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凯基的 AI 创新路四步骤,价值从「流程建立」中展现!

2020-06-19 点赞:992 浏览量:636

凯基的 AI 创新路四步骤,价值从「流程建立」中展现!

论创新,金融业向来懂得善用当代最新技术,跑在各行各业的最前面。从世界第一台 ATM、电子交易到 AI,是 2018 年金融业全力关注的领域,凯基银行参与台湾微软 2018 亚太技术年会「AI 产业应用发表会」,代表的就是台湾金融业的创新触角,开始延伸到 AI 领域。

AI 带来的效益提升甚至商业模式创新,让各家金融机构前仆后继;而国内银行近几年手脚也很快,「智慧客服」、「理财机器人」等「以 AI 之名」的服务也开始普及。但目前台湾金融业的「AI 服务」其实比较属于「套装」的概念,并无法真正凸显 AI 价值。

凯基银行的 AI 创新路四步骤,走出不一样的数位转型旅途

凯基银行隶属开发金控旗下子公司,为了要将金融业与科技真正结合,选择了一条更有挑战性的 AI 路径,从组织调整、资源配置的思维,全面盘点 AI 能够创造的成本效益,更与台湾微软携手,希望结合银行大数据与 AI 人工智慧,开发更多满足客户需求的数位金融服务。

第一步:成立 AI 学习小组,定义问题範畴与凝聚组织文化

过去一年半,开发金控率先成立了,跨产学界及集团内各子公司的数据及资讯专家 的 15 人 AI 学习团队,透过各子公司前线的实务议题蒐集,本次选定利用 AI 深度学习的优势,结合凯基银行「KGI inside」的异业生态资源,由学习团队以 POC(Proof of Concept 概念验证)的方式,选定以集团内客户对个人信贷产品的精準预测及差异化服务为题,发展以「AI 预测模型」为核心的自动化决策的关键技术,解决目前数位化服务与产品中决策效率、差异化服务的瓶颈。

专案的範围更着重如何将概念落地以产生业务的实益,由学习团队针对 End to End 的所有关键步骤,以新的 AI 方法逐一设计检视及落地。。

要让这个新的方法顺利运行,第一步面对的就是最重要的步骤「议题的制定」,AI 的运用範围大、种类多,各单位对 AI 的期待及实际效益评估有很大的差异,透过跨单位的沟通取得共识,订定出可快速且量化验证成效的议题。

接着,要克服「组织文化」的差异性,透过学习型 AI 团队的组成,让集团内部各单位逐渐凝聚共识,并透过产学合作,让学校及企业进行技术交流,同步学习与精进。最后完成最重要「资安保护」工程,在跨集团子公司的汇整运用,且技术团队为外部团队的状况下,特别加强建立个资保护去识别化、不可逆的标準準则,于企业防火墙独立封闭的环境内建置开发环境,集中控管软硬体环境及资料,让 AI 技术发展在确保个资及资讯安全下,兼顾专案进行。

第二步:确认好专案开发目标,评估新技术导入后的实质效益

凯基银行结合中华开发金控资源及软应商、学界技术团队合作,以「运用大数据及 AI 达到资源自动化与决策自动化」为首要任务。在目标任务确认后,在使用同样的资料下,由政大技术团队建置 AI 预测模型,与传统预测技术比较,以评估导入新技术解决旧问题效益。

与凯基合作此项专案的政大金融科技研究中心副主任谢明华表示,从学界的观点来看,希望透过这类合作,达成产学双赢。「开发团队提供演算法测试的流程 know-how。」他表示,政大与凯基将利用此案机会,将各种演算法一一套用测试,找出最佳解方。他也强调, AI 并不是选了一种演算法就不能改变,而是类似模组化的概念,当新的资料进来,资料特性改变,变换一种演算法就能挖掘出更多资讯。

第三步:量身打造 AI 转型路径图,企业的 AI 转型流程自己定义

凯基以中华开发金控集团内部子公司产品跨售做为导入 AI 的试金石,在建立新的演算法及软硬体环境后建立 AI 预测模型,再将所产出的新资料导回模型,透过 AI 自动判别与修正,得出判断结果。这一连串的流程如果能够发展出标準化的 SOP,未来因应各子公司不同的业务需求,即可将这套模式複製套用,藉重 AI 预测模型提升效率甚至创造出新的商业模式。

第四步:联手数据专家,从 AI 找洞见提供金融业新视野

凯基的 AI 创新路四步骤,价值从「流程建立」中展现!

凯基银行创新科技金融处资深副总经理周郭杰指出,台湾的金融业透过 AI 来开拓新服务与业务的空间还很大。举例来说,国内大型金控集团业务繁多,从银行、保险到证券等等,加总起来,台湾各大型金控都至少有超过六百万的客户数,可惜这些客户往往各自分散在各个子公司,无法整合发挥综效。

「但是未来的趋势是,当客户有保险、银行、证券的需求时,金控能够提供快速、便利且无磨擦的服务。」,能达全方位服务的前提就是透过大数据与 AI 的运用,有效掌握客户过往的消费行为甚至是信评,当客户对某一项产品有需求时,即可作为提供服务及评估的参考。周郭杰说,以开发金控集团为例,能够提供给客户的服务很多元,若能整合互通,不论对企业或客户而言,都能产生更高附加价值。

因此集团从一年半之前,就开始替导入 AI 做準备。他举例,银行业的贷款业务,是一条很长的决策树,从行销回应率、申贷率、核准率、到实际动拨率,再到动拨之后的提前还款率、流失率、呆帐率、甚至呆帐回收率等等,每一项都是一个决策点,而决策点的预测值怎幺来,就可以靠 AI 来辅助。

以目前银行的核贷率为七成为例,传统的贷放决策思维是尽可能以专家经验及知识谨慎筛选,以免有对客户的情况有所误判。「但如何更精确判断每一个客户适切的需求及精準的回应,就是我们的课题,也是运用 AI 及大数据可以有效解决的议题。」

AI vs 专家知识 ,理性逻辑之外看见更多可能性

金融业能借重 AI 跳脱本业的思维,周郭杰认为金融业需要透过 AI 导入,拓展全新的视角来理解用户以及优化服务。比方说,与银行往来的客户之中,哪些在证券部门下单的成功率最高?若根据传统的专家推论,可能会以客户跟银行往来的次数、或基金下单次数这类变数来判断。但 AI 处理的不是理性逻辑,它擅长将多个看似不关连的变数,进行交叉比对之后,得出意料之外的结果,也因此充满更多可能性。

导入 AI 技术挑战当然有,更重要的是建立流程

周郭杰坦言,这个过程的挑战不少。「对于 AI ,大家在认知上都能接受,也觉得势在必行。但真正与异业合作并导入数据时,就有不少门槛要克服。」例如如何在个资保密不可逆、去识别化的前题下,把资料运用流程和遵法议题做妥善的处理就是首要思考的重点项目。

此外,原本 A 君在银行里的资料,其分析软体属于封闭系统,一但进入了整合后的新环境, AI 涉及大量的资料分析,必须借重开源(open source)的软硬体,也会带来控管上的挑战。

「这种种挑战,必须先在小範围的试行专案中找到解方,再验证 AI 流程能否有效运用、複製,最后判断值不值得导入应用。也就是说 导入 AI 能够为公司带来多大的价值,是决定组织内部套用与否的关键」

培养 AI 人才,不宜在目标不明确的前提下躁进

企业在从事数位转型时,经常面对欠缺人才的挑战。但周郭杰认为 ,以金融业的现况来看,并不急着建立自己的 AI 团队。他分析,目前技术面的人才,不论是软硬体或演算法,大多仰赖异业伙伴在银行内部试作,再由银行现有人员加入学习。

他主张,人才的引入其实也要分阶段性,并且看当下企业所需要解决的需求为何。这是因为现阶段金融业导入 AI ,还有很多整合的工作要做:要跟法遵部门谈、跟 IT 部门谈、跟子公司谈。而目前开源或演算法人才多来自学界,学界的试作环境已有现成的软硬体和测试资料,一旦进入新的企业环境,要重新适应尚未整合的云端或系统环境,也要另外收集资料,「如果太急于招纳 AI 人才,反而对这些人才是伤害。」

投入大量资源导入 AI ,展现以客户为中心的品牌价值

凯基银行的 AI 愿景,周郭杰形容,「是面对新需求、立下新典範。」也就是抛弃过去以银行专家为中心的本位思考,直接一脚踏入机器学习及深度学习的 AI 领域。银行内有长年累积的专家经验(例如信用卡客服、放贷专员等等),旧的作法是把这些专家见解变成语言,再形成数据模型来进行预测。

新的作法则是利用机器学习,从各个意想不到的领域出发,全方面关照客户的数位机会。「这两种作法,最后比拼的就是哪一个更贴近客户。」最后谈到:「凯基银行选择了一条基础功耗时耗工的扎实路线,但我们确信这是一条最能长远发展 AI 应用的道路。」

不论如何,凯基选了一条更不轻鬆却更有潜力的道路,「我们费了这幺大的力气,就是希望先了解客户需求,『以客户为中心』发展 AI 应用服务,而金融业 AI 发展决胜的关键,就是『谁最贴近客户』,而不是以『过去经验』为依归,,相信这会展现在凯基的品牌价值上。

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