新光銀行費時3年落地AI、推動數據營運 成功邁向兆元級銀行
工商時報 翁毓嵐 2021.04.25
圖／本報資料照片


FacebookTelegramTwitter列印
於2020年底正式邁向資產達兆元級的新光銀行，過去三年在訂下明確任務、以行銷營運、顧客經營作為主軸，讓AI落地、推動數據營運，並開發出近20個AI模型，讓AI應用在新光銀成為跨組織、跨部門的創新獲利引擎。
從大數據分析邁向AI，新光銀與IBM攜手合作，透過運用開放原始碼建構可操作的AI開發環境及工作流程模型，自動化部署到IBM Power Systems AI的高效能運算平台上應用、以快速訓練模型。
三年來，新光銀成功開發出近20個AI模型，運用場景則包含精準行銷、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，及智能客服等。
  台灣IBM科技事業部總經理朱宥鑫表示，導入AI應用已是金融業刻不容緩的議題，透過可擴充延展的IT基礎架構，能讓AI應用成為企業創新獲利的新動能。以新光銀行為例，透過IBM Power Systems的AI開發工具，從端到端深度學習平台，大幅降低進入開發AI模型的門檻、同時節省大量時間，推助其快速而有效的打造AI創新引擎。
  新光銀數位資訊部資深協理林基玄指出，在推動AI專案的過程中，新光銀的第一步就是打破組織框架，成立專案小組，再依不同數據營運所需職能、成立不同工作組別，透過與銀行內部的IT工程師分享在銀行的專域知識及數據演繹經驗，讓AI建模人員以合適的命題建模，融合兩方的專長。
  為導入AI應用，新光銀從無到有、重新建置數據倉儲，整合線上、線下通路的所有客戶數據，並運用電腦視覺、聽覺、自然語言處理等深度學習技術，推動業務能發展視覺化分析能力，甚至成立機器學習技術團隊，以協助業務線落實較複雜的商機構想。例如在2019年的新光金控旺年會，就有其自行研發的人臉辨識報到系統。
對於將AI應用落實於消費金融業務上，林基玄以各事業線為例，新光銀要從幾百萬顧客中找到合適的客群，精準推播行銷，但以往準備一檔行銷活動，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，至少得費時兩週到一個月。整體估算下來，平均每年度銀行要推出800個以上的行銷活動，等於每周就有18個新活動推出、全行同時與客戶接觸的行銷活動超過50個以上。
現在新光銀在精準行銷上的回應率平均較以往高了兩倍，其中屬高資產潛力模型更有提升5.7倍的回應率成效。
另一方面，透過分析顧客與銀行的互動，對於特別在意隱私、不喜被過度干擾的顧客，其內部也能定出內部規範，同時投以更精準的行銷方式、降低顧客的被打擾感，甚至能訂出顧客的每月最高接觸次數。
林基玄舉例，若顧客提出不要接受電話行銷，正在新光銀旗下進行的所有行銷活動推銷名單中就會立即拉掉該顧客電話，後續也不會再以電話行銷方式接觸該顧客，而改以如Email等顧客較能接受的方式傳遞行銷資訊。
展望未來，新光銀預期在持續投入AI及大數據分析之際，也希望兩年內能將AI模型量產、擴增至達上百個，此外，也要打破以往數據流的批次模式，轉向即時互動化，建置更多的AI應用即時場景，以繼續創造獲利的新商機。

AI新光銀