原标题：玉山资料科学团队心法大公开
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在本土银行业者中数位转型布局较为积极的玉山银行，除了在2000年开始随即实验电子支付，近年更是成立了资料科学团队，开始用大数据分析各通路、实体分行及用户的特质。
带领玉山银行资料科学团队的玉山银行资讯处协理郭健男表示，在玉山银行成立24年以来，经营团队团清楚地以10年为1个单位，订定每阶段所要达成的目标。他表示，最开始20年的玉山银行，已经完成两阶段任务，能够提供用户专业服务，「第3个10年，我们则锁定利用科技，来实现玉山银行的业务目标。」
郭健男表示，资料科学经常处理过往不曾碰过的新问题，过程中必然会碰上许多失败、挫折。但是为了走向创新，公司高层也给予资料科学团队相当大的空间进行实验，「这也是玉山银行资料科学步调较快原因。」
资料科学就如同採矿
虽然大数据、资料科学听起来好似企业的万灵丹，彷彿导入后所有问题都可以迎刃而解。但是打造良好的资料基础环境仍然是必备品。光是资料的收集、整理、萃取及逻辑化，就耗费玉山资料科学团队将近8成的力气。
「我喜欢用採矿的概念比喻资料科学」，对郭健男来说，原始资料就像富含矿产的宝山，在收集资料过程中，就如採矿挖到一堆沙土，但是价值最高的资讯都隐藏在其中，首先得经过许多清洗、整理，「让一开始的原始资料，变成有意义的资讯。」
在玉山资料科学团队中，资料处理分析人员可分成三大团队。第一是资料仓储团队，再者商业智慧分析团队，最后则是资料科学团队，除了许多具备管理资料仓储、BI经验的人员参与，「其中约有10位资料科学家，利用非传统的BI方式，对资料进行探索，寻找新兴业务价值。」
而所有玉山银行资料的源头，都是来自于资讯处建置的资料仓储。而资讯处得负责将资料整理、建模等加工过程，让其他部门的使用者可以迅速地进行分析或是绘製报表。
「资料是有生命周期的」，从最开头资料的产生、收集、梳理，到归纳逻辑及规格化，最后则是产生实际加值应用，而每个步骤都需要不同专业团队。因此，玉山银行资料分析团队也多是按照此流程依序分工。郭健男举例，像是资料整理、收集，则交由资讯单位的某部门负责，资料的后端应用，则交给业务单位使用。另外，根据各单位所职掌相异的业务，如客群分析、行销管理、风险管理、经营管理的性质，玉山银行也会配置不同专长的资料分析人员。
然而，银行内部拥有许多客户个人资讯，包含姓名、性别、电话及消费纪录等私密资料，在资料科学的应用中，玉山银行不免会碰上资料去识别化的议题。
而郭健男强调，在资料仓储中，每一用户也都会给予一组独特乱数，资料分析人员则是针对用户属性进行分析，并不需要知道分析对象的身份。同时，客户个人资料都已经进行去识别化，无从得知分析对象的个资。如有产生客户名单需求，则可以利用乱数，在资料仓储中找到相对应用户身份，「但这并非分析人员拥有的权限」，利用职权分割，不论是前端资料分析、后端应用，没有任何资料分析人员可以看见完整客户资料。
从静态KYC资料转为收集动态CRV资讯
在2006年时，玉山银行也开始重视客户资料的获取及分析，并且产生客户价值风险（Client's Risk Value，CRV）分析方式，要利用既有内部的客户KYC（Know Your Customer）资料作为基础，近一步地加强分析细腻度，让用户可以更细緻地被分群。
郭健男解释，KYC是收集最基本的客户资料，像是男、女、教育程度、收入，「但是这样的资料是比较静态的。」随着时间，用户的经济状况也会不停地改变。
他举例，比方说一名客户从20岁开始，以学生身份成为玉山银行的用户，到了40岁时则成为了一名卓越成功人士。用户需求从原本基础的存款、提款，开始多了结婚、购屋等需求，「在他的人生旅途中，我们得要推荐不同的金融商品，比方说外币、定存，这些都可随状况调整。」
为了要加深用户与企业间的关係，玉山银行必须与其保持着动态连结，资料也要随用户的人生进程改变，也因此，玉山银行才得从KYC，进一步跨向CRV，「这样才能适时地理解客户的状况。」
不过，除了用户最初登记的个人资讯，以及客户与银行互动所留下消费资料、信用卡纪录等内部资讯，使用者近年大量使用行动装置的风气下，往往也会在脸书、部落格等社群平台留下许多数位足迹，「消费者自己产生了许多动态资讯。」消费者现在也兼任生产者身份，产製许多资讯，演变为生产性消费者（Prosumer）。
在资料如此爆炸性的成长下，玉山银行不能只仰赖内部营运蒐集来的资料，「还要从外部管道了解用户，此时就开始产生大数据分析的概念了。」然而，串接外部资料的挑战性相当高，相比于内部资料可以自行定义姓名、性别等资讯栏位，外部资料往往杂乱无章，掌握度也远不及行内资讯。
在资讯获取管道已经从企业内部延伸至外部社群的情况下，同时意味着对于企业可以对用户现况有更深层认识。因此，玉山银行得与时俱进，从过去以产品为中心的大量销售行为模式，转为以客户导向的量身订做行销方案，「不对客户产生无谓的干扰。」
这时，高命中率的精準行销概念便油然而生，资料细緻度从较粗糙的KYC资料、客户分群（Segmentation），进步到颗粒度最细的个人化，「过程中我们需要借助科技的力量帮我们实现。」
在2006年前，玉山银行资料的应用範畴是最基本的资料仓储应用，例如产生法规报表、经营报表等资讯。
在2006年及2009年之前，资料分析应用的主力则着墨在BI範畴，并开始推广客群经营、精準行销的概念。虽然近两三年玉山银行已经踏入资料科学的领域，「但它不是一步到位」，目前玉山银行仍然持续经营BI的应用。
对于用户状况的理解，也得从静态转为动态。郭健男举例，假设过去A客户的嗜好为打网球，在近期却热衷于游泳。此类的动态资讯无法从KYC的管道得知，必须主动从外部资讯渠道取得。这时便可向A客户多推销游泳的产品，「这类的情境式行销，理解用户的速度越快，效果越好。」
或是以银行业务相关的案例为例，若分析用户在网路平台的点击行为，发现A使用者经常浏览日本旅游景点的资讯，便可推估客户或许有出国旅行的需求，这时便可以推荐玉山银行的外币服务、双币信用卡，替消费者节省旅日刷卡时的额外手续费，改善使用经验，「这就是恰到好处的行销。」
然而从用户长期不变的习惯，开始密切锁定其短期行为的变动，其行为模式改变的轨迹，非BI能掌握的範畴，无从透过用户在ATM领钱，或是银行内部Log纪录中理解，必须开始吸取挖掘外部管道资讯，「综合不同的场合中观察得知。」
比较传统BI与资料科学本质上的差异
从BI应用演进至资料科学，两者在研究资料本质的思维差异，也将对对玉山银行带来挑战。在传统BI中，企业能清楚了解资料带来的洞见，像是产业性质、资料栏位的意义，但是一旦踏入了资料科学领域，企业则面对着海量资料，以及过去从未定义过的资料等未知领域，「我认为资料科学就像踏入一个不知其生态系统为何的森林」，唯有花时间走进去探索，才能了解它的真实相貌及意义。
相同的比喻套用至BI，内部资料的栏位都是企业自行定义，例如银行存款用户的姓名、教育程度、收入，「相当清楚此森林的面貌为何」，只要其他单位提出已经定义完成的条件，资讯单位马上就可以根据其需求，过滤出符合要求的清单，快速、清楚取得所需要的答案，「但资料科学是一个探索的过程，过程中才会归纳出结果，找到行为模式，我不先预设题目、答案，但是要循着大方向前进。」
郭健男表示，在传统BI的模式中，企业已经设定好条件，如同用筛网在资料中捞取需要的讯息，但是移转至资料科学中，「我们喜欢分析小群聚的行为，从中找到一定的行为模式」，而后将其此模型挪用至更大的群集中分析，寻找能否也能找到类似的行为。
他解释，无论是BI或者资料科学，都存在过滤资料、寻找模式的行为，但是在后者，资料科学家必须发觉资料中所存在的模式，再根据此结果，将群组间拥有类似行为的样本都拣选出来，并非如BI般，利用既有条件直接将符合条件的样本通盘过滤出来。
在资料科学在探寻行为模式的过程中，有时虽然能归纳出有逻辑、故事性的答案，得到符合逻辑规则若P则Q的解答，「但如果得不出符合逻辑的结果，就接受它吧！」郭健男笑着说。
企业内部资料不够用，还要串接外部开放资料
在台湾政府力推开放资料的政策下，企业除了内部资料应用，更多了大笔可以串接的外部资料集。但是这对于资料科学家，虽然是机会，但也是个严峻的挑战。
银行内部收集的资料，来源多半出自于用户与公司互动所产生，大多也都是结构化资料，「这样的资料不够多样化」，郭健男表示，目前玉山银行在全台总共有136家分行，如果只利用单一分行的营业数据做为判定该行表现的依据，而不把背景资料、各分行的独特性列入考量，可能有失公正性。例如，当A分行的设立具有独特战略意义，刻意选在竞争激烈的区域内布局，当它表现不优于其他分行时，也是非战之罪。
因此，光靠玉山银行内部资料作为判断依据，还不足以描述各个分行的特质，还要将背景资料纳入评断考量，例如人口资讯、所得资料、交通流量，甚至用电状态，从多维度的角度分析，探究现象背后隐藏的故事、原因，「当把这些资料加入后，分行表现的排序评比也都不一样了。」
目前，全台湾总共有公布超过1万多个开放资料集，不过，郭健男表示，玉山银行目前经常串接的多半是金融、民生相关的资料。像是用电量报告，若使用得当，也能迸出特别火花。他表示，像是中国官方公布的资料包含了该地登记生产的工厂数量，但是如果仅名义上登记，实际上并没有生产，此资料集也不能代表此区域的实际状况。此时便可以从当地其他的民生资料切入，像是反应中国经济的李克强指数，其中用电资料就是一个指标，如果该区有实际用电，就代表该地有生产行为，「越繁荣的商圈，用电量则越多，比起工厂登记数目还有意义。」
外部资料颗粒度仍过粗糙
玉山银行串接外部开放资料时，也发现目前资料品质仍有改善之处，郭健男举例，目前全台湾ATM交易量及交易金额，都是以全国尺度释出，「这样的资料颗粒度太粗糙。」除了区域尺度外，资料统计时间也出现类似的问题，「大多以年、月为单位提供」，当资料统计时间能以星期，甚至每日为单位区间释出，资料也会更具有参考性。
郭健男认为，颗粒度越精緻的资料富含的价值越高，比起已经经过梳洗的资料，他宁愿想要複杂、未加工的原始资料，「因为资讯都是从很小颗粒的资料累积起，因此，取得最底层的资料很重要。」
他举例，像是银行某用户今日帐户结余的数字，无法从中解读特别的资讯，但若能提供该用户帐户一整日的操作行为资料，「这个行为轨迹就很重要，而不是看总结的数字。」
资料科学人才必须靠企业内部自行培养
然而，资料之于资料科学家，就如千里马之于伯乐，空有一座资料宝山，没有明眼人也无法察觉其价值，郭健男认为资料科学家必须经由一连串的培养，像是进入玉山资料科学团队的成员，得要从了解玉山银行内部资料开始打基础，在培养资料素养后，才能接受多样化的工作挑战，「不能使用传统的统计分析、BI观念去审视资料。」
郭健男表示，玉山银行的资料科学家具有一个重要人格特质，「那就是很喜欢问问题」，碰到工作作业流程不顺畅之处，也会积极想要改善，并且具备不害怕改变的勇气。在专业上，则需要具备三大专业能力：IT素养、产业知识，以及统计能力。
由于资料科学已经摆脱过去BI领域，使用现有套装工具的机会也会大幅减少，因此团队成员得要能使用R语言等工具，结合演算法及统计知识，自行开发统计分析工具。
同时，资料科学家也要对银行内业务了若指掌，郭健男表示，玉山银行所培养的资料科学家，每天都沈浸在银行业务资料中，如果不熟悉内部资料栏位的意义，根本无法提供服务给第一线人员。「此外，我们得支援内部IT服务，要跟前线人员保持密切合作」，他表示，IT仅是实践工具，而业务所包含的範围、流程，也得跟一线工作人员讨论、构思。
在累积一定程度的内部营运知识后，资料科学家也才能放手尝试新的想法，例如，结合外部资料资料，产生一些新火花，因为「不了解基本运作流程，研究成果会很天马行空，无法实际落地。」
不过，管理资料科学团队同时也考验着郭健男，必须给予资料科学团队更大的尝试空间，实验不一样的想法。在过去传统BI思维之下，考虑到团队生产力，会导入许多套装软体，提供建模、预测以及推荐等功能，加速成果产出的速度。「但碰上资料科学，我得要放慢步调，不要求马上产出答案」，光是其中一个参数改变，就足以改变整体的行为模式。也因此，资料科学家得熟悉程式语言、统计工具及演算法，耗费精力使用非工具性的分析方式检视资料。
资料科学应用无法一夕间在企业内部落地
不过，郭健男坦言，现阶段资料科学的研究，还需要长时间的探索，才可以在企业内部落地，「我们有许多实验性质的成果，但是还需要经过反覆验证，才能成为常规」，由于银行作业追求精确，不希望在产品仍处未成熟阶段时就草草释出。
他解释，就像是机器学习应用，一开始也是从小规模样本着手，逐渐修正、校对后，逐步在更大规模的样本中验证模型是否成立，「只要来回次数越多，精準度会越高」，像是苹果人工智慧助理Siri，起初语音辨认準度也不够精準，但是经由收集使用者回馈，近年系统辨认精确度也大幅提升。
而资料科学团队的研究成果，最终也会经过业务单位检验、把关，确定具有商业价值后，才会正式变成产品，「创新与纪律，两者位在天秤的两端，而创新不可踰越纪律」，但郭健男表示，创新可以让企业跳出过去的框架，重新检视银行业。而玉山银行也不赶鸭子上架，急忙将研究成果变成例行作业，「模型需要不停的条件，大约经过两年才有可能成为纳入常规」，他笑着说，现在资料科学还积累着许多尚未实现的点子，等着资料团队去研究。
态度是资料科学家最重要的人格特质
不过，称职的资料科学成员也难寻觅，除了银行业对于人格操守的要求，还得有锲而不捨的人格特质，面对问题时，要一直採用新技术、做法及观念审视，在日常工作中也要追求最佳化。但回归一个人才的本质，「无论是技术、统计概念都其次，最重要还是态度」，郭健男认为，态度始终决定一个人的高度，不管任何产业都不会有所改变，「愿意学习及接受挑战，这才是我心目中最优良的资料科学家。」他说。
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原文：www.7lisha.com
中国人民武装警察部队少将警衔
工作经历编辑
曾任浙江省公安消防总队副总队长。
2005年6月任河南省公安厅党委委员、消防总队总队长。
2009年1月任公安部消防局党委委员、副局长。
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