新光銀行以 IBM Power Systems平台為核心 打造數據驅動、開放的AI創新引擎

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新光銀行採用 IBM Power Systems 平台,從無到有建置 AI 模型,三年來更自行開發近 20 個 AI 模型,讓 AI 應用成為新光銀行跨組織、跨部門的創新獲利引擎。

 新光銀行數位資訊部資深協理林基玄指出:「公司內部每個系統都需要 AI,所有與客戶的接觸點都是發展 AI 的機會。過去只能在封閉型的工具中開發機器學習模型,透過 IBM 的協助,新光銀行得以打造開放原始碼武器,做好系統的框架,讓模型能量產,協助業務團隊用數據創造獲利。」

台灣 IBM 科技事業部總經理朱宥鑫表示:「金融業邁向 AI 之旅刻不容緩,借力可延展的 IT 基礎架構,讓 AI 應用成為企業創新獲利的新動能。新光銀行奠基 IBM Power Systems 完整的 AI 開發工具,透過端到端深度學習平台,打造 AI 創新引擎,賦能企業快速開發 AI 應用,大幅節省開發 AI 模型的門檻及時間。」


新光銀行數位資訊部資深協理林基玄指出:「所有與客戶的接觸點都是發展 AI 的機會,透過 IBM 的協助,新光銀行得以打造開放原始碼武器,做好系統的框架,讓模型能量產,協助業務團隊用數據創造獲利。」

 

新光銀行自 2016 年正式啟動數位轉型,以「貼近生活,為客著想」的價值主張,發展數位金融。AI 及大數據策略由數位資訊部領軍,首重擴充 AI 應用。新光銀行積極深化組織內大數據分析的實力,協助業務團隊挖掘顧客商機,更進一步運用機器學習和深度學習技術,三年內從無到有,運用場景包含精準行銷、顧客評價、零售銀行信用風險管理、房貸鑑價、票據作業優化、客服錄音調閱、使用知識圖譜技術在企金客戶的關係管理及智能客服,讓 AI 應用遍地開花。

 

林基玄強調:「透過 AI 及大數據分析,進一步深化對顧客的洞察,為不同顧客的各式場景量身打造不同的互動方式,找到最適合的客群推送精準行銷活動,提供高效益的產品組合。」

 

以往新光銀行準備一檔行銷活動,從執行研究目標、行銷包裝、行銷通路發布到檢討活動等流程,需時兩週至一個月;如今新光銀行除了能自動化大量推出行銷活動,更能主動從幾百萬顧客中找到合適的顧客群精準推播行銷活動。新光銀行各事業線平均一年推出 800 個以上的行銷活動,等於每周推出 18 個新活動,亦代表全行同時與客戶接觸的行銷活動超過 50 個以上。新光銀行體現公平待客原則,擁有完整的內控機制,在每天頻繁推出精準行銷活動的情況下,達成客戶高評價的使用者經驗。

 

新光銀行從大數據分析邁向 AI 之旅的過程,與 IBM 攜手共創合作,透過 IBM 顧問的協助,導入人工智慧高效能運算平台 IBM Power Systems,運用開放原始碼依據新光銀行的特性建構可操作的 AI 開發環境與工作流程,再將建置的模型,自動化部署到以容器化為運作主體的推論主機 IBM Power Systems 平台上應用,得以快速訓練模型,部署模型發展數據應用的閉環系統。此外,新光銀行更邀請與研究 AI 領域多年的外部專家、學界教授合作,舉辦讀書會,讓團隊成員共同學習、弄懂原理、動手實驗,培養 AI 硬實力。

 

新光銀行導入 AI 應用的第一步,先用大數據技術整併內部虛實通路的數據,並整合開放數據,建置數據資料庫,妥善管理所有數據。優先選擇與客戶的所有接觸點發展 AI 應用,新光銀行數位資訊部資深經理徐靜婷說:「我們搭配顧客數位軌跡的數據,完整串連線上及線下數據,建立 AI 模型,持續優化廣告投放、精準行銷的作業。」

 

導入 AI 應用的第二步,運用電腦視覺、聽覺、自然語言處理等深度學習技術,優化內部作業與顧客服務,體現公平待客原則,運用在如票據處理、客服錄音 STT、智能客服、企金顧客服務,讓跨組織各部門都能多領域的應用數據。

 

AI 已成為新光銀行的創新獲利引擎,展望未來,新光銀行將持續投入 AI 及大數據分析,將客群定義得更加清晰細膩,在未來兩年內將 AI 模型從近 20 個發展至上百個,並讓 AI 模型跟數據流即時化緊密整合,持續創造企業獲利的新商機。

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