［韋拿踢法似我］睇咗，冇乜特別。咁我當然係買咗返屋企睇啦，唔會去打人書釘咁咩嘅。細個仲打唔夠咩（細個唔係打誠品啦），而家有能力就唔好咁度縮了。50蚊，食個大家樂早餐都冇咗。

TLDR：介紹返，上星期我在Patreon寫嗰篇日本股仲全面。況且仲會一路繼續寫。點都抵睇。

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1. 朋友話頭，你以為本人強項係金融，其實唔係。以為我強項係寫文，其實都唔係。本人係Information processor，又即係金融DJ，仲係市場降躁耳機。我可以幫你整合啲不同嘅東西，消化咗，屙返出嚟，等你易入口。同埋我會睇得到唔同事情嘅關係。仲有，我可以幫你過濾咗好多雜試 —在呢個時代呢樣先最重要。

2. 呢本東西，標題150台幣，香港誠品賣50港紙，算有良心（＊），雖然有冇良心我都係咁買架啦，星巴克幾蚊咖啡粉（有冇？）賣你幾十蚊添。表面望落算多嘢睇，但老老實實，同樣價錢，你買本「信報財經月刊」好過，下期有我。嘻。

3. 講返一樣嘢，我唔止一次提過，本人最憎台灣翻譯金融書嘅一樣嘢，並唔係啲用語（全世界就你一個咩，唔好咁中二病），而係啲推薦序。

4. 人地原本本書好地地，硬係要搵件乜柒投信或者乜柒外資嘅二打六，然後出嚟評點幾句。最Q好笑仲要係夾硬name dropping，個作者入面某一章提過嘅某條友，丫，佢嚟台灣時我同我上司同佢飲過茶呀。關我撚事？你唔見人地原本英文版有呢啲嘢？當然呢啲就係台式圍威喂啦，明嘅，但你見香港都冇呢啲咁嘅嘢。

5. 咁你話，你講嘅係翻譯書，呢本雜誌喎。但佢呢個封面故事，登登，就係譯日本雜誌嘅。雖然冇name dropping，嘩我去銀座Ginza Six食中村藤吉呀作者又去過呀（巧多日本大媽的）。但，我一見有個台灣人寫導讀，我即時已經諗，去到第幾段會出現「失落三十年」？果然第二段就有！

6. 個封面故事嘛，無甚特別。外資大買進？一早知啦，日日新聞紙都有報。至於1000億美金，聽落好多，但講緊由舊年開始喎。而日本股市，差不多一日300億美金成交（香港講緊大約200億美金）。

7. See？你唔量化，聽落1000億美金就好多，實情只係3日成交。當然，佢1000億美金呢個數肯定係低估嘅。

8. 仲有，最正嘅當然係，佢除咗譯日文雜誌外，當然要加埋自己嘅東西。之後仲整咗幾篇講基金，講日本樓。原因就你懂的。而佢譯日本雜誌嗰兩篇文，係冇叫你去買基金嘅，只係畀啲個股你。睇到分別冇？
9. 不過，就當然唔係一無是處嘅。首先佢講咗啲個股，雖然照計你睇我Patreon篇文好過。

10. 但佢提到一樣嘢，日本股市，大約有40%嘅股票係below book，即係 股價低過帳面值，Price to book 低過一倍。美股講緊只係7%，英國甚至唔夠1%。中國？原來都只係多過美國少少，但呢個數字係今年3月嘅。

11. 固然阿豬阿狗都識講價值陷阱，平嘅可以再平。But still．我Patreon嗰27隻日本股，都有唔少係相當殘的（但我亦唔只係揀殘嘅嘢），可以自己去睇下。

（＊）不吐不快，但照計你身邊梗有啲咁嘅人。例如你去旅行佢叫你幫佢買嘢，仲要拎個Google Finance 嘅價去同你計 啲 yen幾錢（佢真係當自己拎到Google Finance嘅價！）。甚至我見過有啲仲極品嘅，拎返個圖出嚟同你講，喂，唔係喎，你去嗰時一對六喎，做乜而家同我計一對七？唔係發生在身上，係我朋友嘅朋友怪罪佢。我話，佢心中肯定覺得仲係益咗你呀，你賺咗信用卡里數！

呢啲友，記住疏遠佢。幫人買過嘢就知，都係一件幾麻煩嘅事，但好多人真係當你「順路」，講到「你去開大阪會經過京都呀可？」咁滯。仲有唔好忘記，仲要時間幫你去搵，幫你排隊，仲要驚買錯畀你小。同埋仲有一個風險：件嘢有乜中途爛咗唔見咗，都係你自己負責的。真人真事，我嗰時去德國幫人買波衫，結果漏咗在火車。咁當然係我自己拎錢幫佢買過件啦，唔通同人講「你件波衫我買咗啦，不過漏低咗，盛惠八百蚊」？但其實我冇同我朋友講呢件事（唔知佢會唔會睇到呢個POST），我啲朋友都係比較好的，向來都係 我話幾錢就幾錢，唔會拎個匯率圖出嚟同我計。

記住，就算本雜誌原本200台幣誠品賣200港紙，我都覺得係冇問題的。因為你可以唔買的。

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銀行如何提供超級個人化服務？百人數據團隊靠AI打造中信腦

為了顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋，中國信託採取的對策是走入AI與大數據，更為發展AI應用訂下3大KPI，來掌握研發資源的最適化；今年，中信更成立數據治理委員會，希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題

文/李靜宜 | 2021-06-10發表

「透過科技力，來創造競爭力。」中國信託銀行數據暨科技研發處處長王俊權，用一句話點出中國信託大力發展AI與大數據的戰略核心。

3年多前，中國信託定調以AI與大數據作為主要發展方向，並成立了數據研發中心，要用AI來加值業務場景的服務與產品。設立初期僅有一人，到現在已擴大為百人團隊，更在2020年初正式提升為數據暨科技研發處。王俊權正是該團隊的一號員工，更是中國信託內部大力推動AI與大數據的關鍵人物。

中國信託的經營策略是，顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋。而為了守住既有的優勢，中信採取的對策是走入AI與大數據，來作為轉型的利器。不只要轉型，王俊權表示，中信更希望透過AI與大數據，孵化出不同於以往的經營模式。

「CTBC+AI」是中國信託發展AI的大方向，在各業務線上，都能將既有的經營方法加上AI，來提升效率與效能，更要以這樣的科技力創造競爭力。更以優化、平臺、全面、轉型、顛覆這5大階段任務，往下推動AI。

王俊權解釋，中信的策略是，從最小且最有把握的項目開始，所以，透過AI來優化既有的經營方式，是中信切入AI的第一項任務。運用AI優化的專案成功後，下一步，中信就能將AI技術進一步平臺化；有了平臺之後，就能將AI技術全面導入到銀行。

走過了優化階段、平臺階段到全面發展階段，AI已經落地到中信的金融場景，也陸續有了一些階段性成果。王俊權表示，中信現在聚焦「轉型」與「顛覆」，希望透過AI幫助組織轉型，最終期待是要用AI提出顛覆的想法，創造新的經營模式，他透露，目前已有幾個專案正在進行中。

依循著CTBC+AI這項大主軸，中國信託打造了「中信腦」，定調3條研發路線： 電腦視覺、自然語言處理（NLP）、機器思考，也成立了3大實驗室，聚焦研發6大AI應用核心，包括了精準行銷、市場預測引擎、文字與文件辨識應用、人臉與物件辨識應用、機器閱讀到機器對話。從應用場景來看，則鎖定營銷經營、流程優化、風險控管這3項。累計至今，中信在業務單位落地的AI專案超過了20個。

第一類應用場景的AI，中信稱為「營銷經營+AI」，囊括個人化推薦、需求預測，目的是協助增加收益，並提升客戶滿意度、客戶資產、新申購產品數等。王俊權提到，像是推薦引擎專案，中信金控整體客戶數有1,100多萬戶，產品與通路又多，需要透過AI推薦引擎來實現精準行銷，預測顧客未來的金融需求，才能進一步推薦。中信也將這類預測技術，應用到金融商品的預測，比如房價預測、股市預測、匯率預測等。

「流程優化+AI」則是中信第二大類應用場景，包含法金作業流程、客戶申請流程、線上作業流程，希望用來協助內部提升作業效率，來減少作業成本，最終目的也同樣要能夠提升客戶滿意度。 目前，中信內部有多項端對端的流程數位化專案，像是個金、法金、AML（反洗錢）、HR等業務，都有導入AI來優化既有流程。

最後一類場景的應用是「風險控管+AI」，則應用在AML作業、偽冒偵測、稽核，來改善內部作業效率，減少風險的損失。比如，王俊權提到，前年底，中信銀行上線了一套用自然語言處理技術分析負面新聞的平臺，這個AI反洗錢專案的成果，後來更從臺灣擴大應用到7個國家的海外分行。

王俊權表示，3大實驗室所負責的6大AI核心，就是沿著這3大類應用分頭進行，其中，因為銀行面對數位化的壓力較大，所以，又以銀行為應用主力，再逐漸將AI技術擴大到金控旗下子公司，如投信、台灣人壽、中國信託資融等。

自行培養AI研發能力，更訂定3大AI管理KPI

AI發展策略上，中國信託除了自主研發，也會與廠商協作。不過，這兩種策略該如何拿捏，中信內部也走過一段辯論的路。王俊權表示，最後的判斷依據是，「金融業需要的核心能力，中信會投入有限的研發資源。若不是中信認為的核心能力，則盡可能用市場上的解決方案，來加快回應市場的時間。」

舉例來說，銀行業使用分析模型並非新鮮事，AI技術與傳統統計回歸最大的不同是，能夠處理大量非結構數據，像是人臉、電文等資料，可是，這些數據機敏性較高，如果銀行不能自行掌握技術，而需委外，王俊權認為，第一個問題就是，銀行創新的保密性較弱，再者，廠商進入銀行接觸到如此多的機密性資料，有時也有法遵問題。

尤其，金融業對個資的管制嚴格，非結構化資料很難離開金融業，但是，在臺灣，許多AI技術原廠來自海外，對於銀行來說，整體應用或導入的彈性都相對較低，這些都是中國信託選擇培養自家AI研發能量的關鍵因素。

中信在AI應用發展策略，更訂出3大關鍵績效指摽（KPI），作為研發資源最適化的參考。王俊權表示：「對資源有限，需求無限的單位而言，研發的管理是一大關鍵。」首先，中信不會輕易增加AI生產線，因每開一條生產線就會涉及維運與資源分散的議題。所以，「AI生產線的管理」是第一項KPI。

「AI研發資源調度的管理」是第二項KPI。王俊權提到，資源有限狀況下，應該分配多少資源，投入短期的落地變現，還是長期的亮點顛覆，「是一種決策的藝術。」過去，中信希望AI可以迅速擴大到各單位，所以，王俊權採取80／20法則，將80%的資源用在短期落地變現，讓大家有感，保留20%在真正創新的研發。不過，他表示，這個比例每年或每季會進行調整，要讓研發資源投入到需要的地方。

第三項KPI則是「核心複用的比率」，也就是同一項核心技術盡可能重複利用的比率。王俊權要求研發團隊，每條AI生產線至少要有3個落地應用。目前，中國信託共有6條AI生產線，以及20幾個AI落地應用的專案，他提到：「平均每條AI生產線，有3～4個核心複用。」未來，更希望將每個AI核心，擴大到金控內各個應用，所以，要盡可能提升核心的複用，他對團隊的期待是，能提高到兩位數的複用率。

他進一步舉例，3年前，中信導入工研院智能文審技術，來辨識客戶申辦信用卡、貸款所需檢附的財力證明，像是存摺、扣繳憑單等金融常用的固定格式文件。去年，中信將文字辨識應用，複用到分行的場景，上線AI票券辨識服務，在審票機中加入AI、OCR技術來辨識支票，來減少櫃員人工審票與顧客等待的時間，及提升作業人員登打的產能。

目前，中信已做到一張支票上的7個要件，包括到期日、抬頭人、金額、禁止背書轉、發票章讓章或手寫、背書、帳號，都能夠用AI辨識。王俊權提到，中信將自行研發的印刷體的文字辨識核心、手寫英數的AI辨識核心、文印鑑辨識技術，通通導入支票辨識上，「這就是一種AI核心的複用」。此外，為了持續優化辨識正確率，中信更導入AI反饋機制，內部自己發展出標記功能，來改善標記效率，長期目標是達到9成的辨識正確率。今年，中信預計將該AI應用擴大到22家分行。

中信還有另一項AI核心應用是人臉與物件辨識應用，王俊權坦言：「人臉辨識技術，對於組織的轉型與顛覆是亮點有餘，可是力道不足。」不過，若能結合防偽能力及數位流程，可能會創造出藍海的新應用。中信正在思考，如何運用人臉辨識、活體辨識、微表情辨識、情緒辨識等AI核心，交錯組合來打造遠端核身相關應用。

金融業需緊跟科技的腳步，轉變為自身的競爭力，才能在指數型成長的趨勢下，站上領先地位。AI與大數據，正是下一波競爭力的最大利器。─── 中國信託銀行數據暨科技研發處處長　王俊權

推動超級個人化服務，中信靠大數據建立5大行銷策略

「中信銀行每個月有1.5億筆的金融數據，1.9億筆的非金融數據。更可觀的是，疫情期間，顧客更加喜歡使用數位服務，每月高達2億筆的顧客數位數據。」王俊權首度揭露了中信內部統計的海量數據。不只如此，中信銀行1年與顧客會有20億次的行銷溝通，顧客造訪行動銀行、網路銀行或到行銷網頁觀望的次數，更是高達16億次。

「中國信託的數據含金量很高，因此，全都要採集起來，作為銀行KYC的關鍵第一步。」他提到，光在2017年到2018年這段期間，中信內部就採集了大量數據，來建立360度客戶全景標籤。即便，當時各個單位已有自己的全景標籤，中信仍認為要有一個可以全行共用的主數據庫。

有數據來了解顧客，銀行就能出手，中信的策略是以數據掌握顧客人生不同階段需求，提供超級個人化服務。王俊權表示，中信策略是運用AI與大數據，透過個人化溝通方式，來提升顧客的成交機會。中信更先將這種作法，落地到銀行的「艱困區」，若在艱困區測試後有成效，再轉移到「黃金區」主戰場。「一方面不會影響到既有的業務動能，另一方面團隊也會比較有信心。」

在推動超級個人化服務，中信採取了5大行銷策略，並各自搭配合適的AI技術。第一項策略是使用最適合的通路對不同顧客溝通；第二項是尋找顧客有興趣的話題來互動，王俊權透露，今年底將從人工轉為全自動化，用AI生成銀行與顧客行銷的文案。

選擇對的時間，則是第三項策略，比如，當外幣跌到一定數值時，跟該名顧客歷史申購外幣的成本有競爭性，就能在此時發送推薦資訊給顧客。

第四項策略則是打造貼合顧客需求的產品，他提到，中信已有不同產品的預測模型，能預測未來3個月或1周後，該名顧客可能需要的產品。可供業務單位、EDM數位行銷，來聚焦其中高成交率的顧客。最後一項策略是對的活動，即便是賣同一項產品，不同活動的優惠或行銷設計都要不一樣。

王俊權認為，不僅不要過度叨擾顧客，更希望提供一次就能擊中顧客的服務。甚至，目標是做到自動化行銷，他透露，目前正在建置平臺的階段，除了要能自動採集數據，更要自動反應顧客下一步的預測，讓銀行出手可以更快，或盡可能減少PM或行銷出手時會遇上的人工斷點，甚至，讓每次出手後的反饋可以更為即時，來推動多波段行銷。

成立數據治理委員會，優先梳理2類數據

「數據治理是比下水道還要更下水道的底層工程。」特別對於大型金融機構來說，海量的數據勢必要有與過往不同的梳理方式，王俊權如此說著。

因此，今年中信銀行成立了數據治理委員會，由總經理親自主持，各個業務單位主管都參與，「希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題。」他坦言，今年是試行階段，但中信已經注意到這個趨勢，而且必須往這方向走。

中信在數據治理特別強調「以用為治」，去年，更研究了全世界數據治理做得較好的企業，比如，數據治理發展超過20年的華為。王俊權坦言：「對中信而言，數據治理既然是一場長期抗戰，就必須明確為何而戰。」

由於資源有限，中信在數據治理的戰略，優先從兩類業務來推動，第一類是不能犯的錯，這類資料的處理一旦犯錯，銀行容忍度很低，如監理報送這類數據就需要優先梳理。另外一類是業務效益較大者，王俊權表示，若沒有好的數據治理標準，業務效益很難有長期的呈現。這是中信今年訂下數據治理的方向，也希望從小開始，慢慢擴大到全行。

經理人小檔案

王俊權

中國信託銀行數據暨科技研發處處長

學歷：臺灣大學國際企業研究所商學碩士

經歷：早年在美國矽谷的科技公司做美股分析，回臺後陸續待過4家銀行，主要負責風險管理；2005年加入中國信託銀行擔任全球個金風險管理處處長，2018年兼任數據研發中心最高主管；現為中信銀行數據暨科技研發處處長，兼任中信金控數據主管

附圖：中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權　（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/people/144842?fbclid=IwAR0XaBPczoiqTWTEQH8qHfNDbmyyTpA43Akd2gYWhsBbh0oIbWsBNWdF4Fk

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American Express(AE/美國運通)
📌成立時間1850年，1985年開始發行金融卡
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💡美國運通百夫長卡（American Express Centurion Card）俗稱「黑卡」
📌不是主動申請而是邀請制
📌1999年正式開始發行至今
📌年費/等級限制
-首年申請費為16萬台幣(7,500美元)
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-黑卡持卡人的年收入，平均為130萬美元(約4,160萬元臺幣)，凈資產1,600萬美元(約5.12億元臺幣)
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#銀行#公股銀行#民營銀行#外商銀行#銀行選擇
蕾咪在做財務顧問的過程中常常被問，到底該和哪家銀行往來比較好？其實取決於你的目的，是要投資、儲蓄還是領錢方便？每家銀行都有自己主攻的強項，因此這次也會分析台灣銀行的4大類型！希望大家都能找到適合自己往來的銀行呦～:)
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00:00大家好～這次要分享銀行常見的4種類型！
00:44什麼是銀行？
01:34影片的三大重點
01:47如何選擇適合自己的銀行？
02:34跟銀行穩定往來的優缺點？
04:10台灣常見的銀行類型？
08:40給新手挑銀行的建議
09:08蕾咪想知道～你最愛哪家銀行呢？
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