同角色可用的內容（主管、RM、助理）
　重點在於：AI的目的在提升開發流程效率與一致性，而非替代金融機構的風險判斷或授信決策。

4.合作與應用邊界：以業務開發為主，授信決策階段不納入

　　在交流中，我們也特別重視應用邊界的清晰度。就現階段思考而言，主要聚焦在企金業務開發場景（名單聚焦、接觸策略、話術輔助、會前準備等）；其他情境不排除可共同發想，但授信決策階段暫不納入本次研究範圍。設定邊界的目的，是確保合作方向維持可控、可落地，也更容易被納入金融機構的既有作業流程。

5.可行的起步方式：以可交付資料形式支持研究與小規模驗證

　　若要讓創新場景走向落地，第一步通常不是追求完整全貌，而是先讓資料具備可用性，支持金融機構內部研究或小規模驗證。因此，我們目前可提供原始且可交付的資料形式，便於進行內部研究、POC與流程測試，並可配合金融機構既有開發流程，將資料整理為更適合採用的輸出格式（例如名單、摘要或對話素材生成所需的輸入）。
　　我們的理解是，驗證供應鏈資料是否能提升開發效率，最有效的方式是先選定一個明確切入點（特定產業、客群或流程節點），以小範圍試行觀察對開發流程的實際改善，再逐步調整與擴展。

6.尋求獨特供應鏈數據，共同探索企業供應鏈數據的「應」與「變」

　　供應鏈資料在金融業企金開發場景的應用（尤其是結合AI話術輔助）最大的痛點在於無法即時取得完整的數據，CRIF獨特供應鏈數據應用，透過供應鏈資料收集，也逐漸應用於協助金融與企業界在業務與授信場景的應用，逐漸建立可落地的使用方式，尤其應用於RM業務開發更是強化對客戶的完整度及即時性。

作者：方諮淵