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【科技金融专题:玉山生态圈战略】靠AI技术带头强化产品力将金融服务嵌入各种任何场景

行情2021-02-11 14:01:49
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「玉山的战略是银行即服务模式(Banking-as-a-Services,BaaS),而且是进行式。」玉山银行董事长黄男州终于揭露自家银行未来数位战略的主轴。

早在6月中,前玉山银行董事长曾国烈在退休前的一篇9千字媒体投书,彙整出未来金融生态圈的3种模式,包括了银行即服务、银行即平台(Banking-as-a-Platform)和开放银行(Open Banking)。但当时他没有给出玉山的答案,到底玉山要走哪一条路?

直到今年8月时,玉山金控第二季法说会,接下玉山银董座一职的黄男州才揭露,未来5年的玉山生态圈战略,「会採取银行即服务模式瞄準场景金融,银行本身就是服务,可以嵌入任何场景中。」

在第一种银行即服务模式中,银行是金融商品的主要提供者,透过API与商家平台串联,将数位金融商品嵌入到商家的平台,再提供给顾客。这个模式对银行的挑战是得做好API串联服务,而银行内部商品和内部业务流程也要进行优化,才能将商品无缝带入商家环境中。

黄男州解释,蚂蚁金服就是採取这样的模式,如锁定民众出国旅游的场景,银行可以将外汇买卖服务嵌入到旅行社的服务中,或像是银行融资服务可以嵌入买车服务的过程,银行顾客到任何地方买车时也都能用。「银行把自己变成了一种服务,金融服务结构没有改变,但是改为嵌入别人的场景,这是台湾正在发生的模式。」他观察。在这个BaaS模式中,顾客和服务平台属于商家或金融科技公司所有,而银行则是提供完整的金融服务。

最近几年,玉山银行大力发展数位通路,统计到今年第二季为止,个人外汇买卖交易超过95%都透过数位完成,而小额信贷也高达8成利用数位方式完成,或像基金或信用卡申办交易也过半数,有6成採数位完成。另外,也推出更多第三方整合机制,例如7月上线的行动付款通API,让第三方网购App可以一键整合多家银行行动银行App的付款机制。

玉山带头发展这个模式的金融服务是支付。玉山在信用卡支付的规模目前排名全国第二,电子支付则是在银行兼营电子支付者中排名第一,所以,「玉山将用支付的力量来提供服务,」他举例,玉山年初推出了全自动化的信用贷款服务「e速贷」,透过AI将申贷流程全程数位化,缩短到最快58秒拨款,就可以进一步整合到电商服务中,来满足电商经营者、上架产品的商家,到电商平台购物的顾客的融资需求。服务对象可以是服务。还有另一个玉山考虑用来提供场景嵌入能力的金融产品是外汇服务,例如未来疫情过后,也考虑将其整合到旅游业者的服务中。

不只如此,玉山也逐步打造虚实整合的全通路架构,例如,7月时发表的玉山新的数位会员服务e.Fingo,不只整合旗下行动网银、支付和各类数位申办服务的单一数位帐号机制,还会进一步整合线上和线下的金融服务。「未来生态圈和伙伴关係的发展,如何建立对方愿意嵌入服务的信赖是关键。」黄男州指出,以金融专业的玉山,好处是可以和各行各业合作,彼此不会是竞争关係。

BaaS模式的挑战就是,得想办法自家金融产品嵌入到更多的第三方场景中,玉山要如何做到?AI技术力就是玉山银发展BaaS模式的底气,靠AI来强化金融商品的产品力。e速贷就是AI优化产品最具代表性的例子。

玉山早在2006年前后,就成立了大数据分析团队(CRV),从静态KYC资料的分析,转为分析动态的CRV(客户价值风险)资讯,来进行更细緻的客户分群和个人化分析,也从2013年开始培养资料科学家团队,早在2015年就用大数据分析,能在3分钟内算出个人专属的贷款额度和利率,但仍无法线上完成全套金融服务,直到今年推出的e速贷。传统核贷流程上,仍需不少分层审核、人工判断作业,玉山引进AI技术,将人工经验转为机器学习模型,例如靠AI进行洗钱防制的检核,才实现了完全免人工、全程线上申办,对保后最快约1分钟就能拨款,这更开始吸引一些拥有社群的商家,想要把这样的贷款机制,放入自己的流程中。AI优化过的产品,成了玉山打入其他生态圈的关键武器。

但要如何不断複製这样的AI创新应用,进入更多金融场景或生态圈?在9月初台湾资料工程年会中,玉山揭露了背后的关键团队和作法。

玉山数位金融的战略是积极发展AI、超级自动化和虚实融合,来完善顾客的体验。主要的技术团队是超过1千人规模的玉山科技联队,包括了5个部门,负责战略同步、技术评估的科技长办公室、负责新兴支付整合应用的信用卡处、负责全行资安的资安处、负责IT基础建设、开发与维运的资讯处,以及数位金融处。

数位金融处就是玉山AI主战力,负责打造数位金融服务,运用各种资料科学及AI技术,甚至是要优化玉山现有金融业务及制度。

为了不断强化AI技术力,玉山大力拥抱开源工具,如网路科技熟悉的K8s、TensorFlow、PyTorch、Pandas、Flask、Jupyter、git、uWSGI、EDB等都是玉山团队的日常工具。另外也积极推动AI产学合作,与交大、台大、中研院都成立AI研发中心,让学术研究成果可以放到玉山实际场景中落地,甚至前后任科技长,都是从学界借调而来,玉山金控新任科技长张智星就是玉山和台大合作成立AI和Fintech研发中心时的计画负责人。

最后一项关键是玉山自主打造的AI平台,目前数金处有两大平台,一个是利用K8s和Docker容器技术的AI研发平台,在这朵私云可以让资料科学家在安全环境中研发AI模型,等到模型完成后再打包成服务,上架到另一个机器学习服务平台(Machine learning as a Service,MLaaS),再进一步将这个服务打包成API,以轻量快速的形式,与银行既有系统串接。信用卡冒用侦测系统,就是全面改用AI模型来取代过去上百条的规则判断系统,透过MLaaS的API,只要0.1秒,将是否遭冒用的判断结果,回传到跑在AS/400上的刷卡业务系统,来通知店家与持卡人。日后,直接在MLaaS更换新模型,就能强化判断能力。

张智星透露,玉山现有超过50个专案都导入机器学习技术,目标是将银行内部所有需要人工作业的工作都全部自动化,但仍会搭配人工处理,「透过人机协作才能让AI发挥最大价值的关键。」他强调。这也是玉山运用AI的核心精神。

玉山想要实现更多AI Inside的金融科技场景,目前先聚焦智能理财、风控AI、流程AI、行销AI和服务AI这5大类,这些都成为,玉山金融服务嵌入各种场景关键武器。

 

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