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趨勢觀察/機器智能 打造普惠金融時代

2017-06-09 05:01經濟日報 王皓正

SAS台灣總經理陳愷新。 圖/經濟日報提供
SAS台灣總經理陳愷新。 圖/經濟日報提供
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近期台灣金融生態持續被機器智能改寫,尤其人工智慧、機器學習技術,因為能敏捷地為客戶打造個人化體驗而備受矚目。

獲Forrester評比為機器學習解決方案首位的分析軟體大廠SAS台灣總經理陳愷新指出,台灣金融業在政策大力推動「普惠金融」的助瀾下,仰賴機器智能來提供金融服務的比重會愈來愈高。

打破階級區隔

「未來的金融服務將會是高度個人化,且台灣消費性金融機構將會具備金融科技公司型態,擁有強大分析決策平台與資料科學團隊,是競爭力核心」,陳愷新提出觀察。

「機器智能」完成高難度運算,讓專屬服務可普惠到每個人,就是所謂「普惠金融(Financial Inclusion)」的概念核心,有效且全面地為社會各階層提供平等性的金融服務。

圖/經濟日報提供
圖/經濟日報提供
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也就是能讓普羅大眾或中小企業得以突破階級金融,以利更多人可享受個人化金融服務與良善的融資環境。

過往囿於人力有限或客戶資訊散落,金融機構通常只能優先服務營收相對貢獻度高的客戶,「大數據分析技術興起帶來了轉折。」

陳愷新表示,前一波網路化的浪潮,讓金融機構有著比以往更多與顧客互動的管道,然而這些大量收集、來自不同資料源,甚至包含結構與非結構化的複雜數據,未能被妥當提煉出價值。

直到大數據分析與決策管理平台的技術引進,加上機器學習及人工智能等演算法益加精進,使得商業價值開始被運轉起來。

簡言之,後端運算的「機器智能」,擴增並高速處理過往需仰賴人工作業的機制,讓服務的質、量及速度都得以被推展至更多潛在客戶,而達到「普惠金融」。

搞定核貸理財

「快速核貸」與「智能理財」,是目前首波施展的普惠金融術,究竟利用機器智能可達成的普惠金融應用有哪些?

陳愷新指出,舉銀行業務而言,初始利基在大量交易與風險控管相關的應用,原因是牽涉的數據繁複且需要縝密的關聯性分析。

就台灣產業而言,主要會分為兩種面向,一個是「快速核貸」,一則是「智能理財」。

以「快速核貸」而言,過往中小企業或個人,因為銀行對其資訊掌握度低,常需要以人工方式進行數個工作天的貸款審查。

結果借款人要跑各家銀行比較利率,向陌生經辦員透露隱私、承擔被檢視的壓力,最後核貸的金額、期間與利率可能還不盡人意。

陳愷新說,因此像SAS這種提供科技解決方案的軟體大廠,便打造了能整合客戶人生歷程、傾向、信用風險模型與有第三方資料的即時決策平台(Real Time Decision Manager)。

利用背後機器學習演算法,協助金融機構快速且精準地判斷顧客身份與交易行為,甚至可做到讓顧客在網路上就自助取得高準確度的核貸試算,銀行可在不打擾客戶的過程中,自動開發潛在客戶,並持續累積對類似族群顧客的認識。

開發潛在客戶

例如玉山銀行攜手SAS,近年來推出的e指可貸「房貸額度利率線上評估」服務,即為讓一般大眾與中小企業皆可輕鬆與銀行接觸的範例。

雙方利用大數據分析,開發出即時決策平台,讓顧客只需三分鐘填答線上問卷,後端因為有SAS的風險評估分析模型與即時智能決策等機器學習演算法的運算,可讓顧客快速取得專屬的貸款額度與利率,甚至可整合市場房價等第三方資料,取得更精準的個人化方案。

而理財部分,年輕的小資族對創新金融工具接受度高,是金融機構正積極希望達成普惠的客群。「但年輕世代對於投資理財大多缺乏經驗,此時最關鍵就是利用機器智能做到「最適化」推薦。

這包含對顧客風險承受度的了解、消費習慣與觸及的生活圈等,機器因為能細膩地把上述這些影響因素,按個人行為將不同面向加入權重,進而幫客戶配比出最佳組合的投資商品,助其穩健獲利。

陳愷新說:「過往高端客戶才可享有的個人化理財專員服務,現在機器在後端幫更多人做到了!且更多小資族參與投資,其業務量體也會讓金融機構獲得另一波挹注。」

另外,最近在銀行及保險公司盛行的金融科技(FinTech),有很大一部分就是基於人工智能、機器學習等演算法,來達到上述的智能理財服務境界。

提供客製服務

陳愷新表示,機器學習還可做到更複雜地,如利用社群間互給信用評價,同時為給分者運算權重,來強化準確度、降低詐欺風險;或是更進階的深度學習,即利用影像辨識協助判斷保險理賠適切性等。

未來的應用將百花齊放,但陳愷新強調:「讓金融更普惠,更創新的核心,仍需仰賴架構穩定的分析運算平台,才能為企業累積出知識價值。」

陳愷新認為,台灣金融業競爭劇烈,進入智慧時代正是各家轉型契機,誰能掌握科技連結「數據」、具備資料「洞察」能力並做出「即時智能決策」,就可因為領先具備服務精確度與最適化商品組合而勝出。

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