申辦信用卡或信用貸款，長期以來 “薪資” 是銀行核貸的硬指標，導致許多高收入但無固定薪轉證明的族群被拒於門外。金管會證實，將正式開放銀行採用「財力評估模型」，以大數據與 AI 取代傳統財力證明。這意味著網紅、YouTuber、平台外送員及「信用小白」等族群，未來將更容易取得銀行資金與信用卡服務。
告別「薪資為王」時代，擁抱多元數據
過去銀行為了控管風險，嚴格要求借款人需提供”薪資”轉帳證明或扣繳憑單。然而，隨著「斜槓經濟」與「平台經濟」興起，許多工作者雖有穩定且不錯的收入，卻因缺乏傳統證明文件，長期淪為銀行體系的邊緣人。
金管會參考玉山銀行去年 8 月的沙盒試辦經驗，確認以 AI 及大數據分析建構的「財務模型」能有效推估客戶還款能力。在試辦成功後，金管會決定將此機制制度化，並將於本週四（18日）的銀行總經理聯繫會議中，正式將「財力評估模型」列為評估民眾月收入的合法方式之一。
DBR 22 倍天條未除，但「收入認定」變寬了
金管會特別強調，雖然核貸門檻鬆綁，但為了避免卡債風暴重演，「DBR 22 倍」的負債上限並未取消。
什麼是 DBR 22 倍？ 即個人無擔保債務（如信貸、信用卡款）總額，不得超過平均月收入的 22 倍。
新制的改變在於「分母」的計算方式： 過去只有薪資能算作月收入，現在透過銀行的大數據模型推算的「預估收入」也能被認列。這讓過去因無法舉證收入而導致核貸額度為零的民眾，重新獲得了信用額度。
把關風險，銀行需過「三道關卡」
為了確保金融穩定，金管會雖然開大門，但也設下了嚴格的守門員機制。銀行若要採用此模型，必須通過三道關卡：
模型驗證嚴謹化： 銀行需訂定完整的內部規範，明確定義資料來源與建模流程。模型上線前，必須使用外部資料進行交叉驗證，確保推估出來的月收入具有合理性。
持續監測不失真： 模型上線後並非一勞永逸。銀行需定期檢視模型表現，並透過人工抽樣檢查，確保模型不會因為市場波動或客群改變而失效。
授信雙重控管： 「財力評估模型」不得單獨使用，仍須搭配既有的信用評分卡（Score card）。此外，針對此類客群，銀行應設定低於 22 倍的風險緩衝額度，並持續監控延滯率與逾放比。
普惠金融新里程碑
銀行業主管分析，這項政策是台灣推動「普惠金融」的重要一步。透過金融科技（FinTech）的技術基礎，讓具備還款能力卻難以舉證的族群，能回到正規金融體系接受風險控管，既滿足了民眾的資金需求，也為銀行開拓了新的藍海市場。
重點摘要：
政策變革： 金管會開放銀行用 AI 與大數據模型推估客戶收入，取代傳統”薪資”。
受惠族群： 網紅、接案工作者、外送員、信用小白。
核心限制： DBR 22 倍負債比上限仍在，但收入認定方式變寬。
風險控管： 銀行需建立驗證機制、人工抽樣監測，並搭配信用評分卡使用。
知識家專業團隊已協助數千名屋主、借款人順利解決難題，現在也能幫你。
LINE 諮詢 【點我】https://lin.ee/AwvWTq1
