中國信託銀行總經理陳佳文。 (攝影/李靜宜)

擁有900萬客戶的中國信託銀行(簡稱中信銀),如何推翻金融業既有的思維,朝向金融科技化邁進?「中信銀接下來的重點是,把服務與產品更為智能化,並結合生活場景,讓金融產品融入民眾的生活中,而要達到這兩個境界,大數據、AI的應用至關重要。」中國信託銀行總經理陳佳文給出答案。

為此,中信銀在2018年初正式成立數據研發中心,負責用AI來加值業務場景的服務與產品,在今年初擴大成數據暨科技研發處。而這個負責中信AI研發的團隊,更要將自然語言處理、電腦視覺等研發的能量,延伸到學界,並將研發成果應用在多樣的金融場景。

為何要大力發展AI?中國信託銀行數據暨科技研發處處長王俊權,揭露了關於中信銀的數位通路相關數字,歸類出三個趨勢。一是數位通路使用者橫跨老中青三代,根據其內部數據顯示,20歲~60歲使用中信銀的數位通路滲透率皆超過6成,表示數位已經是跨通路、跨年紀的趨勢。

二是不同的產品、服務,基本上都開始數位化,比如中信銀的線上申貸率已達9成以上。王俊權表示,他們還發現,當顧客使用中信銀的多通路時,他的獲利、黏著度、滿意度,也比只使用單一通路的顧客來得高。

所以,當老中青三代不分年紀都開始使用數位通路,不同的產品都需要開始數位化,甚至全通路數位體驗已成常態時,這些所有往來的數據串聯起來,就是中信發展AI重要的養分基石,王俊權強調。他進一步提到,像中信這樣的大型金融業者,要顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋,唯一能採取的對策就是走入AI、大數據,把弱勢轉為優勢,才能因應以單一產品、單一客群、單一通路的眾多小型金融科技業者所帶來的挑戰。

王俊權表示,中信銀在發展AI上,定調了3條研發路線,包括機器視覺、機器對話、機器思考。在機器視覺部分,要讓機器認人、認字認物、認人心,也就是推測客戶內隱的意圖。在發展機器對話,則要能聽懂指令、聽懂意圖、聊天聊商機,就是所謂的對話式銀行(Conversational Banking)。

在機器思考,則是要透過AI協助做更多預測、判斷推論,以及最佳決策。而且隨著AI不斷的演進,則是要往更高附加價值的決策型AI推動。不只如此,更要從數據建設的AI能力,淬鍊成數據產品,最後把數據產品應用在數據的變現。

王俊權提到,數據暨科技研發處內部做了各種專案,包括自然語言處理、視聽辨識、決策判斷、分析計算、預測/偵測。他強調,「所有AI應用一定要有場景與服務出口。」而這也是他們未來持續要推動的事情。

為了將中信銀AI研發團隊的內部研發能量向外擴充,中信銀在今天(2/24)宣布,與科技部臺灣大學人工智慧研究中心(臺大AI中心)、臺大智慧聯網創新研究中心(臺大IoX中心),簽署產學合作計畫,由4位教授分別帶領研究團隊開發4項專案,並與中信AI團隊交流,主要是要把雙方的研發成果,應用在多樣金融場景。

陳佳文表示,中信銀此次與臺大的合作案,主要是結合自然語言處理與電腦視覺這兩個技術的應用。在自然語言處理部分,他提到,目前中信銀有一半的客服來電,都可以用機器人來回答,機器人無法回應的部分再由人工介入。

此次合作案之一,將提升現有的對話言談分析技術,中信銀行計算語言實驗室將與臺大AI中心主任陳信希、臺大IoX中心教授蔡宗翰合作,升級自然語言理解模型,能分辨語音通話中的發語者,正確提取言談中關鍵訊息,提升客服語音數據言談分析能力,透過分析客戶電話內容,預測客戶意圖需求。比如透過對話過程了解顧客有無出國旅遊需求、買房的需求,藉此技術提升客服品質,強化KYC。

此外,此技術也將運用在分析新聞篇章 。目前中信銀已利用AI技術,判讀負面新聞,並按照時序分類,並以相同事件進行新聞聚類,輔助防制洗錢(AML),而無需像過去得由人工一一判讀。而雙方合作案的研究目標,則是要由新聞內容,進階判斷客戶或交易對手的事件關聯性,擷取文章重要資訊並生成新聞內容摘要,協助業務單位更認識客戶與輔助洗錢防制工作。陳佳文提到,該技術也可應用在銀行徵信,將可提升文件處理效率與準確性,更能達到防偽的目的。

在人臉辨識技術深耕的中信,也要在此次合作案導入電腦視覺技術,發展更多元的人臉辨識應用,將與臺大IoX中心教授鄭文皇攜手合作,結合人臉情緒與微表情情緒,發展可視化的辨識分析系統,並建立微表情與情緒訓練資料庫,還要開發計算微表情與人物性格關聯性的演算法,並發展情緒識別模型。

未來可應用在人臉微表情分析,延伸為線上身分核驗、分行數位迎賓服務的技術基礎,例如當客戶於大廳久候感到不耐煩時,微表情與情緒識別系統即能透過眼角、嘴型等細微表情變化,偵測出其不安情緒,服務人員能適時妥善處置,提升客戶體驗。

然而,臺大AI中心、臺大IoX中心與中信銀的合作案,都會在中信的管制室進行討論與研究,王俊權強調,資料不能出去,即便能看到的資料也是已去識別化處理的資料,確保客戶個資。文⊙李靜宜


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