經過數十年發展、改組,玉山大數據分析團隊CRV在2019年正式轉型為智能金融處,由玉山金控科技長張智星(前排中)擔任處長,來打造玉山各種金融AI應用,同時維運內部AI開發平臺。(圖片來源/玉山銀行智金處)

三年前,時任玉山金控科技長陳昇瑋,不只定調玉山AI發展藍圖,還與當時的玉山金控暨銀行總經理黃男州,做了個重大的決定。

他們拍板終止數個正在進行、每個都上千萬元等級的專案,集中資源投注在AI上,來強化資料團隊的AI應用能力。這項決定,催生了玉山AI化的主力推手──智能金融處(簡稱智金處),在短短兩、三年內打造AI研發專用的技術平臺,還經手半百個AI專案,將不少AI系統內化到日常工作流程,成為玉山人的必備工具。

可三年前,沒人知道這個轉型決策是好是壞,全臺也沒先例可循,玉山只能一步步且戰且走。

十多年不斷改組轉型:從CRV大數據分析到CTOO定調AI發展路線

其實玉山這一步,已經醞釀十多年。早在2006年,玉山就於金控底下設置大數據分析團隊CRV(Client's Risk &Value),瞄準顧客風險價值,來探勘既有的客戶KYC(Know Your Customer)資料,更細緻地將客戶分群。除了內部資料,他們還梳理客戶複雜的外部數位足跡,來開發顆粒度更細緻的個人化推薦服務,奠定了精準行銷基礎。

這些經歷,強化了他們的資料分析能力,漸漸累積商業智慧(BI)以外的資料處理經驗。2013年,CRV更朝資料科學應用發展,開始將資料分析成果運用與數位業務,還要從更大量、動態變化的數據中,挖掘有意義的洞察。

那幾年,正逢新技術不斷崛起。2010年,世界第一個加密貨幣交易所誕生,掀起區塊鏈去中心化技術的應用浪潮;2012年,深度學習在ImageNet大賽中崛起;AR/VR也隨著智慧型手機和裝置普及,開始竄紅。

一如追逐新技術的科技公司,玉山也成立專門組織來研究新技術。2015年,玉山創新發展中心(Innovation Development Center,IDC)誕生,來研究AI、區塊鏈等技術,CRV則繼續專攻大數據分析。但經過1、2年運作,團隊意識到,IDC終究是以資料為創新導向的組織,並非完全以研究新技術而成立的組織,難以將技術落地到服務中。

於是,玉山調整方向,在2017年初成立創新實驗室(Innovation Lab),來研究區塊鏈、AI、身分辨識、電子支付、大數據和AR/VR等六大前瞻性技術,同時在實驗室下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,拓展技術人才資源布局。

不過,改變的腳步並未停下。2018年,玉山再次調整方向,這一次,他們打破臺灣金融界先例,成立科技長辦公室(CTO Office),找來已故臺灣人工智慧學校執行長陳昇瑋擔任科技長,來加速金融科技研發和落地。那段時間裡,創新實驗室的所有工作,也轉移到科技長辦公室執行。

但新興技術這麼多,科技長如何選擇有潛力的技術?「昇瑋上任後,隨即與產學討論,確認AI能改善商業模式和獲利模式,因此決定全力發展金融AI,」現任玉山金控科技長張智星回憶。這個決定,定調了玉山科技發展藍圖,讓玉山過去十多年來科技實力的積累,有了新方向。

直奔銀行第一線,開發底層工具作內部AI供應商

玉山對AI策略的重視程度之高,不惜終止了幾個千萬元等級的專案,挪出資源改集中到AI研發上。不只如此,他們還在2019年成立了專責單位,來實踐AI藍圖。

這個單位,就是玉山AI化的核心推手──智能金融處,由科技長出任處長,指揮團隊建置AI底層架構、開發AI系統。而CRV也功成身退,轉型為智金處來推動金融AI服務的使命。雖是一脈相承的單位,但有別於設置在金控層級的CRV,智金處則隸屬於銀行。在這個位置,「可以做第一線業務,也更容易從第一線視角觀察使用者需求,」張智星點出這項組織設計的戰略意義。

智金處到底做哪些事呢?張智星以「內部AI供應商」這個角色來形容。

許多企業內部AI部門,常是負責AI技術研發,也參與各部門不同的AI專案,共同開發。但玉山智金處更進一步,把這些AI技術,打造成一套內部專用的AI服務產品,讓各單位可以自行運用。

例如,玉山智金處在2018年第一季,開始著手打造機器學習服務(MLaaS)平臺,作為內部開發AI的共用支援服務。他們的設計思維,是將MLaaS平臺視為一種外掛機制,透過Web服務串接現有系統。當有系統需要某項AI功能時,直接用API呼叫對應的MLaaS服務,API就會回傳AI模型推論的結果。這個作法,等於將AI嵌入現有系統,讓系統具備內建的AI能力。不只提供AI推論功能,MLaaS平臺還具備模型訓練、資料ETL的功能。

張智星解釋,MLaaS平臺的服務對象是系統,特色是「快、準,」不只講究嵌入到其他系統的上線運作速度要快, 還特別注重提供AI推論結果的速度,也要快。

以信用卡盜刷偵測模型來說,MLaaS平臺的模型可以做到在0.1秒內回傳推論結果至前端系統,並且準確度要達到業管單位的要求。他透露,為了維持模型的準確度,智金處更決定在今年推動MLOps,來協助團隊監控模型表現,即時更新模型或下架,來維持判斷品質。

這一點,點出了智金處與一般AI研究單位的另一個不同之處。智金處還要負責AI模型後續的維運,張智星說明,舉凡模型上線後的表現監控、利用新資料再訓練等工作,都包含在內。舉例來說, 疫情間民眾的消費模式改變,智金處每周就得利用當周收集的新資料,來更新信用卡盜刷偵測模型,以保持模型準確度。

除了MLaaS平臺,智金處還建立另一個內部共用的工具型服務──AI研發雲。這朵AI研發雲可以用來建立一個開發環境,具備各種函式庫,供不同專案的開發者共用資料、建立模型,甚至是嘗試新點子,「就像沙盒一樣,」張智星說。

與資訊處、數金處三方合作,打造玉山金融科技服務

智金處提供AI開發服務,但模型訓練牽涉到資料收集、資安等議題,因此也得和資訊單位分工合作。「整體系統維運、資料庫建置、防火牆設置等工作,都由800人規模的資訊處負責。」張智星補充,玉山銀行資訊處掌管大型系統的建置, 也負責對外服務平臺開發、大型資料庫建置,以及資安維護等工作。

另一方面,玉山銀行旗下還設置了數位金融處(簡稱數金處),負責數位金融應用相關的工作,這個單位比智金處早幾年成立,兩者性質相仿,都編制在銀行下,目標都是推動金融科技應用。不過,數金處聚焦普惠金融、智慧金融和場景金融等更業務面的發展,舉凡數位品牌如e.Fingo、e指系列、行動銀行和玉山Wallet等,都由數金處負責設計、開發。

同樣地,數金處這些系統背後的維運、資料庫建置等工作,還是由資訊處掌管,而是數金處開發的服務需要用到AI功能時,智金處也會投入開發、建模。張智星表示,玉山資訊處、智金處、數金處三方協力,正是彰顯玉山金融科技力的關鍵。

不只做AI,還三管齊下打造玉山科技力形象

不過,智金處的職責不只這些。

他們還有一個特別的任務──品牌經營,負責展現玉山科技力的形象。他們將品牌經營分為對內和對外,對內,智金處得負責技術推廣,時常到各單位舉辦服務宣導活動,解釋智金處兩套AI 開發平臺的功能和成效,也會主動至不同單位訪談需求。

幾年下來,這個做法建立了玉山內部對智金處的共同形象,也就是負責提供內部AI服務,甚至玉山科技聯隊的其他部門,如資訊處、數金處,也都讚賞MLaaS平臺這樣的內部服務。

對外品牌經營上,智金處則三管齊下,透過三種管道來展現玉山科技力品牌形象。首先,他們鎖定學術圈,在多家頂尖大學設置玉山AI暨金融科技研發中心,與專精特定技術的師生展開研究;同時,他們也積極到合作學校演講,分享金融科技實務經驗和發展。如此一來,智金處不只能快速接觸最新的AI技術進展,也能展現玉山積極擁抱科技的形象。

再來,第二個管道是,智金處透過AI競賽,一方面吸引人才,一方面傳達玉山對AI技術的重視,一方面也藉助群眾智慧,來精進自家的分析方法。玉山自2018年開始,每年舉辦人工智慧公開挑戰賽,提供去識別化資料,來吸引AI好手解決真實世界的金融問題。光是前四屆就有約5,700人次參賽者,一半是學生,另一半則來自不同領域的AI在職人員。其中兩屆的冠軍,後來都加入玉山AI團隊,成了多項高難度非結構化資料分析專案的助力。

最後,智金處也積極融入技術社群,參加不少開發者論壇和技術圈活動,像是臺灣Pycon數位論壇,來樹立玉山對各種技術開放心態的形象。

借鏡國外多家科技銀行經驗,智金處要人人具備寫程式和資料處理的基本能力

智金處要經營企業品牌,還要懂業務需求、打造底層架構、開發AI系統,他們用什麼樣的組織文化,來培養如此強大的韌性?

這在智金處成立時,就埋下伏筆了。當時,智金處核心成員遠赴國外參訪不少科技銀行,他們想借鏡這些銀行的經驗,來發展玉山金融科技策略。他們與這些銀行技術長促膝長談,話題涵蓋硬體規格、開發模式、工程師特質和人才選擇,一次請教清楚。

最令他們印象深刻的是,國外不乏以工程師主導的銀行,有些銀行組織中的工程師人力占比甚至高達到8成,其餘2成才是業務、法務、會計。而這80%的工程師,完全掌握金融業務產品的開發。甚至,智金處還觀察到,有些技術長會親自跳到第一線寫程式、盯專案,這在層層分工的金融界,是非常少見的作法。

於是,玉山團隊回臺後,開始思考如何塑造智金處的組織文化。雖然無法如國外科技銀行般,以8成工程師為主來帶動AI發展,但陳昇瑋決定,要求所有同仁在3個月內學會Python程式語言。他希望,智金處人人都能具備相同的邏輯思考語言。

這個決定,也漸漸塑造出智金處新的行事風格。過去,CRV時代著重BI 分析,負責大數據研發的同仁,多為企管、統計出身,而且習慣使用套裝軟體工具。經過兩、三年發展,這個氛圍逐漸轉換為以機器學習技術運用、自行開發程式和資料處理為主的工作型態。

智金處成員既要具備金融領域知識,也得擁有資料處理的基本能力,就連非開發人員的商業分析、產品經理等人,也要求能操控資料庫、執行特徵化(Featurization),甚至連資料預處理都很熟悉。「最重要的是,大家能以同一種思維語言溝通,更能在業管單位和IT單位間切換思考,」張智星說。

再調組織催生企劃部研究法規,招人準則是夠聰明、學習能力強

除了培養內部人才技能來實踐AI策略,智金處也不斷調整組織架構,來配合銀行未來發展目標。起初,智金處內部只簡單分為智能分析部和智能系統部兩大單位,期望成員將自己視為產品開發者,而非只受限於工程師單一角色。

但隨著時間推移,他們意識到進一步分工的必要。今年初,智金處也進行了一次大改組,新增設智能系統部、智能企劃部,原本的智能分析部則改為智能服務部,共有三個部門。在智能服務部下,還細分為智能應用科、智能風險科和智能技術科。

這麼做,是為了更細緻地分工。舉例來說,為了將AI融入到銀行業務,就需要懂業管單位需求的智能應用科,來扮演溝通橋樑;而智能技術科,則專門打造AI模型。開發模型時,則有智能風險科來提供信評、風險等相關金融專業領域的知識,幫助資料科學家團隊訓練出更貼近需求的AI。

特別的是,智能企劃部是智金處下專門研究金融法規的單位。玉山解釋,智金處設置於銀行之下,雖能執行第一線業務,但也必須符合許多法遵要求。於是,企劃部因應而生,專門負責法規研究,不只要幫團隊找到合規、好用的系統,還要找出法規可突破之處,讓研發團隊先做足準備。

由於智金處的多元特性,他們在招募人才上也有一套偏好。他們的招人準則很簡單,只要具備程式能力且夠聰明、學習能力強,就會納入考量。智金處特別看重學習能力,因為,團隊雖然專攻機器學習,但要解決的問題五花八門,周遭的同事或前輩不見得能幫上忙,得靠自己查資料、研究。

這個過程,可能很挫折。但強大的學習能力,就能克服這個難關;智金處可望吸引夠聰明、有強大學習心態的人才,因為他們有各式各樣有趣的問題,等待人才來解決。

AI供應商只是起點,未來要成為金控金融科技推手

回首來時路,玉山技術發展與組織轉型息息相關,從數十年前的大數據分析團隊CRV,一路改組轉型到現在的智金處,在這個過程中,他們歷經了商業洞察提供者、資料加值提供者、模型服務提供者的定位轉換,每個時代都被賦予不同的角色和使命。內部AI供應商,也只是智金處所有的其中一個身分。

玉山對智金處充滿期待,他們寄予厚望,要智金處成為玉山金融科技發展的主力,甚至扮演玉山第三個十年目標「科技的玉山」核心推手,以科技帶領所有業務。

一如玉山金控暨銀行資訊長謝萬里在2016年揭露:「玉山要成為資訊科技公司!」也如同2018年,陳昇瑋一上任玉山金控科技長所喊出:「玉山要成為領有金融執照的科技公司!」現在,張智星接棒玉山科技長後強調:「我們往同一個方向繼續邁進。」這個科技玉山的方向,一直沒有改變。

 玉山AI組織發展史:從資料倉儲、資料科學到AI 

 2006年 

成立大數據分析團隊CRV,著重資料倉儲分析、風險模型,以及商業智慧分析應用

 2009年 

開始發展客群導向的精準行銷

 2013年 

開始將資料分析成果應用到數位業務

 2015年 

成立創新發展中心(IDC)來研究新技術,2年後收回

 2017年 

成立創新實驗室(Innovation Lab),研究區塊鏈、AI、身分辨識、電子支付、大數據和AR/VR等六大技術;實驗室下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,拓展技術人才資源佈局

 2018年 

成立科技長辦公室,定調玉山AI發展藍圖,由已故臺灣人工智慧學校執行長陳昇瑋擔任科技長

 2019年 

玉山銀行下設智能金融處(即智金處),由科技長指揮建置AI開發平臺和串接平臺。CRV功成身退,轉型為智金處

 2020年 

由臺大金融科技中心主任張智星接任玉山金控科技長一職

 2021年 

智金處改組,將原智能分析部改為智能服務部,以強調服務落地,下設智能應用科、智能風險科及智能應用科;並新增智能企劃部,負責服務落地的相關法遵風管等議題;智能系統部持續承接系統開發與平臺建置等任務

資料來源:玉山金控,iThome整理,2021年8月

 智金處與數金處、資訊處的分工 

資訊處、數金處和智金處是玉山科技聯隊中的鐵三角,智金處扮演AI大腦,資訊處是神經系統,數金處則運用AI大腦和神經系統發展數位應用,這是玉山推動金融科技服務的鐵三角,另外還有一個人數較少而未列入的資安處,則扮演煞車的角色。

 智金處  打造AI研發雲和MLaaS平臺,作為AI系統開發的兩大工具,負責建模、訓練、部署和模型維運

 數金處  鎖定普惠金融、智慧金融和場景金融,負責設計、開發數位金融服務的各種平臺

 資訊處  建置及管理大型核心系統和交易系統、資料庫、防火牆等,也會開發對外服務系統與平臺

資料來源:玉山金控,iThome整理,2021年8月


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