商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導
金融科技新創 Antal 近日正式走出隱身模式，推出針對私人信貸市場的自主人工智慧代理系統，主打協助放款業者處理從借款接洽、文件收集到撥款前審核的繁瑣流程。根據 Yahoo Finance 報導，目前已有放款業者使用 Antal AI 代理，每月處理放款金額約達 3,000 萬美元，且未同步增加人力。
私人信貸近年從金融市場的邊陲快速走向核心。所謂私人信貸，通常指銀行體系之外，由資產管理公司、基金或私人放款機構直接向企業或特定借款人提供資金。由於傳統銀行在金融海嘯後面臨更嚴格資本規範，加上企業尋求更彈性的融資管道，讓私人信貸市場一路擴張，全球管理資產規模已達數兆美元等級。
但市場規模愈大，後台流程落後的問題也愈明顯。許多放款機構至今仍高度依賴電子郵件、PDF、試算表、人工追蹤文件、第三方查核與手動審核。當案件數量增加，承辦人員往往花費大量時間在催文件、整理表格、確認規則與跨部門協調，真正用於信用判斷的時間反而被稀釋。
Antal 的切入點，正是把這些重複性作業交給 AI 代理執行。放款業者可先將內部「信用箱」輸入系統，包括放款政策、利率表、核准條件、例外處理規則與品牌溝通方式。之後，AI 代理便能依據既有規則處理申請金額初步評估、政策檢查、條件式貸款意向書準備、文件收集、第三方查核協調、例外狀況標記，以及貸款文件彙整。
值得注意的是，Antal 強調 AI 並不取代信貸決策。換言之，AI 代理負責執行人類決策之間的行政與協調工作，最終是否核貸、是否拒絕申請、是否覆核例外、是否批准撥款，仍由人類團隊掌握。這樣的設計，反映金融科技在高風險場景中的重要邏輯：效率可以自動化，但責任不能外包。
Antal 共同創辦人暨執行長 Roberto Pernicone 指出，私人信貸作為一類資產已經成熟，但底層工作流程並未跟上。他認為，放款業者需要的不是另一套提醒員工下一步該做什麼的系統，而是能在保留機構規則、品牌標準、控制措施與審計軌跡的前提下，真正執行中間工作的代理程式。
Antal 初期鎖定的市場，包括購屋翻修再出售貸款、DSCR 貸款、過橋貸款與新建工程貸款等私人放款場景。這些業務通常案件量大、文件多、時效壓力高，若能把流程標準化，確實有機會提高承作效率，也讓中小型放款業者不必完全靠增聘人力支撐成長。
對台灣金融業而言，Antal 的案例不只是美國新創故事，而是金融服務後台自動化的縮影。台灣銀行、融資公司與租賃業者同樣面臨授信流程繁瑣、文件往返、合規留痕與人力成本上升等挑戰。未來 AI 代理若能與徵授信、法遵、風控、客服與文件管理系統整合，將可能成為金融機構提升營運效率的新基礎設施。
不過，私人信貸本身並非沒有風險。近年市場快速膨脹，也伴隨估值透明度、流動性錯配、借款品質與監管不足等疑慮。若 AI 系統只追求速度，卻未能清楚保留責任歸屬、模型依據、人工覆核與例外處理紀錄，反而可能放大風險。金融科技真正的競爭，不只是誰能把流程做快，而是誰能在效率、審計、合規與人類判斷之間找到平衡。
AI 代理進入私人信貸，像是替金融後台裝上一條新的自動化產線；但產線再快，方向盤仍必須握在人類風控與法遵手上。Antal 的出現，預告金融業下一波 AI 競爭，將不再只停留於聊天機器人或投資分析，而是深入每一份文件、每一次核准與每一道責任鏈。
