技術分享 | 人工智慧(4): 如何協助「金融業」解決導入AI時的困難

SourceZones 在長期服務金融機構與中小企業進行資料擴增過程中,發現由於受到資金和技術能力的限制,大部分企業無法進行海量資料監管及分析處理的能力。更沒有穩定的應用軟體基礎架構能力和實時實地即時資訊處理整合能力,實現資料的價值。為了迎合市場需求,金融機構紛紛將 AI 導入營運的各個環節,期待可以透過 AI,提高營收的效益。導入 AI 的效益雖然極高,但相對所面臨的困難也高。在這波數位轉型的浪潮之下,金融業將面臨巨大的挑戰,我們一起來看看 SourceZones 將如何協助金融業解決導入 AI 時的困難吧!

金融業面臨的困難點

如果你有注意到,AI 這個詞其實已經流行很久了,但卻遲遲無法實現呢?最常見的情況,莫過於在初期時有些微成效,但卻無法長期發展下去,這又是為什麼呢?SourceZones 針對近年企業轉型的狀況,分析出五大困難點所在。

一、資料複雜性問題

SourceZones 在研發過程中,發現許多傳統金融機構中,各個不同部門間儲存與處理資料的方式獨立且零散,比如銀行每天都會獲得和生成大量的資料,但卻缺乏統整且一致的資料處理與歸納的系統。當部門語行內間的零散資料累積得越來越多,AI 技術處理的成本就會越高,也增加了資料處理困難度。SourceZones「KYCRIGHT™ 資料庫」,透過完整的資料梳理流程,協助企業解決資料複雜的問題,並且提供統一資料庫系統,有效管理部門與行內間的分散資料。

二、系統整合問題

在 AI 導入的過程中,SourceZones 發現金融機構很難將 AI 技術和現有系統及資料進行整合,導致內部人員遲遲無法使用。原因在於金融機構本身對於 AI 技術上未成熟及缺乏技術人員,因此在系統的整合上,一直無法實現。有鑒於系統整合的不便性,SourceZones KYCHECK™ 一站式平台,將協助客戶把現有的資料做整合,降低 AI 技術開發成本,並透過視覺化及報表方式呈現,增加使用上的方便度。

三、中文技術未成熟問題

在英文語言領域中,AI 技術的研究與發展已經相當成熟。但因為東西方語言及文化不同,我們無法直接將以成熟的技術拿來使用。且加上中文具有複雜的結構及語意,使得在中英文領域有著不同的發展。SourceZones 在開發的過程中發現亞洲地區落後於國外十分地多,為了協助亞洲各地可以跟上新技術的發展,SourceZones 這三年來大量地收集亞洲地區資料源,進行中文語言技術的開發與研究,我們希望可以透過我們的產品幫助企業們在市場上增加競爭力,並且減少額外的開發成本。

四、人才缺乏問題

SourceZones 發現臺灣金融機構不僅僅在 AI 技術不夠純熟,在經驗上更是落後國外一大步。加上 AI 技術人才的招募與留任,都遇到較大的阻礙。許多金融機構為了因應新工作型態的崛起,內部中開始提供多元化學習,以促進人員轉型。但技術的培訓需要長時間的累積,往往無法在短期中得到效益。SourceZones 針對這個問題,打造出「 KY-AI™ 人工智慧平台」,透過視覺化分析,提供關鍵績效,且具有指標性的概覽圖。我們的平台不僅可以協助客戶降低系統的維運成本,也解決了在技術人才的缺乏問題,更不需要耗費額外的人力成本,來操作系統。

五、監理法規問題

在 AI 技術發展的同時,要如何安全、有效率地管理客戶資料,並符合政府的監理規定,一直以來都是困擾著金融機構的問題,包括客戶資料的儲存與保護、客戶身份認證、反洗錢防制以及KYC等。SourceZones 在長期與金融、證券、監管等領域合作中發現監理法規的問題遲遲未獲得良好的對策。因此我們希望可以透過我們的產品驅動 RegTech / FinTech / MarTech 這三項,提供客戶反詐欺、反洗錢防制以及 KYC 相關法則的解決服務。協助企業面對複雜的監理挑戰,降低現有監理和合規的複雜性,以及降低合規的成本。並且讓客戶提早做風險的預判,獲得最完善的解決方案。

未來的挑戰

隨著科技的變遷, AI 無庸置疑地成為這個時代下必備的技術之一,不論是市場對人才的需求,或是企業的內部政策,都有顯著的改變。以往需要人工手動操作的系統,都逐漸地自動化。人才的需求也著重於具有 AI 技術的專業人才,例如數據分析和機器學習。在未來趨向全面 AI 的情況下,各個企業若無法解決我們提到的幾項困難,將終難以跟上 AI 發展的腳步,可能會先戰敗於這場戰役中!SourceZones 專業技術團隊,透過豐富的實務經驗分析出在未來不管是大企業、中小企業甚至是政府,都應該提出相關的配套措施以及因應辦法,以面對未來 AI 時代下的更多挑戰。

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