發行美史上最夯信用卡Apple Card後,高盛CEO下一步放眼AWS量子運算
發行美史上最夯信用卡Apple Card後,高盛CEO下一步放眼AWS量子運算
2019.12.05 | Amazon

在亞馬遜AWS re:invent年度大會上,除了發表AWS旗下各種新服務、新產品之外,也會請到各種使用AWS的合作業者參展或是上台演講,分享不同產業如何使用AWS服務。

在今年(2019)AWS re:invent的主題演講開始前,踏進演講廳就可以看到熱鬧的DJ表演暖場。在主題演講進行到中場時,AWS執行長安迪.傑西(Andy Jassy)邀請合作夥伴高盛(Goldman Sachs)銀行上台分享的時候,開場DJ的耳機一拔、套上一件西裝外套從DJ台走向舞台中央,他就是高盛銀行執行長大衛.所羅門(David Solomon)。

高盛CEO David Solomon_GS (2).jpg
高盛執行長所羅門在主題演講前帶來DJ表演。
圖/ AWS

處理金融海量數據,高盛將導入量子運算技術

若要說今年的re:invent與往年有何不同之處?金融業者的參與度更高,形成顯著趨勢。

在今年,可以看到金融、銀行業者不僅僅參與re:invent的攤位展覽,高盛銀行甚至站上最大的主題演講舞台,大方分享企業的數位佈局。

「我們控管數萬億美元的資產,每一年都有海量交易;金融涵蓋範疇非常複雜,但高盛想把它簡單化,」所羅門一上台就點出銀行業的最大痛點。也正因如此,高盛內部已有9千名工程人員,並大量使用AWS的雲端服務。

展望未來,所羅門還說,正在考慮用量子運算技術來解決客戶問題。他所說的,大概就是AWS在re:invent大會前一天宣佈推出的量子運算服務Amazon Braket

AWS全球金融服務業務開發總監史考特.馬林斯
馬林斯認為,AWS Lake Formation服務,能協助使用者將數據組織化,有利往後分析工作。
圖/ 程倚華攝影

AWS是Apple Card幕後功臣

金融業的一大特色就是充滿數據,無論是存款、信貸、風險評估業務,全部都是由量化數據所組成。因此,在數位轉型的過程中,銀行業者最感興趣的自然是與數據分析有關的AWS工具。

對於金融服務業來說,如果數據能有良好的組織,就有利於開展下一步分析, 」AWS全球金融服務業務開發總監史考特.馬林斯(Scott Mullins)這樣說,他也提到,像是AWS Lake Formation服務,就能協助使用者將數據組織化。另外,在今年re:invent宣布推出多項更新的機器學習平台SageMaker,能透過機器學習技術,協助銀行業者做到更複雜的數據分析。

不過,在整個金融行業數位轉型的過程中,其實每一個環節都與雲端技術有關。像是所羅門也提到,高盛與Apple合作的Apple Card信用卡,背後就是使用AWS作為底層架構。「在高盛工程師、AWS、Apple與萬事達卡的多方合作之下,Apple Card已經成為史上最成功的信用卡,」所羅門這樣說。

延伸閱讀:
美國史上最成功信用卡?Apple Card上線不到2個月,高盛發放超過3千億信用額度
Google跨入網銀服務!攜手花旗、史丹佛信用合作社開發「Cache」計畫

責任編輯:陳映璇

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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