從兆豐57億罰款來看金融科技下的洗錢防制發展
從兆豐57億罰款來看金融科技下的洗錢防制發展
2016.09.09 | 科技

2016年8月19日,兆豐國際商業銀行成為台灣第一家因為洗錢防制工作開展不力,而遭到境外監管機構處以巨額罰款1.8億美元(約57億台幣)以來,無論是國內還是國外的媒體都對這個裁罰案進行相關的報導。

在國內媒體的報導中,各方都有一個明確共識的便是: 台灣金融行業目前的洗錢防制工作成效,無法滿足海外主要國家的法律規範。 因此,如何針對目前所存在的問題進行修正,便是當前台灣金融行業的首要課題。

洗錢_網路犯罪_Criminal laundering dirty money_shuttersto
兆豐銀行因洗錢防制不力,被紐約裁罰57億台幣,也凸顯台灣銀行對洗錢防制工作普遍不足。
圖/ shutterstock

我們從兆豐國際商業銀行與紐約州金融服務局的合意令來看,可以簡單歸納這間台灣國際化程度最高的商業銀行,在洗錢防制工作上有兩大缺失: 第一是缺乏公司治理層面的洗錢防制、第二是洗錢防制的日常工作形同虛設。

這兩大缺失絕對不可能是僅發生在兆豐銀行而已,要改善公司治理層面的洗錢防制,解決這問題的根本辦法需要主管機管與金融機構彼此相互合作。

因為唯有主管機關強調洗錢防制,金融機構才有可能重視,畢竟洗錢防制不僅不會帶來額外的利潤,更是需要投入大量成本。

主管機關的重視與否,我們可以拿FATF(Financial Actions Task Force)的評估方法做為參考,FATF在評估會員國家洗錢防制工作時, 其中一項重要的指標便是評估該國家對洗錢防制的裁罰措施是否存在威嚇力,裁罰措施能否有效提升金融機構的洗錢防制。

####洗錢防制兩大關鍵問題
至於如何提升洗錢防制的日常工作,有兩個關鍵的問題:

第一個關鍵的問題,市場上並未有足夠的專業人才可以投入金融機構的洗錢防制工作。

這不是僅有台灣才需要面對的問題,而是全世界目前都缺乏洗錢防制的專業人才。在這個新興的金融職能中,既然缺乏足夠的人才,我們只能選擇人才的培養了,而恰好在金融3.0、金融科技的改革浪潮下,金融機構釋放出部分的從業人力將是無可避免的情勢。

我們可以中國大陸的近況得知,工行、中行、建行在近期公布的報告都顯示了這些傳統大型金融機構都在進行小幅度的人力縮編,這可以說明金融科技所帶來的影響。

主管機構與其煩惱金融科技將導致未來金融行業人力過剩的問題,還不如趁著機會要求金融機構加強洗錢防制人員的培養。

對內部員工進行職能轉換的培訓,這樣既免除了金融科技創新對就業市場所造成的衝擊,也能提升金融機構的洗錢防治能力,一次解決兩個棘手的問題。

第二個關鍵問題,是系統建設的能力。

我們從兆豐國際商業銀行與紐約州金融服務局的合意令中的第13條檢查發現,紐約州金融服務局在可疑交易監控體系上強調的是監控的方法論、金融機構是否定期評估偵測條件與閾值等。

這套監管思路已經在國際上行之多年,卻並未隨著金融科技一同創新。目前大型的跨國金融機構,都嘗試在洗錢防制上加強科技能力的投入,試圖透過新科技的應用來突破傳統的監管思路,譬如機器學習可以創造出實時評估能力,藉以取代定期的人工評估工作,而大數據的分析可以取代抽樣的規則閾值設計,而這些都可以讓台灣的金融機構做為洗錢防制的發展借鏡。

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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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