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金管會於8月8日宣布，銀行申請財力評估模型（又稱所得代理模型）試辦第一案，8月底上路。此措施不啻為銀行業者、資金需求的一大福音，也是金融AI創新的應用場景。
無擔保額度（含信貸與信用卡） 以22倍為上限，是金管會2007年開始的規範，旨為了防止類似雙卡風暴的信用擴張。但在執行面則使薪資證明成為申辦的重要證明文件。
然而，針對商號負責人、攤商、自由業者等非固定薪資族群，則會有徵提證明文件的困難度，較不利於普惠金融的發展，同時，也可能有助長至非正規金融機構融資（如地下錢莊）的疑慮。
從風險管理角度而言，22倍月薪額資度上限的本意，是為導引銀行能夠確實評估客戶還款能力，也提醒借款人量力消費。
但若銀行能夠運用計量模型，以一個更便利、更準確的方式來評估借款人風險與收入水準，免除客戶文書的準備，同時兼顧風險管理與客戶體驗，對金融機構與消費者來說都是雙贏的解決方案。
過去為更有效率且精準的掌握消費者的還款能力，金融機構有可採用統計的「因果模型」（如迴歸模型），利用客戶屬性與核實過的收入，可以簡易的預估客戶月薪。
然而，筆者建議如果能結合主計處薪情平台提供產業與職位薪資水準的統計資訊，則更能夠對於客戶的薪資得以更精確的評估。
原因是各產業與薪資職位的水準，會隨著景氣的更迭有所調整，因此，新一代的模型除了方法論的改良外，也可從政府統計資料先取得行業的薪資水準，再進行借款人個體差異不同的估計，可以開發更精確與穩健的模型。
最後，要特別強調，雖利用數據有利於掌握更精確的資訊，但由於模型是採用數據進行預測，也必須要依循相關法規對於計量模型的管理辦法，進行上線前驗證、事中監控與定期驗證等機制，來維持模型的合理性、穩定性與準確性，以降低模型失效風險。
因此，未來若金融機構的財力評估／所得代理模型可為主管機關認可，並施以相關的管理辦法確定，以保障雙方之權益和風險，可預期未來對社會大眾普惠金融、銀行效益將十分顯著。
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