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

【中國振華數據搜全球240萬「重要人士」個資 臺灣名單首次曝光】

【#馬英九、#宋楚瑜、外交部長 #吳釗燮、國安局副局長皆上榜】

中國深圳振華數據公司（Zhenhua Data）洩漏資料顯示，這家與中國人民解放軍及中共安全情報系統有關連的中國公司，建立了約240萬「全球有影響力人士」（OKIDB）的個人數據庫。

昨天跟我同事Mia拿到與台灣有關的名單，疏理如下：

▫️報導全文：https://www.rfa.org/mandarin/yataibaodao/junshiwaijiao/jt-09142020110020.html

▫️QA全文：https://www.rfa.org/mandarin/yataibaodao/meiti/cm-09152020113802.html

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▪️👀臺灣近3000政商名流遭監控 #馬英九、#宋楚瑜、#吳釗燮 上榜

自由亞洲電台取得相關資料疏理後發現，有至少2900名台籍人士在數據庫內，包含臺灣前總統馬英九、親民黨主席宋楚瑜、外交部長吳釗燮、台積電董事長張忠謀的夫人 #張淑芬、國安局副局長 #胡木源、李登輝孫女 #李坤儀、前國安局長楊國強等人，他們的基本個人資料包括家庭位址、生日、電子郵箱、婚姻狀況、照片、社交媒體帳號、最新法庭文件與犯罪記錄，都記錄在數據庫內。

臺灣民主實驗室執行長吳明軒告訴本台:「這些可能是這幾年來中國在利用的、各個不同層面資訊作戰的整合，是一個重要的直接證據。」

本台沒有訪問完整的 「全球有影響力人士」（OKIDB）數據庫的許可權，但得到與臺灣有關的基本資料原始格式檔，為搞清楚中國企業如何搜集海外人士的資料提供了線索。


▪️沈伯洋：數據庫相對小 更像是「#統戰」工作情報搜集


長期研究中共資訊戰的臺北大學犯罪學研究所助理教授沈伯洋告訴本台表示，在他看來，這份數據庫最有意義的三點分別是如何對這些「重要人物」進行人格分析、如何進行「重要性排序」、以及如何情搜布建「交友網路」。

鑒於臺灣的數據庫相對小、且鎖定的人物鮮少異見人士，沈泊洋認為這與「統戰」工作更有關，接案的振華公司也可能是非常週邊的接案單位。

沈伯洋：「240萬筆資料以全世界來講（用來作資訊戰操作）太少了。如果是臺灣240萬可能都嫌少，他比較像是重要人物的社會網路圖，我會覺得或許跟國安、公安系統的關聯更小，會跟統戰、解放軍關係比較大一點。」

一位在美國的資安專家在審查相關數據後告訴本台，這份數據庫由於大量依賴公開信息的搜集，「情報質量有限」。

不過，「數據庫的曝光有助於外界認知中共及週邊組織正在合作建構中國境外的個人情資數據庫，讓更多人知道中共在情報活動上的積極度和威脅性。」

上述人士表示，以資安人員來看，更感興趣的是中國公司如何搜集10%-20%非公開的資訊，以及如何將企業搜集的資料與情報部門連接創建數據庫。


▪️👩🏻‍✈️240萬資料如何被洩漏？

數據庫由中國境內人士在今年初洩露給駐越南的美國學者克裡斯•鮑爾丁（Chris Balding），鮑爾丁原在北京大學滙豐商學院教課近10年，因批評中國學術及言論審查，於2018年遭解聘。

鮑爾丁告訴自由亞洲電台，近幾年他在追蹤華為相關的中國科技監控議題，已看過幾次相關數據庫，但直到今年初才拿到這份完整資料。他找了Internet 2.0創辦人波特 (Robert Potter)一起復原並疏理資料，最終下載並重建了約10%的完整數據庫，估計約有1TB的文本。

鮑爾丁訂於9月14日發表研究報告，卻在發表前收到安全警告，緊急返美。

鮑爾丁：「有兩個不同政府的工作人員建議我，當這個報告出來的時候，不要在越南。我被告知中國特工在越南很活躍，我可能有人身安全風險。」

鮑爾丁的報告僅5頁，以分析資料從何而來、可能如何被利用為主。他把數據庫再分享給美國、澳洲、英國、印度、日本等幾個不同國家的媒體，由當地記者追蹤詳細的「上榜」名單。

在恢復的24萬份記錄中，有約5.2萬條涉及美國人，此外還涉及3.5萬名澳大利亞人、1萬名印度人、9700名英國人、5000名加拿大人、2900名台灣人、2100名印尼人和1400名馬來西亞人。


▪️🧶哪些資料被搜集？ 又如何被應用？


鮑爾丁的研究估計，這些資料有八成至九成都來自公開資料，比如個人在社交媒體臉書、推特、Linkedin、Instagram上的足跡，但也有非公開信息如銀行帳號、工作申請記錄和心理分析檔案等。

正在研究中國人工智慧及科技監控相關議題的美國維吉尼亞大學傳媒教授孔安怡（Aynne Kokas）告訴自由亞洲電台，這類資料搜集最常被使用在三個方面，第一是訓練軍用或商用的人工智慧演算法，第二是資訊戰，第三則是鎖定特定人員作情報工作。

本台在兩千多筆台灣的數據庫中發現，大多詳細記錄個人最新的法庭記錄，比如走私、貪腐、收賄等各種細節。鮑爾丁說，他們在其他國家也發現這個特性。

鮑爾丁：「第一點是我們發現他們在搜集各國組織犯罪者的資料，第二是像你說的法庭文件。我們只能猜測，他們要列出可能可以影響一個人的方方面面，除了要有完整的個資背景、還要瞭解他們的脆弱性，特別在金錢及法律問題上，這都能成為中共潛在影響（滲透）的工具。」

孔安怡還提到，這次中國企業監控資料洩漏對於美國正在進行的中國軟體禁令辯論也有影響。

孔安怡：「以現在圍繞抖音TikTok禁令的辯論來說，很多人不知道為什麼這些短視頻怎麼會影響國家安全。大家沒有意識到中國政府其實可以用很簡單的個人訊息，結合多個平台資料去造出一個更複雜的情報資訊。」


▪️🇨🇳振華跟中國官方有什麼聯繫？

鮑爾丁強調，目前沒有中國政府直接控制振華數據庫的證據。不過，根據振華公司網站及微信公號，有大量證據顯示振華與中國政府及解放軍有進行合作。

公開記錄顯示，振華公司成立於2017年，由一位名叫王雪峰的前IBM工程師持有多數股權，目前在深圳的一個科技孵化器和北京西北部的一個辦公園區內運營，投保員工數為17人。

本台嘗試聯繫王雪峰及振華公司，至截稿並無回應。

振華已將公司網站及微信公號「99局」撤下。但本台流覽相關文章發現，振華把自己行銷成與中國國安系統及解放軍關聯緊密的公司，他們探討的話題包括如何運用監控軍人的社媒活動來預測軍事活動、「混合戰」、「基因戰」、以及如何利用西方社交媒體平台搜集公開信息。

鮑爾丁告訴本台，很多人或許會拿美國公司也在搜集數據來作比較，但不同之處在於中國政府對於民營企業的控制能力，「數據一到了中國，是完全沒有隱私可言的」。

「我們放出報告及數據庫的原因更是希望大眾知道這類的（中國搜集海外個人資料）行為正在發生。」鮑爾丁說，「開放的自由民主國家的個人和機構，應該要更加意識到，中國共產黨和國家安全情報單位正在進行的不對稱資訊戰和對海外人士隱私權的侵犯。」


▫️報導全文：https://www.rfa.org/mandarin/yataibaodao/junshiwaijiao/jt-09142020110020.html

▫️QA全文：https://www.rfa.org/mandarin/yataibaodao/meiti/cm-09152020113802.html

▫️鮑爾丁報告：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3691999

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其他「上榜」名單：

//記者：裡面並沒有蔡英文和韓國瑜。其實許多名單都很令人吃驚，像是街口支付執行長 #胡亦嘉、李登輝孫女 #李坤儀、閃靈樂團團長，立委林昶佐的妻子 #葉湘怡、主播 #夏嘉璐，甚至藝人 #吳克群 都有在名單內。另外有許多立委、政商界人物、民運人士，譬如立委 #蔡易餘、 #翁重鈞，前立委 #沈智慧、#沈富雄、#段宜康、台獨鬥士 #蔡丁貴、前台聯主席黃昆輝、法務部綜合規劃司長林麗瑩、前台灣高鐵董事長 #殷琪、金美齡、前考試院長伍錦霖、，名單內國民兩黨都有。這些人之前捲入的官司也有被詳細記載，像是前立委 #李慶安、前台南市長 #許添財。另外也包含一些已經過世的人士，譬如嚴家淦、白冰冰前夫梶原一騎。//

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