記者陳建興／台北報導
隨著全球供應鏈重組、地緣政治風險升溫，以及穩定幣等新興支付工具快速發展，跨境金融正進入效率與風險並行的新階段。過去企業與金融機構關注的是資金能否快速流動，如今更關鍵的是交易背後的實質控制人是否能被清楚辨識，並在交易發生前完成合規判斷與風險攔阻。
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（最終實質受益人，Ultimate Beneficial Owner）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。
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。