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數位轉型風吹向金融 AI助凱基銀行決策一臂之力

  • 邱倢芯
凱基銀行創新科技金融處資深副總經理周郭傑(左一)。微軟

現今最受注目的數位轉型之道,莫過於導入人工智慧(AI)技術;事實上,AI技術的應用不僅限於科技產業,在近幾年中也可以觀察到有許多相關技術應用在其他產業領域中。

凱基銀行即是一個很好的例子。事實上,對於金融相關行業而言每天要處理龐大的資料早已是家常便飯,且早已為每一個決策點(Decision Nodes)配置了許多專業人才;因此,銀行是否真有導入AI、進行數位轉型的必要?

凱基銀行創新科技金融處資深副總經理周郭傑說明,銀行業長期以來都是利用數字進行決策,而後再提供給客戶其所需要的服務;過去在每一個決策點上,銀行都得培養大量的專家,舉凡行銷、風險評估,甚至債權回收都有相關的專家;銀行端記錄每一個客戶的行為並建置模型,以利後續與客戶互動。

傳統模式在現今潮流下遭遇了很大的衝擊;周郭傑舉例,該公司在2017年時,推出了KGI Inside服務,此一概念即是將服務搭載於晶片內,再放置於開放平台中以提供給業者使用。但是在運行一段時間後,該公司發現,其中一個合作業者的資料量卻增加了20倍之多。

20倍的資料量意味著什麼?周郭傑以該公司的貸款產品為例,這一類產品擁有很長的價值鏈,當中最主要的策點就有6個,產品從行銷回應率、申貸率、核准率、實際動撥率,再到動撥後的提前還款率、流失率、呆帳率,乃至於呆帳回收率等,每一項都是決策點。

此一價值鏈最後會變成一個決策樹,且決策樹最終會變得非常複雜;過去為了簡化這些過程,銀行大多會濃縮預測屬性,比如說今天有2,000個屬性,銀行會濃縮出20個屬性出來,那麼要如何濃縮?那就得仰仗每一個決策點的專家執行,但是過去專家可以濃縮屬性是因為組合有限。

對於銀行而言,如何準確地判斷每一客戶的需求,並提出精確的服務相當重要;但是當資料量提升20倍時,就不再是藉由人工的力量即可完成的,而透過數位轉型,並導入AI技術加以輔助,即可做出每一項決策點的預測值。