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【專訪】玉山金控科技長張智星

2021-10-04
分類 : 風雲人物
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玉山金控科技長張智星

玉山金控活用AI 全方位展現科技力

因應金融科技創新、消費者行為改變、法規調整等洪流,玉山金控致力運用科技發展數位轉型,以及運用資料與AI提升整體競爭力。

採訪/林振輝、施鑫澤‧文/林裕洋‧刊期/2021.10


隨著創新金融科技湧現,加上金管會大幅鬆綁法規,帶動台灣金融產業加速運用AI、Big data 等科技,加快推動數位轉型的速度,以便為消費者提供所需服務,避免陷入被市場淘汰的命運。而自從 COVID-19 疫情爆發後,民眾使用網路銀行、行動銀行等意願攀升,此時預先做好準備的業者,正好可藉此度過疫情衝擊,乃至於貼近消費者的需求,同時拉大與競爭對手之間的差距。

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以玉山金控為例,旗下玉山銀行的行動銀行服務使用人數,較疫情爆發前增加逾4成,其中活躍顧客比例達 75%,全行轉帳交易超過 93% 為數位交易。另外,亦有 75% 的基金申購、信貸申請案件、外匯交易在數位通路上完成。而在2021年辦理勞工紓困貸款時,玉山銀行亦運用數位化及 RPA(Robotic Process Automation,機器人流程自動化)技術協助,協助約6萬3千名顧客順利取得紓困貸款,其中超過9成的案件都是透過線上申辦與自動核貸、線上對保且自動撥款,顧客不必到分行辦理紓困貸款,降低疫情期間群聚的風險。

[ 大師開講 ─ 香港中文大學商學院副院長張曉泉:人工智慧和金融科技的思考 ]

玉山金控科技長張智星說,在金融科技創新、消費者行為改變、法規調整等三股力量的匯流,正快速改變全球金融服務的模式。為此,玉山金控致力運用科技於發展數位轉型,以及融合科技與金融培育專家團隊、運用資料與AI,全力提升流程營運效率、整合虛實通路最佳化顧客體驗,並透過跨業合作發展新型態金融服務,打造以人為本的數位金融領導品牌,至今也在多個方面展現出相當不錯的效益。

內容目錄 隱藏
玉山金控活用AI 全方位展現科技力
從錯誤中學習 開啟AI專案
透過四大面向 了解業務痛點
AI成績亮眼 展現集團科技力
疫情改變生活 同步改善AI模型
召募AI人才 厚植競爭力

從錯誤中學習 開啟AI專案

玉山金控科技長張智星說,玉山金控致力運用科技於發展數位轉型,以及融合科技與金融培育專家團隊、運用資料與AI,全力提升流程營運效率、整合虛實通路最佳化顧客體驗,並透過跨業合作發展新型態金融服務,打造以人為本的數位金融領導品牌。

1992年創立的玉山銀行,2002年成立玉山金控整合各項金融業務,至今已發展成為一個提供全方位金融服務,與跨境金融平台的事業集團。目前旗下包含玉山銀行、玉山證券、玉山創投等子公司,提供銀行、證券、保險、創投等多元金融服務,並在公司治理、經營績效、服務品質、風險管理及企業社會責任等領域,皆有傑出的表現。2014~2020年連續7年,玉山金控入選DJSI道瓊永續指數成分股,是台灣首家入選也是唯一創下此紀錄的金融業。玉山秉持「心清如玉、義重如山」的精神、精準靈活的策略及團隊執行力,致力提供更好的金融服務與創造更大的顧客價值。

多年前玉山金控即以人工智慧做為關鍵技術,透過實驗文化及跨功能團隊,進行數位轉型,提供顧客更即時、更安全、更便利的數位金融服務。為了讓人工智慧發揮更大的效能,該公司更打造金融業首創的機器學習即服務 (Machine Learning as a Service, MLaaS),搭起人工智慧與業務流程的橋梁,提供各種創新服務、各項顧客權益保護、基金標的建議、內部控制偵測、異常事件警示等創新金融服務。

[ 推薦閱讀: 金融AI產學對談 解析AI應用落地與團隊建立 ]

張智星指出,早期我們剛開始推動人工智慧專案時,是先到各業務單位了解需求後,AI團隊直接投入專案開發。但執行一段時間後發現,單單憑藉業務單位提出的需求就投入開發,這種做法似乎過於簡單且存在幾個問題。首先,我們不了解業務單位面臨的問題為何,是否真需仰賴AI解決。其次,業務單位能夠投入的資源有多少,如人力、資料等,這對AI模型訓練有大關聯。最後,業務部門對AI專案是否有錯誤期待。因此,我們決定透過推出「AI需求單」方式,篩選合適的AI專案需求,讓有限資源能夠發揮最大效益。

透過四大面向 了解業務痛點

玉山金控內部使用的AI需求單,主要是從四大面向著手,首先是推動或導入AI專案的目標要很明確,不能有模糊的空間。如有些業務單位會提出想要讓行銷專案更成功,但是成功的定義每個人都不同,必須要先了解行銷專案遇到的瓶頸為何,想要解決哪方面的問題等,才能投入AI專案開發。如曾有業務單位提出外匯預測需求,結果當AI團隊完成專案後,業務單位才表明是需要預測匯率區間的產品,而非準確得知匯率多少的方案。

其次,訓練AI模型所需的資料,能否持續提供、且不受制於其他公司。因為訓練AI模型需要大量資料,且需不斷透過資料修正,才能讓AI專案貼近實務需求,若無法持續取得最新資料,導致AI專案被迫中斷,反而會讓公司資源被迫浪費。第三,則是放在業務需求是否有可預測性,若AI模型預測不夠準確時,後續補救的方式為何。例如若要從大量資料篩選潛在的客戶名單,以便後續寄送相關活動訊息通知時,此時就算篩選出的客戶名單不夠準確,模型判斷錯誤的影響相對較小。但若是信用卡的詐欺預測、支票的OCR辨識失敗時,可能對公司、消費者都會造成困擾,此時就需要一套人工複審機制,讓發生錯誤時的代價可被控制。

[ 推薦閱讀: 資料治理的三大陷阱 ]

「我們依照業務單位需求,開發一套支票手寫金額辨識的OCR系統,將人工處理流程轉為自動化後,也同步建立一套防錯的機制,即是後續需搭配人工審核機制,確保不會有問題。」張智星解釋:「因為若金額、銀行帳號等資訊判讀錯誤的話,不僅後續處理成本會很高,也可能會影響到客戶的業務、信用狀況等,所以此機制絕對有存在的必要。」

AI成績亮眼 展現集團科技力

在全體同仁積極參與下,玉山金控至今已推出不少以AI為核心的產品,如2020年2月推出首創全數位流程的「玉山 e 速貸」,運用AI技術打造零人工介入的貸款流程,顧客最快僅需58秒即可取得資金。此外,有別於傳統授信動輒數十萬的信貸額度,e 速貸額度最低2萬元即可申請,亦可彈性還款,提供顧客兼具速度及彈性的貸款服務。截至2020年12月底,「玉山 e 速貸」撥款金額逾3,000萬元,相較於一般案件可節省近 95% 的案件成本。

至於基金 e 指選,則是自建AI理財認知偏好推薦模型,根據顧客的風險承受等級、交易紀錄等資訊提供個人適配基金標的之建議,讓投資變得簡單易懂,提供顧客無差別的普惠金融服務,服務推出後2020年度基金線上交易筆數較去年成長2.3倍,佔整體基金交易筆數比例 66%。

[ 推薦閱讀: 純網銀和金融科技教我們的事 ]

另外,因應層出不窮的詐騙案件,傳統金融機構透過手動標記警示帳戶加以防範,但因精準度低,需額外以人工電話照會顧客,排除誤判帳戶,冗長的確認流程造成顧客困擾和防護上的時效落差。玉山金控推出的警示帳戶偵測系統,藉由導入自家建置MLaaS系統,可玉山透過機器學習建立模型,自動辨識警示帳戶,精準度較傳統手動標記提高40倍。不僅降低人工電話照會對顧客的打擾,模型判斷結果更可直接串聯帳務系統,加速警示帳戶註記,達到資訊即時同步的效果,增強防範的時效性與全面性。

張智星說,在信用卡詐騙盛行下,我們也運用 AI 技術推出信用卡冒用偵測系統,提升檢視效率,克服零星、複雜冒用手法不易防範的問題。玉山透過探索式資料分析,產生近 400 種因子的模型資料庫,並使用梯度提升決策樹演算法 (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT),提高模型一般化(Generalization)的程度與預測能力,再運用資料快取技術,隨時以最新交易資料進行異常監控,讓每筆信用卡交易可在0.1秒內獲得風險評比,精準且迅速的守護,讓顧客的交易更安全。

疫情改變生活 同步改善AI模型

玉山金控推出信用卡冒用偵測系統之後,不光深受業務同仁好評,許多消費者也非常肯定此服務,對信用卡業務開拓帶來不少幫助。然這亮眼、出色的表現,在 COVID-19 疫情面臨新的挑戰。當2021年5月中全台灣進入第三級警戒之後,許多企業採取分流上班、居家上班,消費者減少外出購物,改以線上購物取代。由於信用卡消費習慣與前幾個月有非常大的改變,所以信用卡冒用偵測系統發出警示的頻率也大幅增加,結果在業務同仁深入了解之後,發現誤報狀況比過去增加數倍。

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張智星指出,當我們收到同仁回報的問題後,初期確實感到非常訝異,畢竟從沒想過疫情在改變民眾的生活習慣後,隨後也會影響到AI系統判斷的準確性。這時我們感覺到即便AI模型完成,且接上業務流程之後,並非代表專案結束,只是進入另一個階段。因此,我們立即著手整合新的消費資料,重新調整AI模型的警示參數,才順利讓信用卡冒用偵測系統恢復到應有的水準。

召募AI人才 厚植競爭力

隨著全球各產業對AI應用面向日廣下,各企業也都面臨AI人才不足的窘境,玉山金控自然也不例外。為此,該公司在2018年底開始籌畫人工智慧公開挑戰賽,以「企業出題,人才解題」的核心理念,邀請AI好手一同以人工智慧解決真實的金融問題。將去識別化的資料透過趨勢科技 T-brain 平台釋出給參賽者,透過群眾智慧集思廣義、互相切磋,不僅為困難的金融決策問題找到更好的解答,更提供AI人才發揮與成長的舞台。

張智星說,AI團隊成員組成,除由行內有興趣的同仁加入之外,每年舉辦的人工智慧公開挑戰賽,也是AI新血加入的重要管道,已有2屆挑戰賽的第一名順利加入玉山AI團隊。另外,我們也與交大、台大、中研院等設立玉山AI暨金融科技研發中心,讓學術界更瞭解企業實務與市場資源,產業也能有更領先的研發能量。這對於培育臺灣AI人才,降低產學落差是非常好的管道。

面臨金融產業快速轉變,新競爭者的加入,在玉山金控未來規劃中,未來將持續擴大AI技術的應用範圍,除藉此讓民眾享受到更便利的金融服務外,也希望能夠實踐普惠金融的企業願景。


( 本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan )

標籤: MLaaS人工智慧張智星梯度提升決策樹演算法機器學習玉山金控金融金融業
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