玉山銀行揭露數位轉型布局，鎖定精準行銷打造更進階KYC系統

早在臺灣企業吹起數位轉型風潮之前，玉山銀行就展開了自家的轉型之路，甚至成立了數位金融部門，作為推動數位轉型的主力部門之一。玉山銀行數位金融事業處數位長李正國表示，人工智慧技術將會讓銀行業的改變會越來越明顯，以往銀行的運作模式，也會因為AI技術帶來全新面貌。

數位轉型的浪潮來勢洶洶，金融業首當其衝，面臨這樣的衝擊，究竟玉山銀行如何布局？又採取哪些策略應對？

「以往銀行無法接觸到的客戶，藉由AI的技術，可以讓銀行觸及更多的客戶，」李正國舉例，以往，銀行不會給予非本行客戶貸款估價的服務，但是透過自然語言處理和機器學習的技術，打造隨身金融顧問小i，能夠用比以往更便宜的成本，提供貸款試算的服務給顧客，甚至連非VIP的客戶都可以享有量身打造的理財服務。

提供客戶量身打造的服務，是落實普惠金融的其中一環，「玉山要藉由科技的力量實現普惠金融的目標」李正國補充，除了落實普惠金融，玉山還要提高服務的效率和縮短客戶與銀行之間互動的門檻，「許多人其實根本不知道怎麼辦房貸！」他說，房貸的服務或許客戶一輩子只用一次，但是卻要客戶學習申請和辨理的過程，其實客戶與銀行之間有很大的門檻，透過新興的科技，銀行可以主動向客戶跨出第一步，縮短互動的門檻。

打造更精密的KYC系統，創造精準行銷

不只拓展了新的互動方式，AI這個熱門新興技術還改變了銀行蒐集資料的方式。「以往，收集客戶的資料要仰賴人工」李正國一語點出了過去收集資料的挑戰，金融業的行銷需要對客戶有足夠的了解，以前，理財專員必須常常跟客戶互動，從互動中得知資訊，再將資訊放入資料庫，利用傳統的Rule-based方式建立客戶的資訊，但是，這樣的方法不但費時也費力，隨著資訊越來越多，程式的條件設計也會變得相當複雜。

因此，玉山最近找上臺灣大學電資學院，由臺大自然語言處理實驗室研究團隊利用機器學習技術和創新的演算法，來找出一套可通用於不同金融情境或日常活動中的個人標籤系統，以便盡可能地標示出顧客的行為和意圖，作為日後精準行銷的參考依據。

臺灣大學電資學院副院長陳信希解釋，臺大自然語言處理實驗室將提供機器學習技術，將蒐集使用者在各種網路平臺上的異質源資料，利用自然語言處理技術、機器學習技術等來分析，進行完整探索。還會利用使用者意圖分析與偵測技術、意見探勘和情感分析等，來建立出更好的預測模型。

臺灣大學資訊工程學系副主任張智星表示，為了打造以顧客為中心的資料庫系統，結合許多管道來收集客戶個人資料，包括Facebook上的行為、張貼的照片、瀏覽過的網站、第三方支付的紀錄等，並將玉山授權可用的客戶資訊設計標準樣本的標籤，搭配監督式機器學習演算法，再加上權重的機制，來完成這套個人標籤系統。

除了在客戶資料上貼標之外，臺大也將各種物件貼上標籤，張智星舉例，可以從顧客瀏覽的網頁屬性來了解客戶的意圖，像是某個網站內容特徵若分析出50%是旅遊、25%是投資、15%是精品、10%是美食，則可推測客戶可能有旅遊的意圖。

李正國透露，預計在年底前就能完成這個更準確的KYC系統，他稱為「AI大腦」，未來，玉山將會把儲存著詳細客戶資料的AI大腦，運用在全系列的商品上，提供客戶更精準的行銷。

更進一步來說，以後玉山可以透過AI大腦收集到客戶生活中一舉一動的資料，玉山將這些使用者行為數據分析之後，未來可能會做到即時的分析並推播行銷資訊給客戶。

不過，李正國也坦言，玉山還會不斷地研擬行銷的策略，若是常常推播可能引發客戶的觀感不佳，為了不要有擾民的疑慮，可能會採取事後再提供行銷參考資訊的作法。

玉山銀行為打造更進階的KYC系統，找來臺大團隊負責機器學習演算法開發，並且採用SAS資料探勘與機器學習平臺VDMML，來訓練模型和預測分析。（圖片來源／iThome）

採用5大策略擁抱AI技術帶來的衝擊

為了迎戰這些新興科技帶來的衝擊，在組織面上，李正國表示，玉山也採取了5大策略來應對，第一是重視人才的培育，玉山銀行甚至還提供了科技儲備幹部（TMA）的職務設計，和完整的職涯發展地圖，來留住更多優秀的資料科學家人才。

第二，玉山銀行其實早在10年前，就成立了資料科學團隊，發展至今，團隊已有超過70位的資料科學家，不斷地激發許多創新的想法，一同向數位轉型邁進。

第三，玉山銀行10年前成立資料科學團隊所收集和管理的數據，成為現今AI技術的關鍵，李正國指出，發展AI技術其中的一大關鍵就是資料量，若是沒有足夠的數據，建立分析模型也會變得窒礙難行。目前為止，他表示，玉山銀行擁有廣泛且完整的數據，未來新興的商品若需要數據，就有足夠的資源能支持。

第四，玉山銀行提供資料科學家創新和發揮的舞臺，讓資料科學家可以自由地創造出新的應用。

第五，數位轉型不能只是停留在玩技術或是創新的想法，李正國認為，發展AI技術的價值必須被企業內部肯定，目前，玉山的精準行銷策略，能透過業績的新興成長曲線，已經開始反映出AI技術確實能創造顧客價值和提高銀行獲利。這也是激勵玉山繼續投入的強心劑。

資料上雲端，打造更完整的數據分析生態圈

另一個玉山鮮少對外透露的轉型關鍵是，「玉山銀行大約早在6、7年前，就將內部的資料搬上私有雲，」李正國表示，這個策略可以讓資料科學家擁有更完整且全面性的數據，不只是分析片段的資訊，而是可以結合信用卡、貸款和客服等資料，玉山創造了數據分析的生態圈，使得收集、整理和分析數據更加全面。

此外，李正國補充，玉山銀行也將不涉及個資的數據，放到AWS的公有雲上，像是網頁點擊的資料和使用者行為的數據等，玉山資料科學家團隊則可以著手進行資料處理和萃取，找出數據的價值。

玉山未來積極推動電子支付，生物辨識技術要找對應用場景

李正國表示，臺灣目前使用現金的比例高達7成，為了創造更便利的支付生活圈，未來玉山將會積極布局電子支付，甚至在3月初，玉山與日本資訊系統商NTT DATA合作，預計在今年的第3季推出日本跨境網購支付服務。

另一方面，玉山計畫在數位平臺上，能提供更多服務給客戶，李正國舉例，客戶與銀行的互動，若是比較制式化的流程，就可以直接提供數位平臺的服務，讓客戶取得金融服務更為便利。

除此之外，近幾年，生物辨識的技術被廣泛應用在許多領域中，金融業當然也沒缺席，李正國表示，目前玉山銀行只有先在手機iOS作業系統的網路銀行服務中，導入指紋辨識的技術。

李正國指出，其實虹膜辨識和臉部辨識技術都已經純熟，但是要挑對應用場景，玉山是以方便客戶使用為主，因此，客戶用手機登入網路銀行的應用情境，玉山認為採用指紋辨識較為恰當。

另一方面，雖然目前花旗銀行和匯豐銀行都有導入聲紋辨識的技術，來辨別客戶身分，但李正國認為，聲紋辨識的辨識率並非完全準確，若是出差錯可能引發嚴重的問題，也因此，玉山銀行暫時不會採用聲紋辨識的技術來辨識客戶身分，他補充，金融業在安全的考量上，會較為謹慎小心。