FinTech下金融業的生存之道,掌握5大轉型關鍵
FinTech下金融業的生存之道,掌握5大轉型關鍵

Fintech已是金融業顯學,勤業眾信與世界經濟論壇共同發布的《超越金融科技:金融新創翻轉產業實務解析》報告指出,儘管目前fintech規模仍小,尚不足以打造全新的金融市場基礎設施,消費者也未完全轉移到新的消費習慣,但面對非金融公司透過科技專長跨足金融業版圖,競爭只會越演越烈。而在這股浪潮,金融業要如何應對?報告提出以下五點趨勢和轉型關鍵:

一、整合平台興起

報告指出,Fintech讓消費者可透過「整合性產品銷售平台」,選購多家金融機構產品,更可輕易轉換、享受於不同業者間的服務,因此整合平台將主導金融業發展。

例如,騰訊旗下的微眾銀行就扮演了「店面」的角色,讓消費者可以在單一平台上購買不同信用和資產管理服務供應商的產品;提供會計、收據和財務報告平台的加拿大會計服務新創Wave,除了財務管理工具,也提供支付和借貸服務;英國政府也正在開發「年金計算工具(pensions dashboard)」,整合來自各機構的退休金資訊,讓用戶可以一次瀏覽所有存款資訊,作出更好的年金計畫。

然而,消費者主觀意識上揚後,金融業的產品設計和銷售策略也需轉換思維。

勤業眾信風險管理諮詢服務公司總經理萬幼筠指出,過去「犧牲品訂價法」是刺激顧客購買其他高利潤產品的策略,但整合平台問世後,消費者可輕易比價、選購多家產品,犧牲品策略將窒礙難行。萬幼筠建議,當銷售管道不再掌握於自己,金融產品更需要與競爭對手做出差異化。不過,整合平台呈現產品服務的方式雖是一大賣點,若消費者與金融機構間發生糾紛,如何界定責任恐怕是一大難題,建議事先達成協議。

二、區域型金融服務

在世界各國監理要點、技術能力及客戶需求有差異的情況下,針對各地條件發展的「區域型金融服務」將成為主流,創造具獨特性的競爭優勢。

不過萬幼筠指出,在此趨勢下,金融科技公司將面臨三大挑戰:第一,金融科技公司得克服技術上的限制,建置跨區域服務;第二,科技技術雖降低進入金融業的門檻,但小型金融科技公司受限資源,將難以應付各地相異的金融環境,嚴重削弱競爭力;最後,為達到規模經濟效益,未來,金融科技公司將積極尋求與傳統金融業合作的機會,強化區域型金融中心的雛形。

三、延攬關鍵技術能量

金融機構為了尋求商業優勢,往往陷入「延攬科技公司技術提升競爭優勢」或「減低與科技公司的往來,維持獨立營運避免被取代的風險」的兩難之中。不過,勤業眾信報告指出,無論是延攬大型科技公司技術或自行提升研發技能,皆為不可逆的趨勢。

在fintech技術中,除了基礎建設和大數據分析,報告也提到開發「數位體驗」的重要。例如,澳洲麥格理銀行利用Uber和Google當作數位體驗開發範本。

「我們不應該教消費者如何和銀行互動,這應該和生活其他事情一樣簡單自然。」麥格理銀行數位長Luis Uguina受訪時曾如此說道。

萬幼筠表示,想要進軍金融業的大型科技公司,以及為了提升客戶數位體驗的金融機構,皆將透過各類併購、合夥等營運策略,吸取金融科技公司的高技術能量。因此,金融機構對人事成本掌控,及對商業資料所有權的掌握,都將面臨更高挑戰。

四、提升數據資料應用價值

多重來源與即時更新的「動態數據」蒐集模式,將可提升客戶資料蒐集的深度及廣度,而如何活化數據資料的應用,將成為差異化競爭優勢的重點,例如:信用卡公司不單憑藉交易判斷詐騙或盜刷,而可進一步利用手機定位分析交易風險、增加競爭優勢。

萬幼筠表示,由於資料應用涉及消費者、資訊蒐集者及使用者三方利害關係,傳統金融業對於資料管理、應用及客戶保護程度掌控,除了將成為金融科技公司的商機,對於資訊安全的把關,也將影響客戶信賴程度和主管機關的公信力。

五、人工智慧拓展擬真人力

隨著人工智慧、機器學習能力的提升,真人及擬人間的「人力資本」也將隨之演變。勤業眾信報告就指出,人工智慧(AI)等新技術的運用,將劇烈改變金融業的勞動力。

可以看見的是,目前已有不少銀行都推出聊天機器人和用戶互動,另外,美國AI新創Ayasdi也和銀行業者合作進行壓力測試,模擬極端風險,像是股市暴跌、通貨膨脹等,提早發現銀行體系缺點並採取防禦措施,而加入人工智慧後,原需9個月的測試過程縮短為3個月、所需人力也減少。

萬幼筠表示,透過適度的教育訓練及明確的角色分工,「人機協作」的模式將發揮加乘效果。此外,為了迅速擴展AI與自動化,金融機構將可能併購金融科技公司,提升專業度。面對這波產業轉型潮,除了金融業應設計新興科技教育訓練課程外,主管機關亦應訂定AI等科技使用相關法規,而違反規定者的裁罰原則,將是監理機制的下一個重點。

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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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