十年養成玉山AI力,下一步瞄準零接觸金融
為實現「科技的玉山」目標,玉山培養千人科技聯隊,其中包括資訊處800人組成的「神經系統」、智金處100人組成的「AI大腦」
文/王若樸 | 2021-08-16發表
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今年5月疫情爆發,政府啟動勞工紓困專案,「短短幾天,玉山就湧入數十萬件申請案件!」玉山銀行董事長黃男州回憶。
但在短時間內,玉山就一條鞭消化這些爆量申請,撥出60、70億元貸款,甚至不動用大量人力就能完成。他們靠的是機器人流程自動化(RPA)和AI,自動審核超過80%的申請案件,黃男州驕傲地說:「這就是科技的力量!」在這之中,AI更是一股重要力量。
比如2年前,玉山已開始將AI落地到金融服務中。他們自建信用卡盜刷偵測模型,0.1秒就能判斷信用卡是否被冒用,一天用上數十萬次,一年更省下上億元的損失。
不只如此,他們也自行開發理財認知偏好推薦AI 模型,能根據客戶承受風險等級和交易紀錄,在7秒內推薦最合適的5檔基金。
就連貸款,也高度仰賴AI。玉山利用機器學習打造零人工介入的線上貸款流程,最快58秒就可撥出款項。在風控領域,更用AI加速黑名單掃描、風險評估,甚至是辨識詐騙帳戶,精準度還比傳統人工方法高出40倍。
玉山AI力不是一夕成軍,而是十年養成
玉山AI遍地開花,可不是一夕成就。
回到2012年,玉山啟動第三個十年目標,要從服務的玉山、專業的玉山,邁向科技的玉山。那時,原本100多人規模的玉山資訊處,已開始大動作延攬人才,成為玉山千人科技聯隊的濫觴。
在技術研究和實作方向上,也開始轉變。2013年,玉山大舉將資料分析成果應用到數位業務,兩年後更成立創新發展中心(IDC),來觀察新技術。
那一年,2015年,玉山進一步調整關鍵組織,一方面專注發展新業務領域,一方面將AI技術落地到實務場景中。他們成立數位金融處,設置全臺第一個金融數位長職位,來專攻數位金融服務。數金處瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融三大目標,要讓金融如水電便利、走到顧客生活中,還要用AI來優化服務流程。
這也是首次,AI罕見地出現在玉山重要業務組織的任務中。數金處誕生後,也成為科技聯隊一員。
不只調整組織,玉山在基礎建設上,也往AI靠攏。2016年,玉山開始設計新核心系統、制定4年汰換上線計畫,除了將老舊的程式語言COBOL,汰換為時下熱門的.NET和Java語言之外,更重要的是,將原本大型主機的「大核心」模式,轉換為小核心的微服務架構和開放式平臺。如此一來,玉山就能更快速更迭服務,也更容易共享資料,讓後續的AI模型開發更便利。
2017年,玉山進一步著墨新技術研究。他們成立創新實驗室(Innovation Lab),來鑽研AI、區塊鏈、身分辨識、電子支付等前瞻技術,同時下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,來鞏固技術人才資源佈局。
2018年,迎來了玉山AI力養成的關鍵轉捩點。
當時,他們率先全臺成立科技長辦公室,定調金融AI發展藍圖,還終止多個不乏達上千萬元等級的專案,改將資源投注在AI上。那年,玉山開始打造自家機器學習即服務(MLaaS)平臺,成為後來AI落地的關鍵基礎設施之一。
但設立科技長辦公室還不夠。2019年,玉山還成立專責單位,將運作十多年的大數據分析團隊CRV,正式轉型為負責開發AI應用的智能金融處,成為內部AI供應商,要將AI融入到玉山各個業務中。
這兩個組織,也陸續成為玉山科技聯隊的核心成員,形成科技聯隊資訊處、數金處與智金處的鐵三角架構。至此,玉山AI組織到位、關鍵團隊正式成形,成為「科技的玉山」中一股重要推力。
神經系統、AI大腦相互分工,下一步瞄準零接觸金融
這個科技聯隊規模達上千人。黃男州進一步解析,科技聯隊有四大成員,包括800多人組成的資訊處與信用卡處IT團隊、100多人的數位暨客群處、100多人的智金處,以及30人的資安處。
如果資訊處是玉山的神經系統,負責串起各種業務流程,那麼,智金處就是「玉山的大腦系統。」黃男州比喻,這個AI大腦專門解析大量資料,用機器學習將資料轉化為有益業務的AI系統,優化服務。
而玉山之所以敢大力嘗試AI,是因為科技聯隊中,有個扮演「煞車角色」的資安處。這個部門規模雖小,但負責檢核IT應用安全性,成為創新的煞車。黃男州甚至形容:「如果沒有煞車,大家只會慢速前進!」正因為有它,科技聯隊才敢加速,才敢創新,甚至是嘗試AI新技術。
不只如此,對玉山AI大腦來說,他們還有顆很重要的強韌「心臟」,也就是去年上線的新核心系統。黃男州指出,開放式新核心平臺主打交易、會計分離,能處理更大量的交易,與一年前相比,交易量成長可達50%,尖峰時段甚至更高。
這對AI大腦有著深遠影響。因為,更多的交易量,意味著更多的資料,「大腦也就更聰明。」
他甚至直言,核心系統上線後,迎來了AI應用大爆發的寒武紀:在行銷面,AI可以找出顧客下一個最需要的產品、分析顧客生命周期對玉山的整體貢獻,在風控面,AI可以快速掃完幾百份報紙、找出關鍵名詞建立黑名單,也能快速揪出信用卡盜刷交易、即時阻擋。
甚至還能優化客服中心,「客服通話一定要真人嗎?人工語音也能回答很多問題,」黃男州還舉例,透過語音轉文字,還能大規模檢驗客服品質、改善客戶服務。
不只如此,對他來說,AI還能自動化更多流程,舉凡財富管理、申請貸款、開戶等原本需要人工處理的業務,都包括在內。玉山也預告,零接觸金融是他們下一個發展目標。
玉山金控科技長張智星更透露,未來還要以NLP為核心,來發展AI客服,以及其他金融業務的流程自動化;只要主管機關開放,玉山就會用技術力轉化為零接觸金融服務。
這些遍地開花的AI應用,不是偶一為之。在各種AI服務落地前,玉山早已大動作重整組織、調整文化,組成100多人的AI開發團隊,來打造專用技術平臺,提供源源不絕的AI活水。接下來,我們將從戰略面、組織面、技術面來剖析玉山AI力。
AI如何成為科技玉山的重要力量
2012年
啟動第三個十年目標:科技的玉山
2013年
開始將資料分析成果運用到數位業務
2015年
成立創新發展中心(IDC),研究新技術;成立數位金融處,設置全臺第一位金融數位長,瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融,要用AI槓桿優化金融服務
2016年
開始設計新核心系統架構、擬定4年上線計畫,要從大型主機的「大核心」邁向微服務架構的「小核心」,該架構也讓資料分享更容易
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,下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,鞏固技術人才資源
2018年
鎖定AI,領先全臺金融界成立科技長辦公室、設置科技長,開始建立專屬AI生產技術工具
2019年
原有大數據分析團隊CRV轉型為智能金融處,由科技長擔任處長,專門打造AI應用;科技聯隊鐵三角正式成形
2020年
新核心系統上線,開放式平臺特性將交易、會計分離,一年後交易量比舊時代成長至少40%至50%,更多資料有益於AI分析
2021年
智金處內部改組,強調服務落地及相關法遵風管;至此,玉山AI已在賦能、風控、流程、行銷、服務等5大領域遍地開花
附圖:玉山銀行董事長黃男州形容,玉山千人科技聯隊中的智金處是玉山「AI大腦」,負責解析大量資料、打造更聰明的金融AI服務。(圖片來源/玉山金控)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/146179?fbclid=IwAR1ZGGV7rmCLnHqS3zT4JWw8IKtEqnDuzIW2doXP30OKL6uVHeAL0j-TzhY
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過15萬的網紅豐富,也在其Youtube影片中提到,當人工智慧遇上健康醫療,會碰撞出什麼火花? 「精準醫療」:基因檢測預防疾病發生,提供早期診斷,面對疾病界最棘手的癌症,大幅提升治癒的機率 「智慧病房」:輔助醫護人員,對於病人的照護、用藥安全更是一大保障 「行動醫療」:藉由整合穿戴式裝置資訊,理解自己身體狀況,落實自主健康管理 「電子病歷」:AI自...
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智慧化供應鏈的考驗
作者 : Don Hnatyshin,莫仕(Molex)供應鏈資深副總裁
2021-07-29
儘管新冠疫情引發了一些混亂的局面,但同時也促使了供應鏈創新的迅速發展。雖然這次疫情破壞的深度、廣度和範圍是我們前所未遇的,然而,大多數供應鏈業內人員都未雨綢繆,儘量減低風險,準備在2021年大顯身手。
評估、規劃和應對風險,長久以來深入莫仕(Molex)骨髓。我們擁有足夠的專業技能,以期應對由自然災害,供應限制,以及地緣政治或金融事件引發的一連串供應鏈中斷。我們不斷開發關鍵的知識流程,以備不測,包括利用最新的供應鏈工具和技術。
新冠疫情顛覆了產業的遊戲規則,考驗著我們的總體供應鏈水準。現在我們看到由於預見性不足加劇了新冠疫情產生的長期災難性影響。根據高盛最近的一項分析研究,在過去18個月中不斷加劇的半導體短缺狀況正在影響著169個產業,包括汽車、消費科技、造船、啤酒廠甚至肥皂製造領域。
從好的方面來看,我們見證了電子商務和數位交易擁有的巨大變革力量,將客戶便利性、採購便利性和交付速度提升到一個全新的水準。正因為這種積極正面的影響使B2C企業(企業對消費者)給人們帶來全新的體驗,從而永久改變了人們對B2B (企業對企業)的期望。現在是時候重新評估供應鏈戰略並開創全新思維方式了,包括以客戶為中心,及早為未來的一切情形做好計劃和準備。
風險與響應:改變規則
雖然風險評估和應對的原則保持不變,但目標範圍已經縮窄了。在疫情期間,企業評估、應對和減輕風險的速度和敏捷性是評判企業的標準。由於許多企業仍在努力重新站穩腳跟,因此,具有客戶至上心態的企業會以最快的速度調整其業務和/或交付模式,以便在特殊時期滿足前所未有的需求。
在新冠疫情後的供應鏈競爭中,能否提供與B2C客戶體驗相當服務水準,將會成為勝敗關鍵。這就需要新型的工具抓取業務資料,提升整體智慧化水準,而不僅僅監測貨物的實時運輸軌跡。
全面的供應鏈視圖,始於對採購和採購策略進行有價值且及時的更新,然後延伸到工廠車間,確保有合格的人才能對製造和品質流程進行知道。同樣重要的是:不能低估物流的最後一哩,這在過去一年中產生了很多意外的情況。未來,供應鏈的成功將不僅僅透過貨物的物流來評估,而是貨物實時資訊的雙向移動,以促進更快、更好的業務決策。
供應鏈4.0:以數位技術為支柱
通過增加感測器、自動化和資料分析等智慧化技術,供應鏈4.0可望逐步與工業4.0達到相匹配的水準。幾年前,麥肯錫(McKinsey & Company)將供應鏈4.0描述為下一代數位化供應鏈。供應鏈4.0的數位化優先策略是推動新的商業運作變革主要因素,旨在提高客戶便利性,增加可見性、降低成本和提高流程效率。
2021年,雖然所有這些屬性仍然適用,但門檻已大大提高。來自智慧裝置、感測器和機器的實時資訊使得新的、越來越強大的資料集劇增,這些資料集需要進行挖掘、分析並與機器學習和人工智慧(AI)匹配,以推動預測性和規範性分析。其結果就是:甚至在做出決定之前,就要對業務影響和衝擊進行深遠和詳盡的分析。
供應鏈4.0非常重視資料生態系統,因此必須在正確的時間以正確的速度傳遞正確的資訊。然而,說起來容易做起來難,重要的是要確定哪些資料對業務最有意義。幾年前確定的最關鍵的資料屬性現在已成為生態系統基礎的一部分。我們要關注一些新興的屬性;它們可以豐富生態系統,從而帶來更明智的決策和競爭優勢。
對於大多數企業而言,資料生態系統是全面實現更智慧化的供應鏈4.0的最大障礙,只有解決這一問題,才能真正實現更智慧化的供應鏈4.0。幸運的是,吸取別人的大量寶貴經驗教訓,能夠引導我們完成這個過程。
今天的教訓是未來供應鏈成功的基礎
多年來,筆者花了很多時間與各個產業的供應鏈同行交流想法和經驗。這些溝通交流豐富了我的觀點,尤其是在關注客戶體驗方面。電子商務和零售公司每年在Gartner供應鏈25強企業中佔據主導地位,例如,在2021年,Gartner將高露潔、強生、雀巢、百事可樂、沃爾瑪和歐萊雅列為前10名,因為這些企業在應對新冠疫情和其他宏觀經濟因素的挑戰方面,表現出前所未有的敏捷性和靈活性。
從這些企業的運作方式中,可以學習到很多實用知識和智慧。他們清楚地瞭解客戶價值,並且不斷優先投資於推動供應鏈彈性、敏捷性和創新的技術。由於企業的業務性質,這些供應鏈中堅企業也奉行「客戶至上」,這對於每個人來說都是寶貴的典範。
在過去的一年,我意識到供應鏈物流比預期的都要脆弱許多。當然,我們無法預料到國際航班在很長一段時間內幾乎完全停頓,以及集裝箱船卡在蘇伊士運河造成的大規模擁堵。根據現在的情況,制定更智慧的物流網路必須成為供應鏈關注和討論的一部分。
設計更加智慧的供應鏈
根據市場研究機構IHS Markit的2021年供應鏈洞察全球調查,接近三分之二的全球供應鏈領導者表示需要更好的技術、平台和資料,以實現整體供應鏈目標。Molex非常瞭解供應鏈智慧在確保供應鏈彈性和敏捷性方面發揮的關鍵作用。這就是我們繼續進行戰略投資以增強知識、平台和流程的原因。
Molex秉承以客戶至上的思維和方法,全力實施世界一流的供應鏈設計原則。我們正在擴展資料收集和關聯能力,以幫助從業人員識別最有用的資料屬性,同時尋求創新方法來綜合資訊流並豐富資料生態系統。這些都是至關重要的工作,因為作為公司全球供應鏈的一部分,Molex採購和管理運作的一切都會影響我們對客戶的有效響應。
鑒於客戶至上的原則,Molex將繼續應用最新的創新技術,同時該公司也是擁有多年經驗的供應鏈專業廠商,因此致力擴展實時可見性並緩減風險。到今年年底,Molex將分享智慧化數位供應鏈方面的重要進展,這是一種每天都在變得更加智慧的平台。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210729ta71-putting-supply-chain-intelligence-to-the-test/
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【 Demo Day The Innovators 5 新創搶先報2⃣】
本次Demo Day除了有 新北市-亞馬遜AWS聯合創新中心 Batch#5的新同學外,還有Batch#4的成員以及來自 新北創力坊 InnoSquare的優秀團隊一起共襄盛舉,今天繼續為大家點名介紹👏
📍 分子智藥
VIRTUALMAN能預測臨床前藥物開發的實驗結果,並提供明確的藥物最佳化指引,不同於傳統AI工具的「黑盒子」,VIRTUALMAN革命性的可解釋人工智慧技術,讓客戶理解AI模型分析結果,以快速取得進展並降低60%錯誤率。透過精準易懂的預測結果,配合分子結構的修飾建議,替客戶減少不必要的實驗,節省時間成本。
📍奎景運算
提供FAST-AI-深度學習的加速工具,透過最佳化環境設定與自動化運用多台GPU伺服器,加速AI模型訓練工具並1鍵部署到大量的AI終端。FAST-AI為AI研發工具提供快速、簡單且支援不同的雲端硬體。透過簡單的工作坊,公司內的領域專家便可使用,節省開發時間比對手先一步取得先機。
📍智慧貼紙
為各行業提供工業4.0/機器無痛升級方案,以最低的學習成本和較高的投資回報率升級機器。Smart Tag為整體解決方案,由軟性電路板黏貼至機器表面,進行多點位資料蒐集,如震動、溫度及濕度等紀錄,再串接至客戶端系統或者上傳雲端數據中心,藉由機器學習及數據模型進行分析,並預測機器的運作模式,解決工廠產能及良率的問題。
📍極現科技 Earthbook
earthbook無人機任務及數據服務平台提供多種無人機影像、空拍直播與光達掃描等,為線上下單、即買即用的創新空拍商業服務,需求者毋須再煩惱無人機之購置、維護成本,並可將成果透過瀏覽器在平台中直接套疊其他資訊做加值利用與AI分析。從空拍到應用,earthbook以自有技術建立4D雲端DaaS平台,提供客戶完整服務。
📍玩咖旅行社 Tripresso 旅遊咖
專長資料串接與數據整合,提供B2C與B2B服務,建構多樣化的旅遊場景解決方案,從全球供應鏈串連、即時線上訂購、後端管理系統與企業所需的簽核、報支等管理功能等,提供消費者、企業客戶與旅遊同業一站式的系統,期待藉由數位轉型與技術開發,減少人力耗費,達成節省成本與增加效率的成果。
📍必揚實境科技 Veyond 必揚實境
本於期待科技創新可為人類生活帶來進步與改變的宗旨,相信教育與訓練的創新和科技化是值得耕耘又深具意義的領域。與各種具備專業知識的單位攜手合作,結合我們自身對於虛擬世界及網路應用的堅實基礎,共同建構各種教育、醫療護理、技能訓練等相關的創新解決方案。
📍米菲多媒體
以技術為核心,擁有多項發明專利及新型專利技術,致力提供XR核心技術開發及硬體整合服務,完善沉浸式體驗流程。2018年上線全台唯一的AR/VR/MR開發平台「MAKAR」。使用者不需學習程式,就能自由創建XR數位內容,發揮創意及想像力。米菲也與AR眼鏡、VR頭盔等設備商合作,進行軟硬體整合,提供SDK技術支援,並於2021年發佈可以直接在網頁觀看的「Web XR服務」。目前協助500家智慧工業、智慧教育、智慧醫療及商務客戶,達成操作培訓、產品演示、資訊管理以及數位轉型等創新XR應用。
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由瓜地馬拉與台灣的創業家共同創立,是一家媒合外師家教與台灣人的平台。TUTEEMI解決語言與文化上的隔閡,提供台灣人與外師家教友善且安全的教學環境。依照每位學生不同的需求,與外師擬定課程,成為外師與學生的橋樑。目前平台上的外師家教來自17個不同的國家,提供的語言教學包含英語、法語、西班牙語與葡萄牙語。
📍凱匯金融科技 iEstate土斯債權
iEstate土斯債權為P2P借貸媒合平台,專注於解決中小企業、建商、不動產資金需求領域。運用P2P的特性,同時降低資金需求者資金成本,提高資金效率;降低債權人參與借貸門檻,提高借貸報酬,並合作區塊鏈圖靈證書,讓所有法律文件皆可上鏈存證。金流全面與銀行及第三方支付公司合作,確保iEstate不經手金流,搭配專業的案件審查團隊,創造P2P普惠金融的價值!
📍諾亞教育 諾亞教育 Know - Ya Edu.
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時間軸
00:00 簡介
03:40 數據科學
09:30 大數據分析與統計分析的差別
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14:52 圖靈測試 Turing test
17:35 機器學習
20:47 建模
21:58 用線性迴歸做預測
26:46 用羅吉斯迴歸做分類
28:54 其他機器學習
31:28 研究目的
33:21 數據來源的差別
42:58 取得 Azure API for FHIR 數據
01:10:00 資料清理
01:19:48 如何展開資料
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之前一直聽說石頭掃地機器人的CP值超高
這次實際用過之後讓我非常佩服它的厲害
不得不說它真的是我目前用過最聰明的全方位掃地機器人
▶️ https://baibailee.com/roborock/
我覺得好用的掃地機器人真的是媽媽們的好朋友
平常下班之後光是幫兩小弄吃的加上檢查功課跟洗澡就已經夠忙的了
根本沒有更多的體力打掃家裡
這時候就是掃地機器人出動的時候!
石頭掃地機器人二代S6 Pure 可以幫我一次做到掃地跟拖地兩件事
能避免每天回家已經快累死的媽媽爆走
真心覺得為了家裡和諧,爸爸都應該買一台送媽媽們
因為真的可以減少為了誰去清掃而造成的爭吵
石頭科技Roborock是屬於小米生態鏈一環
用完石頭掃地機器人之後終於可以理解為什麼會有那麼多人大推石頭掃地機器人
因為它真的比很多我看過的高階機器人厲害而且聰明很多
重點是清掃速度快又乾淨!
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☑️手機APP自選掃區,智慧個人化遠端操控
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使用軟體:illustrator
版本:cs6
附加使用軟體:Photoshop
問題描述:
如標題,想將手寫字跡用軟體轉成向量檔的話,有沒有推薦的做法呢?
理想中的效果是像蘇打綠的mv字幕
盡量保有原手寫特色(鋼筆、毛筆之類的線條感)
已嘗試過方式:
目前自己的做法是將手寫字掃描丟進ai裡
開自動描圖功能轉成向量檔後再做細部修正
這樣做的好處是很快,壞處是邊緣不夠細緻、以及會有大量雜點須手動清除
不知道有沒有更好的做法呢?
爬文(Google)?Y
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