找出AI「真實力」,商業價值無限大
找出AI「真實力」,商業價值無限大

微軟與安永聯合會計師事務所(EY)於今年8月連袂發布、針對兩岸三地116家企業的《大中華區人工智慧成熟度調查》,顯示逾7成企業認為人工智慧是停留在高階管理層面的話題,僅有4%的企業已積極投入該技術到多個流程中,並有能力處理高階任務。而有72%的企業相信,「人工智慧將在5年內對產業產生較大,甚至是重大的影響……。」

無庸置疑,人工智慧(Artificial Intelligence,以下簡稱AI)將是企業營運的關鍵科技能力,很多人開始想試試看,還沒有能力試的,也多少想玩玩看。
不過,所謂的AI,到底是什麼?

普羅大眾對AI的印象,從擊敗西洋棋冠軍、IBM的Deep Blue,到戰勝圍棋世界棋王、Google DeepMind開發的AlphaGo等,這些具備強大運算效能及自動學習能力的AI,在棋藝領域陸續超越人類智慧。

除了前述案例,更多的印象,是來自歷年電影裡鮮活有個性的機器人,看似無生命的機器或個體,卻能自己獨立思考、學習,並在功能表現上持續進化。諸如《2001太空漫遊》裡控制飛船的電腦,《魔鬼終結者》的T800,甚或《雲端情人》裡沒有形體的珊曼莎——一個擁有自我人格意識、可以發展感情的AI系統。

無論現實世界或想像中,AI對人類帶來的威脅有增無減,而今年股價曾暴漲4倍的電動車龍頭Tesla,其創辦人馬斯克(Elon Musk)曾言:「未來的AI,會讓很多工作變得沒有意義,或許人類的最後一份工作,會是撰寫AI軟體,但最後AI會直接取而代之,自己寫自己的軟體。」

BUSINESS INTELLIGENCE
若沒有充分考量商業價值及目的,所謂的AI應用,可能只是虛晃一招,不一定能徹底解決商業問題。
圖/ pixabay

超越人類,AI能否「真情流露」、增進服務體驗?

當科技持續進步,例行庶務類、勞力投入、欠缺創造性的工作會逐步被機器取代。將來AI技術的最大挑戰,仍在於如何觸動人心的那分溫暖。

說實話,現階段AI的商業應用,要完全做到「真情流露」,並非那麼容易,但若只是模仿人類語氣、在基礎互動中完成交辦業務,倒也沒這麼難。

從AI基礎應用談起,包括語音轉文字、自然語意分析(NLP)、機器學習、光學字元辨識(OCR)、聲紋辨識、數據分析及行銷決策系統等,由演算法構築而成的「智慧」技術比比皆是。更重要的是:如何將這些技術應用帶到商業活動裡,協助流程優化、提升客戶體驗?

關鍵在以商業智慧(Business Intelligence, BI)為核心,從創造商業價值的角度思考,落實到客戶體驗的各個環節裡,包含AI行銷溝通、授信審核、資訊安全管控及客戶服務等。

以FinTech(金融科技)領域為例,國際間,早已有多家銀行採用智慧客服機器人,代替行員回覆客戶詢問,或是運用聲紋辨識、核實客戶身分。

資產管理公司(俗稱催收公司)更運用AI技術,以催收機器人致電債權人,替銀行催收帳款、降低人力成本。機器人更可依據客戶回應,語音辨識後進一步對話,亦可適當調整為更強硬或溫和一些的口吻。

保險業則可運用AI影像識別,辨識車禍發生的真實性,同時搭配衛星定位系統(GPS)移動軌跡,釐清肇事責任,綜合評估理賠與否。

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如何讓AI應用在商業活動上發揮實力?關鍵是以商業智慧為核心,從創造商業價值的角度思考,落實到客戶體驗的各個環節裡。
圖/ needpix

解決商業痛點,擺脫「虛晃一招」

近幾年,金融機構在法令遵循、風險管理等領域,投入的人力成本逐年攀升,RegTech(法遵科技)也成顯學。

如「智慧法遵分析」需求,建立法規整合資料庫,AI自動撈取監管機關或政府機構發布的法令規章,透過語意分析技術,比對金融機構的內部規範,提出調整與更新建議,降低法遵人力負擔。

像是法遵科技新創Corlytics,能做到自動法規分類,找出與客戶業務相關的遵循法規、監管機關的公告,並運用大數據建立客戶當前或未來的監管風險模型,提醒企業合規、提供法遵的計畫建議,大幅降低法遵成本。

未來更進一步應用發展,或許還能由AI系統直接解讀商業活動、提出法遵建議,即時判斷「規畫中的專案業務是否合規?已上線的產品或活動是否需要因應調整?」

若沒有充分考量商業價值及目的,所謂的AI應用,可能只是虛晃一招,不一定能徹底解決商業問題。舉例來說,現今OCR辨識成功率高達97~99%,但這是就字數而言,每100個字,可辨識出97~99個字。實際應用上,更重要的命題在於:身分認證的證件比對時,每100件申請案裡,系統正確辨識成功率有多少?

能解決真正痛點、有效地執行,才是贏家;在將來的世界,AI的發展,勢必要將基礎技術與商業智慧結合,才能創造商業價值。企業追著消費需求跑的時代已經過去,要利用AI從數據當中抓住顧客體驗,最終目標是提供超乎客戶期待的服務——客戶智慧(Customer Intelligence)。

本文出自數位時代318期11月號《台灣下一個世界級產業:智慧醫療》 《專家觀點》

責任編輯:張庭銉

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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