【北京現場直擊】

為了卡位AI技術競賽，Google、臉書、微軟等科技巨頭紛紛設立AI研究部門，來鑽研AI基礎技術和演算法。但為何加拿大這家154年的老牌銀行加拿大皇家銀行（Royal Bank of Canada，RBC）也堅持設立自己的AI研究院？而且研究人力近60人，一點也不輸科技巨頭們的投入力道。

RBC是加拿大最大的銀行，去年總營業額超過315億美元，還是加拿大第一家釋出Open API的銀行，RBC雖然資格老，但對科技的運用不但沒有落後，反而領先許多新興銀行。RBC數據及分析技術資深副總裁Neil Bartlett指出，驅使RBC投入大量經費和人力來研發金融科技的動力，來自顧客。

他解釋，這幾年來，越來越多銀行顧客要求RBC用大數據分析，來發展更貼近個人需求的智慧服務。也因此，「RBC將個人化（Personalization）視為銀行的核心發展目標」，甚至不惜重金打造AI研究院來開發金融科技新應用。

RBC想要打造的個人化服務，就是以大數據分析技術，來分析系統蒐集到的使用者資料和數據，進而來預測、自動推薦使用者可能需要的產品或服務。就像有些網購平臺，會根據使用者的購買歷史、商品瀏覽歷史，或是行為歷史，來推薦使用者可能有興趣或需要的產品。

Neil Bartlett解釋，以往總是用數據回顧過去，了解曾經發生什麼事，但現在不一樣，「數據分析不只要回顧過去，還要預測未來，更要依此採取行動。」他強調。他也期待，金融服務的個人化能力，要做到可以預測每一個銀行顧客的需求，甚至，「要能在顧客察覺自己的需求之前，就能提供相關的建議或金融服務。」Neil Bartlett強調。

大數據分析加上人工智慧，造就金融智慧

為了實現這個目標，RBC於2017年啟動了一項NOMI計畫，結合人工智慧中的機器學習、大數據分析以及預測技術，在自家行動銀行App中，增加了兩項新功能：日常收支洞察NOMI Insights和智能自動儲蓄NOMI Find&Save，並於去年秋季正式上線。RBC以NOMI來命名這些服務，就是取自Know me（了解我）的諧音，目的就是希望了解每位顧客，貼近他們的需要。

NOMI計畫的第一項新服務NOMI Insights，是一個日常財務分析的工具，透過AI技術來審視使用者的日常收支行為，自動產生每日的收支報告。除了這個，NOMI Insights還會分析使用者的支出行為模式，再將其開支分門別類，像是交通類支出、飲食，或是電信費用等。甚至NOMI Insights也會在一段時間後，偵測使用者的開支習慣的變化情況，進一步告知使用者，例如這個月的支出，比上個月還要節省了多少。此外，NOMI Insights還會根據使用者個人的財務狀況，給予一些即時建議，比如要提早為下一筆鉅額支出做準備，彷彿就像是一位隨時在身旁的個人理財顧問一樣。

NOMI計畫的第二個新服務是智能自動儲蓄功能NOMI Find&Save，運用了預測分析技術，來決定使用者適合的存款金額，甚只會自動將錢存入儲蓄帳戶。也就是說，NOMI Find&Save能觀察顧客日常的現金流中有多少閒錢，透過預測技術，將用不到的金額自動轉存到使用者的儲蓄帳戶裡，進而幫使用者存錢。

RBC新推的這兩項個人化金融服務，不只大受好評，還讓RBC在國際市調機構J.D. Power的行動銀行App顧客滿意度評比中，成為加拿大五大零售銀行中的第一名。

Borealis AI研究院是RBC善用AI技術的關鍵

RBC能如此懂得善用AI技術，不只是靠資訊或業務團隊而已，更重要是自己培養了一群陣容堅強的技術研究人員，也就是RBC自家的Borealis AI研究院。

Borealis AI研究院成立於2016年，前身則是專注於機器學習技術研究和創新的RBC研究機構（RBC Research Institute），專攻自然語言處理（NLP）、深度學習和非監督式學習領域的基礎研究。

Borealis AI成立的初衷，就像Borealis這個字的意義一樣，是拉丁文Aurora Borealis（北極光）中Borealis（北極）的意思。加拿大從北部大草原地區，一直到北極地帶的領土，都能在清澈的天空中見到獨特的北極光。RBC希望這所Borealis AI研究院，可以像北極一樣，靠著多元傑出的人才，來展現驚豔眾人的科技應用。

Borealis AI研究院以三項特點自詡，包括沒有地理限制的學術自由、強大的運算能力和大量數據。在第一點方面，因為Borealis AI也在加拿大各地廣設AI實驗室，來強化與大學的合作，從多倫多、蒙特利、愛德蒙頓和滑鐵盧，到西岸的溫哥華都有。甚至跨出加拿大，與國際世界級的人工智慧研究機構交流，聯合發表研究成果。所以，他們家的研究人員可以不受地理限制，到哪裡都能做學術研究。

另外，Borealis AI研究院除了大力投資高效能的電腦運算設備，還利用了RBC累積數十年的真實市場數據，包括大量結構化和非結構化資料，用於研究自然語言處理、時間序列分析、圖形探勘、深度學習和強化學習等。

關於Borealis AI對RBC未來的技術應用和發展，Neil Bartlett表示，RBC的目標之一，便是以自家AI研究院提供更優良的用戶體驗。他也提到，在未來兩年內，銀行中的每個金融處理流程或交易流程，將會由AI來通知顧客，而非傳統的人工方式。除了以AI提升銀行個人化服務，Borealis AI首席科學長Foteini Agrafioti有次受訪時還透露，他們正努力以AI來提升詐騙偵測的技術，透過自然語言處理技術，來分析網路上的活動，甚至要能自動分辨惡意程式碼，以即早攔截。而另一項Borealis AI正在進行的研究，就是想藉由分析社群平臺上的言論，來即早偵測可能會影響北美交易市場的事件，即便這些事件從表面看來，毫不相關。

除了AI應用，也靠Open API來擴張服務

除了以AI技術的應用來擴展市場，RBC也在今年三月下旬時，開放自家的API開發平臺，成為加拿大第一家開放API的銀行，進一步把RBC推向銀行平臺化，讓更多人接觸到銀行服務。這次RBC總共釋出五種API，包括信用卡費率、買房最低首付、分行定位、折舊時間表，以及保險箱庫存API。

不過，由於開放API意味著讓第三方開發商或合作夥伴，能接觸到RBC的資料和數據，而RBC釋出API的時間點，正好又碰上臉書個資遭濫用的風波，深深影響北美民眾對企業的信任。關於隱私權問題，Neil Bartlett也舉例，星巴克App可以透過使用者的GPS定位資訊，來告訴使用者最靠近自己的星巴克分店。但他認為，如此一來，使用者的地理位置資訊被獲取，隱私問題就可能隨之產生。

有鑑於此，Neil Bartlett特別指出，他們開放API時所遇到的最大挑戰，不在於技術，反而是要想辦法取得顧客信任，讓他們相信，RBC能守護每位客戶的個人資料，不會遭到濫用。