隨著科技不斷進步及生活型態的改變，使用者對於數位服務的需求變化愈來愈快。同樣地，顧客亦期待金融業者能於數位通路上提供快速且更客製化的服務。而金融業傳統架構在大型主機上的封閉式核心系統，雖然穩定卻缺乏靈活度，較難滿足數位金融時代的步調。為此，玉山銀行決心推動核心系統建置工程，從封閉式走向開放式架構，並以新核心系統當作心臟，人工智慧做為大腦，打造彈性且靈活的IT架構，作為數位金融時代的競爭基石。
全台第一個銀行自建的「微服務架構」核心系統，支持數位業務的快速發展
早在2016年，玉山銀行便自行開發設計新一代銀行系統，來支持玉山下一階段的數位轉型。玉山銀行全力動員資訊單位與業管單位進行新核心系統的架構設計、開發與建置。歷時4年的努力，於2020年8月正式上線，寫下台灣第一家由金融業者自行研發設計微服務架構核心系統的創舉，充分展現玉山銀行的技術能力與對業務的高度掌握。
綜觀玉山銀行新一代核心系統共有五大特色，第一是以雲原生技術（Cloud-native）為核心，易於未來的維護與擴充。第二是採用微服務架構與容器化平台，提升系統運作效率與彈性，且能快速佈署應用服務至不同伺服器。第三為建置會計核算引擎，讓交易與會計處理功能各自獨立。第四是資料庫即時同步抄寫機制，在不影響核心系統效能前提下，將資料開放給更多不同業務系統使用。第五為搭載智能監控系統，監控各個微服務運行狀況、資源使用情形、交易處理時間及異常交易量等，提高服務的穩定性和服務水準。
除此之外，玉山銀行以新核心為基礎，持續發展各項更貼近顧客需求的數位服務。像是提供24小時資金動用/還款服務，提高顧客資金運用的便利與彈性，進而增加顧客與玉山銀行的黏著度等。
積極發展AI生態系，打造智慧金融
在發展新一代核心系統的同時，玉山銀行也同步建構AI應用，希望以核心系統為心臟，人工智慧為大腦，藉由心臟與大腦的相互搭配，實現優化服務體驗、提高營運效率、降低成本及創新商品/服務模式等目標。
而開源（open source）軟體則是玉山銀行建構人工智慧大腦的關鍵，藉由已經成熟發展且很多人使用的開源軟體，如：Kubernetes、TensorFlow、PyTorch、Pandas、FastAPI、Jupyter、git、uWSGI、EDB（PostgreSQL DB）等，讓玉山銀行可以在短時間內快速發展出AI落地服務，打造一個涵蓋系統底層到AI服務輸出的機器學習即服務（Machine Learning as a Service, MLaaS）平台。
此外，考量到開源軟體應用相當考驗IT人才的技術力，玉山銀行也在內部成立機器學習交流社群，進行程式碼、資料以及各式各樣的知識交換，以此不斷強化AI技術基礎。
更重要的是，玉山銀行不只應用開源軟體，更傳承開源軟體樂於分享的精神，打破銀行保守封閉的氛圍，大方分享AI服務輸出的過程和經驗。舉例來說，定期將內部成果寫成論文在研討會上發布、在Github平台分享內部AI專案、參加外部開發者社群、參加COSCUP開源人年會等活動。藉由分享加速台灣企業AI應用腳步，更希望促進內外部交流，並在技術人才中建立玉山的品牌形象和知名度，有助於未來擴大AI人才庫。
在AI大腦下，首先聚焦影像辨識技術
在玉山銀行的人工智慧大腦中，文件辨識需求量在金融業相當高，影像辨識可說是首要優先發展的技術，因透過光學文字辨識技術自動識別各類文件中的資訊，對外，可以縮短顧客申辦數位金融服務的過程，進而優化使用體驗，對內，可以省下人力登打資訊的作業時間和成本，讓業務團隊更專注在創造新的商業模式。
雖然目前市面上有許多影像辨識與文字辨識解決方案，但考量到顧客隱私保護和辨識準確度，玉山銀行決定自行發展，並集中研發團隊，由同一組人進行研究與開發，以累積相關專業知識。
憑藉著影像辨識研發團隊的努力，玉山銀行已經將文字辨識技術應用於辨識以下三類文件上，分別是身分證明、財力證明以及內部作業文件。這三類文件對模型準確度的要求皆相當高，玉山銀行傾內部研發團隊之力，針對不同文件類型持續追求辨識準確度，同時也建置了完整的風險控制機制，才能將文字辨識技術實際應用在業務流程中。
目前，玉山銀行的影像辨識技術已具備一定的成熟度，研發團隊正規劃將技術產品化，透過API串接、以容器進行快速部署與彈性調整並內嵌在邊緣運算裝置中等不同方式，讓辨識服務可以應用在更多元的場景。
從新一代核心系統的建置，到自行研發AI應用，可以看出玉山銀行不斷在強化內部IT技術力，並將技術力化為數位業務的創新引擎，發展符合未來業務需求的系統架構，以便在未來數位競爭時代，取得致勝先機。
