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近來FinTech的興起，讓金融業不得不越來越重視科技，紛紛導入多項技術協助營運，資誠聯合會計師事務所（PwC）大中華區首席資料科學家姚遠指出，FinTech要產生價值，需要根據不同領域的問題，訂製出不同的技術和數據，來解決問題，「技術本身的核心是要解決業務問題，」他說。 姚遠進一步解釋，技術是解決問題的手段，善用不同的手段，就能協助業務作業，變成一套商業模式，增加企業營收，舉例來說，目前火紅的AI技術，在各行各業都有許多應用，中國的保險業就將AI技術應用於產品、行銷通道、承保後服務、理賠，甚至是後臺的作業，包括通道推播的訊息、核保數據整理、電子檔案歸檔、保單管理，除了保險的基本作業，還有反詐欺、自動通報理賠員、自動化財務報告等較複雜的工作，也可以導入AI技術，來增加工作效率。 不僅保險，就連銀行的財富管理、信用貸款和反詐欺都可以靠AI來輔助，姚遠將機器人和AI技術為基礎的自動化流程分為兩種：流程機器人和AI為基礎的機器人，流程機器人能夠處理結構化的數據，分析的結果屬於確定性，像是有規則可循的任務、標準化的工作流程，來增加效率、減少成本，流程機器人可歸類於模仿人類行為的AI。 而AI為基礎的機器人則是擅長處理非結構化的資料，分析出來的結果是概率性質的，需要用到的技術包括機器學習、認知服務，還需要運算的平臺來分析數據，達到認知型分析和決策型的分析結果，能夠解決像是銀行金融犯罪的偵測、醫療新藥的開發等，姚遠認為，這類的機器人則可以增強人類的智慧。 企業應增加更多數據來源 不過，「擴大更多新數據來源是關鍵！」姚遠提醒，現有的技術提供企業手段來解決問題，但是只有舊有的數據是無法發揮效益的，企業應該要增加收集缺少的數據，一般企業或許只有自家內部系統和外部大數據平臺的數據，像是業務系統、客戶管理系統、績效系統等，再加上外部銀行、醫療、房地產等平臺，以及政府公開的資訊，姚遠認為是不足夠的。 企業可以介接外部合作的數據平臺，並且增加收集企業與客戶即時互動的數據，和客戶在社交媒體上的行為等數據，才能掌握客戶最真實的反應和個人資訊，他認為，目前多數企業由於缺少完整且足夠的數據來源，導致多項業務資訊都沒有被有效的運用。 他建議，企業要聚焦在蘊藏據大價值的新數據上，以傳統數據為基礎，利用AI等新技術，將更多語音、文字等非結構化的數據收集後，作為可協助業務的可用數據，舉例來說，客戶購買行為、客戶在社交網路上的行為，以及手機上的應用等數據，都能透過分析，來提供企業業務執行上的協助。 有了數據，就能產生新的洞察（Insight），他解釋，企業收集到新的數據之後，必須整合新的數據和外部數據，來產生業務洞察結果，按照客戶的需求，提供更符合客戶訴求的服務。 最後，他則認為，企業必須找到新的應用場景，根據數據分析的結果和新的洞察，設計出新的應用場景。 AI技術在金融業較成熟的4大應用 有了技術的輔助和足夠的數據，他指出，目前AI技術在金融業較成熟的應用是對抗詐欺風險、管控經營風險、消除風險和精準行銷。 他舉例，中國一家排名前三大的保險公司，將AI技術應用在反詐欺上，根據過去20年數據，將每個核賠案件，依照特徵貼上標籤並分類，透過機器學習技術，學習類別的特徵，自動比對分析後，就能快速辨識出可能詐欺的案件，另外，還要加入圖像識別的技術，處理文件內容識別，和車禍圖像比對，來辨識圖片資訊，該家保險公司，透過多項技術的輔助，每年可以識別出3,000萬件欺詐案，他表示，以前都只能用人工來處理，非常費時。 而精準行銷為的應用，目的在於整合客戶的數據，經過全面的分析，透過精準的行銷設計來降低客戶流失率，並且提供客戶忠誠度，銀行可以透過大數據分析，避免產品品種雷同，或是老舊等情況出現，達到個人化的精準行銷目的。 姚遠認為，達到精準行銷的過程分為數據來源、數據分析和應用，數據來源包含個人的特徵資料、資產數據和其他數據，個人的特徵資料像是年齡性別職業收入等，資產數據則涵蓋個人定期存款、信用貸款、抵押借款等，最後其他數據則需要了解客戶的網路行為數據、位置資訊等。 有了數據來源後，銀行會在大數據的分析平臺上，依照客戶的特徵，將客戶畫分成不同族群，再透過關聯分析將客戶與適合的產品和銷售人員配對。最後，銀行則能夠透過數據分析的相關技術，即時了解客戶和銀行的銷售狀況，並且快速調整自家的營運策略，提供銷售人員數據洞察，來執行業務工作，並且還能降低營運的風險。 另外，除了常見的金融科技應用之外，姚遠也指出，目前中國有一家銀行透過客戶個人的基本資訊，結合銀行內部和外部的客戶特徵資料，利用深度學習模型分析預測，提升客戶信用貸款風險控管的辨識，來降低詐欺的風險。 銀行在用戶申請貸款之後，就會先收集該客戶的相關數據，像是客戶填寫的基本資料、合作機構提供的數據，以及公開的數據，再經過反詐欺模型來審核，常見被拒絕的原因包括黑名單、低收入、信用紀錄不良或是綜合評分過低等，根據該銀行的統計，在14,000多名客戶中，反詐欺模型可以成功辨識出大約80%的詐欺用戶。
PwC大中華區首席資料科學家揭露金融業4大AI成熟應用
她最近常常加班，是不是外面有外遇了?我該不該找徵信社調查她?
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