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AI加乘大數據分析 造就「智慧金融」

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產業動態

2019-12-05

數位化浪潮來襲,傳統銀行積極從「實體」佈局「數位」領域,舉凡通路體驗、客戶洞察到風險管理,銀行業者如何利用人工智慧與科技找尋數位破發點?對此,IBM與台灣金融研訓院攜手,共同舉辦《人工智慧金融實戰 圓桌會》,邀請專家與產業人士齊聚一堂,共同商討台灣金融產業人如何透過人工智慧應用強化創新服務及虛實整合,提高市場競爭力。

 
 

「人工智慧在金融業的應用是非常值得期待的,」台灣IBM 硬體部總經理于伯琨表示,「問題已經不是要不要做,而是怎麼做。因此,要如何找到最合適的應用、最能夠充分發揮價值的科技跟平台,是現在每個銀行更關心的課題」。

 

加速AI應用 平台與科技是關鍵


在具體應用面上,根據《2019年數位趨勢報告》顯示,34%金融服務業品牌已運用AI在聊天機器人或客服以推動行銷活動並優化消費者體驗;而金融服務業中也有37%的公司,計畫於2020年加強投資相關科技。美國富國銀行客戶體驗及洞察分析部全球副總裁劉維政指出,聆聽客戶以進行數據分析至關重要,因此,富國銀行廣泛收集了客戶的建議甚至是抱怨,利用IBM的平台(Spectrum)來儲存成數據庫,在混合多雲端環境中進行測試和分析,這其中「速度」與「品質」是關鍵,他認為,只有善用數據才可以揭開資料的價值,進而發掘產品與服務研發的策略方向。

 

針對科技的運用,IBM大中華區硬體系統部首席技術長李永輝提出,企業數位轉型3大關鍵科技,包括人工智能(AI)、大數據(Data)以及混合多雲架構(Hybrid Multi-Cloud)。他指出,過去,金融業大多針對結構化數據進行分析,近幾年出現許多進階應用例如將聲紋轉化為圖像,再透過圖像進行文字比對,進而從數據中理解顧客;或是保險業也開始運用圖像辨識在汽車受損的面積鑑別;就連內部操作也能透過人工智慧抓出違規操作與流程差錯。但是,這些應用都是以資料為基礎,資料的儲存跟管理便成為關鍵。

 

因此,國外金融業大多會建構統一的 基礎平台進行工作的排程、資源的統籌,以確保能透過大量的資料來增強機器學習與深度學習演算法,讓 AI 從實驗階段邁入實際業務流程,以因應快速成長的數位通路需求。根據《數位銀行報告》(Digital Banking Report)指出,目前10%的千禧世代只使用「純」數位銀行,預計在2019年年底,95後的Z世代將超越80與90成為全球人口數最多的群體,面對未來趨勢與這群消費主力軍,技術長李永輝觀察到,有許多90後從未踏入實體銀行,這是未來客戶的樣貌,也是IBM為何收購Red Hat以提供企業混合多雲平台的原因,因為數位通路的崛起對於新型態業務的帶動、應用程式的開發、移轉、現代化及管理等都形成新的挑戰,IBM 也積極為企業構建開放平台,幫助銀行將傳統的應用迅速轉移到行動裝置上。

 

金融 + 人工智慧 優化客戶新體驗然而「傳統」的價值在於經驗與文化,但「創新」往往必須搭配速度,IBM硬體系統部傑出工程師胡永剛認為兩者「合作」才能在初期發揮速度優勢。他指出,傳統銀行大多縮限於在地開發,只有少部分資料「上雲」,因此數位化的困難點在於「新舊並陳」的整合,如何將AI簡易的套入現有模型幫助銀行變得更有效率,選擇合作夥伴至關重要。

 

過去在電影場景中,華爾街交易所裡的交易員在進行買賣時非常吵鬧喊來吼去,但自從導入人工智慧、演算法交易引擎後,交易所反倒安靜無聲不用透過喊話溝通了。不僅如此,透過AI深度學習將多部門作業準確度提高到90%,也使得高階金融人才得以將時間分配到其他更高價值的事物上來提昇競爭力。胡永剛指出,金融業者選擇解決方案往往是基於服務全面性,同時考量與開源技術的結合以及企業現有語言、工具和技術的兼容性。在這些層面上,IBM可幫助客戶實現真正的協同作業並有效降低銀行在IT上的花費。

 

在最新的全球 AI 市場價值研究報告中,IBM連續三年位居人工智能領域的全球市場領導者,光是2018年即穩佔市場達9.2%。隨著AI從實驗到生產的轉變,IBM幫助企業整合AI與其應用程序、業務流程,以做出更準確的預測,同時節省作業時間、改善客戶體驗,充分發揮數位能量。

 

瞭解實現金融AI的最新方式:
https://www.ibm.com/tw-zh/it-infrastructure/power/enterprise-ai

 

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