3人把關,還是錯匯9億美元!從花旗銀行烏龍事件看商業軟體的UI設計問題
3人把關,還是錯匯9億美元!從花旗銀行烏龍事件看商業軟體的UI設計問題

去(2020)年8月,花旗銀行(CitiBank)發生一起嚴重轉帳失誤,作為化妝品牌露華濃(Revlon)的貸款代理機構,花旗誤將原定向露華濃債權人支付的780萬美元貸款利息以自有資金匯出近9億美元。事發後,因部分債權人拒絕歸還這筆錢,花旗興訟追討卻敗訴,意味著這些錢將討不回來。

此事件的爆發,雖然促使華爾街銀行開始在債務文件中加入自我保護的條款,以避免重蹈花旗的覆轍,但也顯示出另一個問題——商業軟體介面的笨拙。

包裹在「人為操作失誤」下的UI設計問題

花旗此番錯誤匯款是採用由甲骨文(Oracle)提供的一款名為「Flexcube」的金融軟體匯出,由於金額龐大,這筆匯款須遵守花旗銀行的「六眼」(six-eye)批准程序,要求在交易前,需要經過3人的審核及批准。

six-eyes(money control)
圖/ money control

前「四眼」由花旗外包處理匯款的印度商Wipro Limited負責,分別經過兩位員工之手,第一位稱作「maker」,負責手動將支付訊息輸入進Flexcube的貸款處理表中;第二位則是「checker」,主要工作是檢查第一位負責人輸入的資訊,最後的批准程序則會經過花旗銀行的團隊。

由於Wipro Limited員工對Flexcube軟體介面的理解錯誤,導致花旗在此次匯款中意外償還了全部貸款本金,其中大部分貸款甚至到2023年才到期。

花旗最終將此事件歸咎於「人為失誤」,甲骨文發言人則出面表示,有許多金融機構每天利用Flexcube進行上兆美元的交易,言下之意,此次意外並非軟體疏失。但深究此事件,從Flexcube的介面設計來看,恐怕也難辭其咎。

根據曼哈頓地方法院的法官Jesse Furman的描述,要在Flexcube執行交易(如償還貸款人截至2020年8月11日的本金和臨時利息,然後將剩餘的貸款人重組2016年定期貸款),最簡單的方式是將其輸入至系統中,好比要償清貸款一樣,以此觸發向所有放款人支付應計利息,並將付款的本金部分將轉至所謂的「過渡賬戶」,這樣便能確保錢不會離開花旗銀行的內部帳戶。

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花旗的 Flexcube 匯款作業介面截圖。
花旗的 Flexcube 匯款作業介面截圖。
圖/ 美國地方法院

實際檢視Flexcube的用戶介面,這是一個資料密集、對比度低,且按鈕及輸入框都相當小的畫面。Wipro員工以為,剔選了「PRINCIPAL」(本金)方格,並輸入花旗銀行過渡賬戶的號碼即可將本金留在花旗銀行,但實際上,除了「PRINCIPAL」外,他還要同時剔選「FRONT」及「FUND」才能避免支付本金。

如果在花旗的六眼機制中,這3名經驗豐富的員工都認為這樣填寫能達到他們預期的效果,但事實卻不然,便意味著軟體介面的設計缺陷才是導致這起人為疏失的主因 。

商用軟體的UI設計,對業務成果有著直接影響

設計和品牌代理公司Clay UX設計負責人Alex Khmelevskiy指出,其實只要一個微小的改變便能阻止這起失誤,「把外觀什麼的放一邊不談,其實只要為每個方格添增清晰的說明,並使用更人性化的語言及術語就能大大改進它。」比如,在資料送出前,以簡潔的文字描述即將發生的事等。

一般來說,銀行對於提供給客戶的軟體介面都會分外用心,它們通常明亮且易於使用,但在商業環境中,這似乎變得沒有那麼重要。

用戶體驗諮詢公司Strathearn Design創辦人Sam Horodezky表示,部分原因在於,企業選擇這些商用軟體時很少考慮到使用者體驗,「他們往往會選擇功能最多或成本最低的產品,根本不會考慮最終用戶。」除此之外,要更換或更新商業軟體的成本也很高,有時候甚至要重新訓練員工。

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圖/ KeyStock via shutterstock

諮詢公司Forrester分析師Andrew Hogan在部落格中指出,大多數企業都假設員工會使用他們需要用到的任何工具,因此,即使這些軟體存在不必要的麻煩或介面晦澀難懂,只要功能能滿足需求,企業不會花太多精力去設計它。

要改善上述情況,企業必須意識到,商業軟體的用戶體驗仍會對業務成果造成直接影響,舉例來說,若用戶(也就是企業職員)體驗提升,將使工作流程更加順暢、企業招募並訓練員工更快速有效,企業也能避免類似案件重演而造成龐大損失等。

幸運的是,近來已有許多企業開始意到到相關問題,並著手改善。商業軟體提供商Salesforce執行副總裁兼總經理Lidiane Jones表示,新冠肺炎疫情加速了商業軟體中數位化實踐的採用,「消費類產品中常見的個人化及人工智慧等技術已開始成為商用軟體的必備功能。」

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本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:郭昱彣

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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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