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。
FinMonster透過AI演算法為企業計出匹配分數，並免費配對3位銀行客戶經理。（FinMonster圖片）
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。
FinMonster平台成功配對的個案中，大約五分之一比例最終獲銀行批出融資貸款。（FinMonster圖片）
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
