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隨著創新金融科技蓬勃發展，帶動消費者對生活金融服務需求更高。台北富邦商業銀行在符合金管會的法規下，正加速引進大數據、AI 等工具，乃至於打造資料科學家團隊，確保後續分析結果的可用性與相關性。以下是台北富邦商業銀行資訊長張志清分享內容的重點。
文／林裕洋
銀行是被高度監管的產業之一，台北富邦商業銀行在推動與資料相關的數位專案過程中都非常謹慎謹慎，避免因為違反法規而讓商譽受損。現今消費者走進銀行的實體分行，辦理業務已從過往傳統交易型服務，如存款、辦卡等，走向與日常生活關聯度較高的生活金融服務，由於這兩類服務的資料類型有很大不同，對金融產業的挑戰比過去更大。
傳統交易服務內容都是屬於結構化資料，行銷團隊可從過去的歷史資料進行分析，就可知道客戶的屬性與需求。相較之下，生活金融的資料類型不僅多且相當複雜，自然需要引進大數據、AI 等工具，乃至於需要資料科學家的協助，才能確保資料正確性、完整性、有效性、多樣樣性、一致性等，確保後續分析結果的可用性與相關性。尤其與生活金融相關的資料，泰半都分散儲存在集團下的子公司或其他產業的夥伴之中，因此必須在符合法規、獲得客戶同意下，透過 Open API 技術進行串聯。
在資料價值備受重視下，讓資料科學、AI 等成為最重要的創新科技，但是真正導入的企業並不多。根據 CIO IT 經理人的 2023 CIO 大調查報告指出，高達 37.4% 企業尚未導入 Big data/資料科學、35.2% 欠缺 AI/機器學習等創新工具。而未導入的關鍵，有 49% 為人力不足、39.5% 成本過高、預算不足，這是企業必須克服的挑戰。
2022年出世的 ChatGPT，改變全球對 AI 技術的應用模式，也讓台北富邦銀行對 AI 有重新看法。過往，我們從傳統交易型服務走向生活金融服務匙，必須收集非常多資料，透過預先定義、分類方式，運用 AI 技術進行分析。且必須在符合個資法的前提下，運用隱私運算技術進行 AI 運算，期盼發揮最大資料價值。
但是在 ChatGPT 問世之後，由於運作模式並非傳統的資料收集與分類方式，所以台北富邦銀行也會評估之後，引進市面上合適、成熟的 AI 平台，並且嘗試與公司現有金融系統整合，進而創造出兩部分的效益。在對外部服務部分，希望能做到依照不同客戶給予技術支援，如有些客戶是早上固定執行付款工作，又或者下午進行看盤等，所需要服務內容不同，因此希望能在 AI 習助下，提供專屬客製化理財服務。對公司內部部分，則希望達成營運的效率化、自動化，乃至於作業流程優化等，進而提升公司整體競爭力。
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