新光銀行採用 IBM Power Systems 平台，從無到有建置 AI 模型，三年來更自行開發近 20 個 AI 模型，讓 AI 應用成為新光銀行跨組織、跨部門的創新獲利引擎。
新光銀行數位資訊部資深協理林基玄指出：「公司內部每個系統都需要 AI，所有與客戶的接觸點都是發展 AI 的機會。過去只能在封閉型的工具中開發機器學習模型，透過 IBM 的協助，新光銀行得以打造開放原始碼武器，做好系統的框架，讓模型能量產，協助業務團隊用數據創造獲利。」
台灣 IBM 科技事業部總經理朱宥鑫表示：「金融業邁向 AI 之旅刻不容緩，借力可延展的 IT 基礎架構，讓 AI 應用成為企業創新獲利的新動能。新光銀行奠基 IBM Power Systems 完整的 AI 開發工具，透過端到端深度學習平台，打造 AI 創新引擎，賦能企業快速開發 AI 應用，大幅節省開發 AI 模型的門檻及時間。」
新光銀行自 2016 年正式啟動數位轉型，以「貼近生活，為客著想」的價值主張，發展數位金融。AI 及大數據策略由數位資訊部領軍，首重擴充 AI 應用。新光銀行積極深化組織內大數據分析的實力，協助業務團隊挖掘顧客商機，更進一步運用機器學習和深度學習技術，三年內從無到有，運用場景包含精準行銷、顧客評價、零售銀行信用風險管理、房貸鑑價、票據作業優化、客服錄音調閱、使用知識圖譜技術在企金客戶的關係管理及智能客服，讓 AI 應用遍地開花。
林基玄強調：「透過 AI 及大數據分析，進一步深化對顧客的洞察，為不同顧客的各式場景量身打造不同的互動方式，找到最適合的客群推送精準行銷活動，提供高效益的產品組合。」
以往新光銀行準備一檔行銷活動，從執行研究目標、行銷包裝、行銷通路發布到檢討活動等流程，需時兩週至一個月；如今新光銀行除了能自動化大量推出行銷活動，更能主動從幾百萬顧客中找到合適的顧客群精準推播行銷活動。新光銀行各事業線平均一年推出 800 個以上的行銷活動，等於每周推出 18 個新活動，亦代表全行同時與客戶接觸的行銷活動超過 50 個以上。新光銀行體現公平待客原則，擁有完整的內控機制，在每天頻繁推出精準行銷活動的情況下，達成客戶高評價的使用者經驗。
新光銀行從大數據分析邁向 AI 之旅的過程，與 IBM 攜手共創合作，透過 IBM 顧問的協助，導入人工智慧高效能運算平台 IBM Power Systems，運用開放原始碼依據新光銀行的特性建構可操作的 AI 開發環境與工作流程，再將建置的模型，自動化部署到以容器化為運作主體的推論主機 IBM Power Systems 平台上應用，得以快速訓練模型，部署模型發展數據應用的閉環系統。此外，新光銀行更邀請與研究 AI 領域多年的外部專家、學界教授合作，舉辦讀書會，讓團隊成員共同學習、弄懂原理、動手實驗，培養 AI 硬實力。
新光銀行導入 AI 應用的第一步，先用大數據技術整併內部虛實通路的數據，並整合開放數據，建置數據資料庫，妥善管理所有數據。優先選擇與客戶的所有接觸點發展 AI 應用，新光銀行數位資訊部資深經理徐靜婷說：「我們搭配顧客數位軌跡的數據，完整串連線上及線下數據，建立 AI 模型，持續優化廣告投放、精準行銷的作業。」
導入 AI 應用的第二步，運用電腦視覺、聽覺、自然語言處理等深度學習技術，優化內部作業與顧客服務，體現公平待客原則，運用在如票據處理、客服錄音 STT、智能客服、企金顧客服務，讓跨組織各部門都能多領域的應用數據。 AI 已成為新光銀行的創新獲利引擎，展望未來，新光銀行將持續投入 AI 及大數據分析，將客群定義得更加清晰細膩，在未來兩年內將 AI 模型從近 20 個發展至上百個，並讓 AI 模型跟數據流即時化緊密整合，持續創造企業獲利的新商機。
