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全球供應鏈金融達2.65兆美元!CRIF揭跨境金融「三層防護網」重塑信任 解4大痛點

鉅亨網記者張韶雯 台北

全球供應鏈重組、地緣政治風險升溫,以及穩定幣等新興支付工具快速發展,2025 年全球供應鏈金融市場規模達 2.65 兆美元,年增 7.5%,相關議題備受關注,CRIF(中華徵信所)今邀請專家揭示在跨境金融信任有四大痛點,UBO(最終實質受益人,Ultimate Beneficial Owner)更是合規的關鍵,提出 UBO 應有三層防護網,協助企業與金融機構從資料可信、關係穿透到 AI 風控決策,建立更完整的合規治理架構。

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CRIF今(8)日舉辦年度論壇,以「驅動韌性:數據合規重塑供應鏈信任」為主題。(圖:CRIF)

全球商業資訊與信用風險解決方案領導品牌 CRIF 今(8)日舉辦年度論壇,以「驅動韌性:數據合規重塑供應鏈信任」為主題,聚焦穩定幣、UBO 穿透識別與 AI 風控,協助企業與金融機構因應跨境金融挑戰,強化交易透明度與風險治理能力。


本屆論壇邀集科技發展協會、加密貨幣交易所、銀行法金、金融科技等產官學界專家,圍繞 UBO 審查、數位金融、數位資產交易與穩定幣監理等議題,協助企業掌握跨境支付創新、合規要求與供應鏈管理的關鍵解方。

CRIF 揭示跨境金融信任四大痛點 UBO 是合規的關鍵

CRIF 於今日論壇聚焦全球供應鏈重組、跨境金融監理趨嚴與企業實質控制權透明化等議題。在全球貿易型態快速變動下,跨境金融正面臨四大痛點,包括:各國申報標準不一、企業資料分散於不同司法管轄區、股權與信託結構難以穿透,以及高風險交易難以及時攔阻。隨著跨國集團、關聯企業、離岸公司、代理人與信託架構交織,若業者僅仰賴傳統 KYC 與企業表面資料進行審查,已難以因應日益複雜的跨境交易情境。

CRIF 亞洲區合規事業負責人郭曉薇表示:跨境合規正從傳統 KYC 進一步升級為 UBO 穿透識別。對金融機構而言,最終實質受益人不只是客戶審查流程中的資料欄位,更是辨識交易對手、判斷資金流向、掌握制裁風險與落實金融盡職調查的重要基礎。

CRIF 發現在跨境金融實務中,25% 透明度門檻是金融機構進行資訊揭露與客戶盡職調查的重要起點;50% 制裁標準,則是判斷交易對象與資產流動風險的重要依據。換言之,UBO 識別不只是辨識股東名冊上的持股比例,更是判斷誰真正擁有控制力,以及是否可能觸及制裁或資產凍結風險。若無法穿透背後控制關係,將可能在表面合規的交易中,忽略真正的實質受益人風險。

此外,防制洗錢金融行動工作組織對 UBO 資訊提出「充分性、正確性、即時性」三大要求,代表金融機構不能只停留在單次性審查或靜態名單比對,而必須持續掌握企業股權異動、關聯企業變化、負面事件與跨境資料更新。當各國申報標準不一、資訊更新頻率不同,UBO 資料品質將直接影響授信審查、交易監控、制裁篩檢與供應鏈金融判斷。

跨境供應鏈金融近年快速成長,已從單純的資金融通工具,逐步轉型為企業強化流動性管理與供應鏈韌性的核心機制。根據《World Supply Chain Finance Report 2026》,2025 年全球供應鏈金融市場規模達 2.65 兆美元,較 2024 年 2.46 兆美元成長約 7.5%;資金使用量首次突破 1 兆美元,年增近 7%,顯示企業對跨境資金效率與供應鏈金融服務的需求持續升高。

在此趨勢下,穩定幣具備 24/7 即時清算與點對點移轉特性,有機會降低傳統代理銀行、批次清算與跨時區作業造成的交易摩擦,縮短供應鏈上下游的資金週轉時間,成為企業探索跨境結算效率的重要選項。

不過,穩定幣的即時性也大幅壓縮合規審查時間。當資金能在短時間內完成跨境移轉,銀行與相關業者執行 KYC、交易監控、制裁名單篩檢與 UBO 驗證的時間將被縮短。若仍仰賴傳統延時篩檢與人工覆核,將難以及時辨識高風險交易,更可能使風險在監控完成前即已擴散。

對此,CRIF 也和博士旺創新(BaaS)合作,預期投入在穩定幣基礎服務商的合作,透過基礎服務設施整合,直接將 UBO 驗證,制裁名單,有效地址白名單等整合提供查詢。政策面也已進入新階段,立法院已於 6 月 30 日三讀通過《虛擬資產服務法》邁向更完整的許可制與市場秩序監理,明確強化虛擬資產服務商(VASP)監理,並針對穩定幣發行及管理建立制度基礎。

CRIF 指出,穩定幣時代的跨境金融治理,關鍵不僅在於支付是否快速,更在於基礎資料能否支撐即時判斷。唯有建立可信、完整且可更新的 UBO 資料基礎,金融機構才能在跨境支付創新的同時,兼顧效率、合規與供應鏈管理需求。

跨境金融應具備 UBO 三層防護網

有鑑於跨境金融情境日益複雜,CRIF 也與 LexisNexis 展開合作,結合其 AML Name Screening 等國際級資料庫,提出 UBO 三層防護網,協助企業與金融機構從資料可信、關係穿透到 AI 風控決策,建立更完整的合規治理架構:

第一層為「資料可信防護網」。CRIF 整合企業基本資料、信用風險、股權結構、董監事資料、關聯企業、集團關係、負面事件與國際資料,協助金融機構補足 UBO 資料缺口,降低僅依賴企業自行申報或零散公開資訊所造成的資料落差,進一步提升客戶審查與風險評估的精確性。

第二層為「關係穿透防護網」。CRIF 不只辨識單一企業,更透過股權、控制鏈、集團圖譜與供應鏈網路,協助金融機構找出表面交易對手背後的實質受益人、關聯企業與潛在制裁風險。透過關係穿透,銀行與企業可更清楚掌握資金、控制權與風險傳遞路徑,避免高風險實體隱身於複雜結構之後。

第三層為「AI 風控決策防護網」。CRIF 協助將 UBO 資料導入 KYC/KYB、授信審查、制裁名單、供應鏈金融風控與可疑交易監控,並結合 AI 風控、大數據分析、負面新聞與關聯圖譜技術,加速風險管理決策。透過 AI 輔助風險排序、異常關係偵測與即時預警,企業與金融機構可從過去的「事後補救」,升級為「事前預警」,進一步提升跨境交易的合規效率與決策精準度。

CRIF 認為,在當今複雜的商業環境中,資料可信度與處理速度同樣重要。AI 風控的價值並非取代資料治理,而是建立在高品質、可驗證且具商業脈絡的資料基礎上,將分散資訊轉化為可執行的風險評分、預警訊號與決策輔助,協助業者更快速掌握企業背後的關聯網路與風險傳遞路徑。


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