沙盒裡一切平等!金融科技的創新監理
沙盒裡一切平等!金融科技的創新監理
2016.08.10 | 科技

今年六月,新加坡公布了他們的金融科技創新監管沙盒計畫,臺灣也終於開始討論什麼是金融科技創新監理沙盒。可是,為什麼要叫做沙盒?我們不妨用個比喻談起。

成長中的孩子需要發洩精力、需要遊戲的場域,父母多半都要操心,設法找一個或自己建立一個地方給孩子自在玩耍。所以父母會找一個讓孩子不會跌傷,眾人也都知道小朋友正在試作、試玩的資源區,區裡有沙、有鏟子,甚至還有一些奇形怪狀的磚。因為你無法想像孩子會玩出什麼,但你也不想限制他可能的創意,當然更希望他發展出自己的樣態,他可能蓋出車,做了條護城河,也可能最後建了個城。

孩子在沙盒裡玩耍,Al Silonov 分享於 Wikimedia
#####孩子在沙盒裡玩耍,Al Silonov 分享於 Wikimedia

孩子在建出他的第一個作品時,可能也還在摸索,怎麼控制自己的肌肉,透過控制工具,來取得不同的資源。過程中孩子可能會碰到問題或危險,大人可以用自己的生命經驗在旁邊呵護他、幫助他,讓他學會不同工具的用途,學會對資源進行配置。

你不知道孩子會蓋出什麼樣的房子、什麼樣的城堡,你不可能拿現有的建築規範和法令,對沙盒裡的孩子限制他什麼都不能蓋。這樣等於拿成人已經執行很純熟的建築規範,來告訴孩子未來房子可以怎麼蓋。當孩子真的把城堡蓋高了、疊大了,當真的有安全考量要注意設計會不會讓人不安全、受傷,我們再來才開始考慮訂定可能的法律規範。

也許他會把房子蓋到天上去(像是傑克與豌豆),也許他會蓋出一個萬里長城,也許他最後會蓋出一個莫思科聖瓦西里主教座堂或西班牙那蓋了超過100多年還沒蓋完的聖家堂,但那都不是在當下建築規範可以控制的。唯有先給他嘗試,蓋出一些東西來,再來共同討論這個作品應該要用什麼方法制式規範保障可行性;最終,也才會有舉世注目、長久流傳的創新。

##金融業的監管沙盒概念從何而來?

在 2015 年 3 月,英國科技政府辦公室(Government Office for Science)在一篇「金融科技未來:英國如何成為世界金融科技的領頭羊」的政策報告中,首度提到沙盒(sandbox)一詞,並且提到沙盒是將金融監管單位、金融機構、fintech新創與學界協同合作的一種合作方式。有趣的是,該篇長達 66 頁的報告,沙盒這個名詞也就只出現一次。

沙盒裡有沙,當然也有很多不同玩沙的工具。圖片來源:Pixabay
#####沙盒裡有沙,當然也有很多不同玩沙的工具。圖片來源:Pixabay

隨後英國金融管理局(Financial Conduct Authority)因應上述政策報告,於2015年11月出台監管沙盒(regulatory sandbox)指導文件,就監管沙盒的目的、執行流程、對參與各方的誘因、風險及限制予以說明。而在 2016 年 3 月新加坡貨幣管理局(Monetary Authority of Singapore)則出台規管沙盒諮詢文件(consultation paper)。

##監管沙盒:針對少數用戶測試創新金融產品或服務的實體或虚擬場域
由於多數金融機構是處理他人金錢的單位,金融監管或寬或嚴都有其必要性。但隨著歷史的演進與科技的飛躍,金融監管就面臨二個難題:一、過去的法規未並能符合未來商業發展;二、未能瞭解科技本身或其應用如何優化現存的金融服務(如智慧型手機與衍生之行動支付應用)。

因應日進千里的科技進化,英國金融監管單位推動監管沙盒,藉由「協助」現有金融機構或fintech業者推動創新產品與服務,針對特定用戶在特定場域試行,進而評估創新產品與服務的可行性。

以近期沸沸揚揚的機器人理財(robo-advice)為實例,英國監管沙盒即允許業者將其機器人理財顧問服務在平台針對部份用戶推廣。為同時平衡消費者權益保護,在機器人理財建議交付用戶之後,則有理財顧問(真人)在交易實際執行前重新審視理財建議是否符合機器人理財規範。

##破壞式創新可以提升產業競爭,所以不妨在沙盒裡試試

與台灣金融監管單位的保護消費者權益、市場公平競爭(這是指什麼?)等政策方向完全不一樣,英國金融管理局在監管沙盒文件上載明其目標是「支持破壞式創新來提升產業競爭」(promote competition by supporting disruptive innovation)。

實施監管沙盒在創新產品與服務面上有三大好處。首先,排除金融監管的不確定性之後,會有許多在萌芽期就被視為不可能被監管單位通過的產品或服務嘗試進入沙盒模式尋求解決方案。其次縮短創新產品進入市場的時間來提高fintech業者將其產品服務市場化並盈利的機率。

另外,沙盒也為fintech業者提供類似背書的功能。因為創新事業不太可能在早期產生固定現金流入來返還債務,任何創新事業都仰賴大量的股權投資。金融科技創新在發展歷程中,由於金融監管的不確定性,所以常使股權投資人(如創投)降低fintech公司估值或直接放棄投資。比如筆者在台灣看到某些具創意與潛力的金融科技解決方案,通常下一個討論的議題就會是:金融監管單位有可能批准嗎?若推估批准的機率不高,後續的股權投資就很難接續。

##沙盒前後有配套,不是把孩子丟在遊戲場裡就沒事了

監管沙盒是英國金融科技創新計劃三部曲的終部曲。事實上,監管沙盒是因為創新中心(2015年)實施後,為了將創新產品與服務擬真地在市場上進行用戶測試,與法規辦公室(2016年)共同衍生出的制度。

Project Innovate

想要有金融科技創新產品與服務,首先要有fintech或金融機構願意投注人力、心力與資本,這是創新中心存在的原因。而金融業的法令規章有可能阻礙了創新發展,在發展初期有對應單位能給予法令諮詢與回饋可減少許多不必要的彎路。最後,將創新產品及服務推向一個真實的、具部份限制的應用環境,測試在實際運行狀況、用戶體驗及反饋。最後,若有必要再來回頭修改可能不合時宜的法令。

這同時也給台灣一個好的提醒,假設台灣的金融科技創新基地是對應上圖的創新中心,那很明顯的,創新中心和法規辦公室中金融監管單位的配合並沒有跟上。那監管沙盒的推動基礎就相對薄弱。

##金融監管單位做好監管沙盒所需的能力
從英國金融科技創新計劃中可以發現,金融監管單位肩負計劃成功的重要責任,包含提供法令諮詢與說明、合規建議、產品與服務審查、評估市場等等。所以,金融監管單位至少須擁有以下三項能力:

一、新科技接受力:不奢談金融監管單位勇敢去擁抱新科技,但至少對於新科技在金融服務的應用要抱持著開放態度,或是至少學科技人去使用或感受新科技應用(如智慧型手機)。否則申請沙盒後,因為看不懂科技層面而被拒絕的機率應該會大幅增加。
二、容錯力:創新產品與服務必定有一些明顯或隱含的缺漏與問題,只要這些缺漏與問題在一個可控範圍內,都有改善空間。沙盒並不是要測試一個完美無誤的解決方案,而是一個有機會成功的方案。
三、主動積極協助的意願與能力:金融監管單位不要總是把自己藏的很隱密,或者總是說:你們把方案送進來我們再來仔細研究,正式回覆。主動積極協助fintech業者才是沙盒成功運作的必要條件。

##沙盒精神:監管單位以平等地位協助創新的態度與制度
和沛科技總經理翟本喬在其臉書一再地強調,金管會不是金融創新研發委員會。對於金融創新,監管單位應該採取的是沒有問題就應該放行的準則。而不是主導金融創新與研發。不過,以總統指示推動金融科技發展後不到 24 小時,金融監管單位就火速提出了十大計劃,顯然金融監管單位認為自己才是金融科技未來發展的火車頭。

你是負責監管的人,你怎麼知道孩子會蓋出什麼?圖片來源:Pixabay
#####你是負責監管的人,你怎麼知道孩子會蓋出什麼?圖片來源:Pixabay

監管單位的錯誤認知,將明顯與創新計劃及其監管沙盒相違背。在監管沙盒文件中,有七次提到金融監管單位應該要「幫助」或與創新業者一起共同尋求解決方案(help with or work with),所以金融監管單位並非金融科技的主導者,而是站在與業者平等的地位,主動協助業者了解法令規章、提供法令諮詢與解釋,甚至在必要時考慮修改因科技發展而可能不合時宜的規定。

常聽新創公司提到台灣金融法規多如牛毛,連懶人包都沒的找,而且連法律事務所的律師也常搞不清楚丟三忘四,金融相關業務涉及的主管機關又多(金融、貨幣、稅務),而且常門禁森嚴。這些對新創公司來說都是推動金融科技發展的痛。若能以平等地位而非上下准駁關係來處理金融科技的監管事宜,沙盒就只是水到渠成的過程。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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