原标题：玉山银行揭露数位转型布局，锁定精准行销打造更进阶KYC系统
玉山银行数位金融事业处数位长李正国表示，玉山要打造以顾客为中心的「AI大脑」，也就是更进阶KYC系统，此外，他也揭露玉山如何迎战数位转型的冲击。
图片来源:iThome
早在台湾企业吹起数位转型风潮之前，玉山银行就展开了自家的转型之路，甚至成立了数位金融部门，作为推动数位转型的主力部门之一。玉山银行数位金融事业处数位长李正国表示，人工智慧技术将会让银行业的改变会越来越明显，以往银行的运作模式，也会因为AI技术带来全新面貌。
数位转型的浪潮来势汹汹，金融业首当其冲，面临这样的冲击，究竟玉山银行如何布局？又採取哪些策略应对？
「以往银行无法接触到的客户，藉由AI的技术，可以让银行触及更多的客户，」李正国举例，以往，银行不会给予非本行客户贷款估价的服务，但是透过自然语言处理和机器学习的技术，打造随身金融顾问小i，能够用比以往更便宜的成本，提供贷款试算的服务给顾客，甚至连非VIP的客户都可以享有量身打造的理财服务。
提供客户量身打造的服务，是落实普惠金融的其中一环，「玉山要藉由科技的力量实现普惠金融的目标」李正国补充，除了落实普惠金融，玉山还要提高服务的效率和缩短客户与银行之间互动的门槛，「许多人其实根本不知道怎么办房贷！」他说，房贷的服务或许客户一辈子只用一次，但是却要客户学习申请和辨理的过程，其实客户与银行之间有很大的门槛，透过新兴的科技，银行可以主动向客户跨出第一步，缩短互动的门槛。
打造更精密的KYC系统，创造精準行销
不只拓展了新的互动方式，AI这个热门新兴技术还改变了银行蒐集资料的方式。「以往，收集客户的资料要仰赖人工」李正国一语点出了过去收集资料的挑战，金融业的行销需要对客户有足够的了解，以前，理财专员必须常常跟客户互动，从互动中得知资讯，再将资讯放入资料库，利用传统的Rule-based方式建立客户的资讯，但是，这样的方法不但费时也费力，随着资讯越来越多，程式的条件设计也会变得相当複杂。
因此，玉山最近找上台湾大学电资学院，由台大自然语言处理实验室研究团队利用机器学习技术和创新的演算法，来找出一套可通用于不同金融情境或日常活动中的个人标籤系统，以便尽可能地标示出顾客的行为和意图，作为日后精準行销的参考依据。
台湾大学电资学院副院长陈信希解释，台大自然语言处理实验室将提供机器学习技术，将蒐集使用者在各种网路平台上的异质源资料，利用自然语言处理技术、机器学习技术等来分析，进行完整探索。还会利用使用者意图分析与侦测技术、意见探勘和情感分析等，来建立出更好的预测模型。
台湾大学资讯工程学系副主任张智星表示，为了打造以顾客为中心的资料库系统，结合许多管道来收集客户个人资料，包括Facebook上的行为、张贴的照片、浏览过的网站、第三方支付的纪录等，并将玉山授权可用的客户资讯设计标準样本的标籤，搭配监督式机器学习演算法，再加上权重的机制，来完成这套个人标籤系统。
除了在客户资料上贴标之外，台大也将各种物件贴上标籤，张智星举例，可以从顾客浏览的网页属性来了解客户的意图，像是某个网站内容特徵若分析出50%是旅游、25%是投资、15%是精品、10%是美食，则可推测客户可能有旅游的意图。
李正国透露，预计在年底前就能完成这个更準确的KYC系统，他称为「AI大脑」，未来，玉山将会把储存着详细客户资料的AI大脑，运用在全系列的商品上，提供客户更精準的行销。
更进一步来说，以后玉山可以透过AI大脑收集到客户生活中一举一动的资料，玉山将这些使用者行为数据分析之后，未来可能会做到即时的分析并推播行销资讯给客户。
不过，李正国也坦言，玉山还会不断地研拟行销的策略，若是常常推播可能引发客户的观感不佳，为了不要有扰民的疑虑，可能会採取事后再提供行销参考资讯的作法。
玉山银行为打造更进阶的KYC系统，找来台大团队负责机器学习演算法开发，并且採用SAS资料探勘与机器学习平台VDMML，来训练模型和预测分析。（图片来源／iThome）
採用5大策略拥抱AI技术带来的冲击
为了迎战这些新兴科技带来的冲击，在组织面上，李正国表示，玉山也採取了5大策略来应对，第一是重视人才的培育，玉山银行甚至还提供了科技储备干部（TMA）的职务设计，和完整的职涯发展地图，来留住更多优秀的资料科学家人才。
第二，玉山银行其实早在10年前，就成立了资料科学团队，发展至今，团队已有超过70位的资料科学家，不断地激发许多创新的想法，一同向数位转型迈进。
第三，玉山银行10年前成立资料科学团队所收集和管理的数据，成为现今AI技术的关键，李正国指出，发展AI技术其中的一大关键就是资料量，若是没有足够的数据，建立分析模型也会变得窒碍难行。目前为止，他表示，玉山银行拥有广泛且完整的数据，未来新兴的商品若需要数据，就有足够的资源能支持。
第四，玉山银行提供资料科学家创新和发挥的舞台，让资料科学家可以自由地创造出新的应用。
第五，数位转型不能只是停留在玩技术或是创新的想法，李正国认为，发展AI技术的价值必须被企业内部肯定，目前，玉山的精準行销策略，能透过业绩的新兴成长曲线，已经开始反映出AI技术确实能创造顾客价值和提高银行获利。这也是激励玉山继续投入的强心剂。
资料上云端，打造更完整的数据分析生态圈
另一个玉山鲜少对外透露的转型关键是，「玉山银行大约早在6、7年前，就将内部的资料搬上私有云，」李正国表示，这个策略可以让资料科学家拥有更完整且全面性的数据，不只是分析片段的资讯，而是可以结合信用卡、贷款和客服等资料，玉山创造了数据分析的生态圈，使得收集、整理和分析数据更加全面。
此外，李正国补充，玉山银行也将不涉及个资的数据，放到AWS的公有云上，像是网页点击的资料和使用者行为的数据等，玉山资料科学家团队则可以着手进行资料处理和萃取，找出数据的价值。
玉山未来积极推动电子支付，生物辨识技术要找对应用场景
李正国表示，台湾目前使用现金的比例高达7成，为了创造更便利的支付生活圈，未来玉山将会积极布局电子支付，甚至在3月初，玉山与日本资讯系统商NTT DATA合作，预计在今年的第3季推出日本跨境网购支付服务。
另一方面，玉山计画在数位平台上，能提供更多服务给客户，李正国举例，客户与银行的互动，若是比较制式化的流程，就可以直接提供数位平台的服务，让客户取得金融服务更为便利。
除此之外，近几年，生物辨识的技术被广泛应用在许多领域中，金融业当然也没缺席，李正国表示，目前玉山银行只有先在手机iOS作业系统的网路银行服务中，导入指纹辨识的技术。
李正国指出，其实虹膜辨识和脸部辨识技术都已经纯熟，但是要挑对应用场景，玉山是以方便客户使用为主，因此，客户用手机登入网路银行的应用情境，玉山认为採用指纹辨识较为恰当。
另一方面，虽然目前花旗银行和汇丰银行都有导入声纹辨识的技术，来辨别客户身分，但李正国认为，声纹辨识的辨识率并非完全準确，若是出差错可能引发严重的问题，也因此，玉山银行暂时不会採用声纹辨识的技术来辨识客户身分，他补充，金融业在安全的考量上，会较为谨慎小心。
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