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「機器學習」,不只精準還可挖掘未知需求! 與玉山銀行、SAS攜手合作!

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張貼人:李依芸公告日期:2017-05-08
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本院與玉山銀行、全球數據分析軟體領導廠商SAS於5月4日由三方共同宣布將合作運用「機器學習」演算法,協助玉山銀行以自我學習的預測分析法,完成高度個人化的金融服務設計,讓機器智能挖掘客戶潛在需求與運算最佳互動模式,領先業界完成最適化的普惠金融。預計2017年底於玉山銀行正式導入,創新台灣金融業的客戶體驗。

 

玉山金控總經理黃男州表示:「隨著科技和網路的興起,顧客不必進到銀行,而是透過許多數位平台和銀行互動。因此要如何在數位上提供有溫度的服務,就需要透過大數據了解顧客,以提供個人化的服務。但隨著數據量越來越大,現在要處理的數據已經遠遠超過人腦可以應付和處理的程度,因此我們這次決定向學界請益,導入機器學習方法,快速、準確地分析顧客的需求,並邀請擁有機器學習技術超過30年的SAS協助落地,讓玉山能夠在團隊與技術的激發下,更敏捷地為客戶量身打造,實現場景金融,讓金融服務,像使用水電一樣方便,滿足顧客在不同場景的金融需求,透過數位展現玉山溫暖服務。」

 

臺灣大學電資學院院長陳銘憲也說明,這次產學合作意義獨特,因為臺大電資學院過往在機器學習等演算技術成就斐然,然而這是首次能與金融界實務數據接合、場景試驗,進而完成技術移轉,尤其此次合作還能讓院內學生拓展金融應用思維,對於我們培養跨界資料科學人才更是一大利基,因此院內已將這兩項專案列為年度重點項目。

 

SAS台灣總經理陳愷新指出:「在金融業要做到以顧客為中心,首要挑戰就是洞悉客戶的需求,能理解個人行為軌跡與偏好,同時兼顧企業營運成本取得最適化商品開發策略,這需要非常強大的分析運算平台。為因應這次玉山的創新試驗,SAS此次也特別提供可整合開源語言(Open Source)與開放架構的機器學習解決方案(VDMML),讓玉山及臺大得以更彈性地做出各種創新。」

 

本次合作由臺大電資學院陳信希副院長及臺大資訊工程學系張智星副主任帶領發展研究法、玉山提供去識別化的大數據資料與場景設計,而SAS則支援機器學習分析運算平台,共同組成產學合作小組,預計2017年底於玉山銀行正式導入計畫功能。

 

計劃以創新客戶體驗為目標,從「細膩解析個人需求」及「打造最適化的客戶互動」兩個方向著手,將利用機器學習演算法,解決顧客的痛點,滿足顧客金融需求。假想我一是一位預計前往日本旅行的顧客,我可能會在玉山的官網上瀏覽多次匯率的頁面,想以最優惠的價格換取外幣,然後會瀏覽換匯的流程、哪裡有分行可以領現鈔。除此之外,我也會想要預定機場接送的服務,或研究在國外消費刷哪一張信用卡最優惠。像這樣的情境,我們透過資料分析,了解顧客的金融場景需求,便立即提供客製化訊息給顧客,例如,我們在日幣低點時推播顧客換匯資訊,幫助顧客掌握換匯時機,並且在出國前告訴他最近的外幣ATM,和刷玉山雙幣信用卡可以免收海外消費手續費,讓顧客感受到最貼心的金融服務。

 

打造顧客體驗的各種創新是目前各大金融機構投注的重點,然而對應在數據處理、分析技術及數位營運流程等成熟度如存在落差,則易因無法探勘出數據價值與應用場景,而造成資源的浪費。SAS顧問團隊補充,本次三方能迅速達成合作共識並架構起團隊,主要也歸因玉山在金融創新上的積極與遠見,包含其已配置具獨立性的資料科學團隊超過10年,且不斷從組織協同、業務流程上建構分析文化與基礎,方得以領先觸點人工智慧領域,而這也是未來台灣金融業轉型的必經之路。
 
本院陳信希副院長與張智星副主任專案介紹

最後修改時間:2017-05-08 AM 11:50

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