#時事星期五資訊不落伍〔09/11-09/17一周大事〕
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#政時事
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❶聯合國大會揭開序幕 阿富汗、疫苗成焦點
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第 76 屆聯合國大會會議已於本周二（9月14日）開幕，舉行至9月30日為止，將有超過80個國家的領導人親身出席會議，是去年大會後首次舉行的大型實體會議。
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會議中最受外界關注的是，大會將決定屬下全權證書委員會（Credentials Committee）的成員。委員會由九個國家組成，負責決定聯合國會承認哪些政治實體為各國的駐聯合國合法代表，關係到當前熱議的阿富汗駐聯合國的代表問題，同時將影響塔利班的國際地位。
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另一方面， COVID-19 亦成本次會議重點。一來，傳聞「美將籲全球70％人口於2022年打完疫苗」並推動各項資助計畫。
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二來因應紐約市的疫苗政策，聯合國曾考慮僅開放已接種疫苗者參加大會，但經「巴西總統堅決不接種疫苗」與「俄羅斯抗議該項政策是歧視」等事件後，聯合國秘書處表示將轉以「疫苗接種狀態榮譽制度」作為替代方案，實際操作情形備受關注。
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❷奧、英、美三國合作 印太安全聯盟成立
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在本月16日澳洲、英國、美國宣布成立新印太安全聯盟AUKUS， 三國將在印度太平洋地區結成新的合作關係，此聯盟以維護印太地區的和平為目標。
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同時也將計畫在人工智慧、網路、科技領域來做深入的交流，其中一項被外界關注的為澳洲將打造核子潛艦。
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原本澳洲和法國已簽屬近400億美元的潛艦採購合約，不料法國原訂交貨的時間點太過後面，澳洲為解決眼前的印太安全問題，取消與法國的合約轉而和英、美兩國合作，這樣的行為也引起法國的不滿。
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中國政府則認為此一聯盟是針對中國而來，表示不該有為了損害第三國家的利益而組成的聯盟，並說AUKUS的出現會破壞區域之間的和平，西方應該要拋下冷戰時期的舊思維，而中國也會持續關注後續的局勢發展。
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在紐西蘭的部分，紐西蘭總理則表示由於該國的無核區政策關係，澳洲的核子潛艦不被允許進入紐西蘭的領海，但AUKUS的成立不會影響紐西蘭與其他國家的合作關係，包括紐西蘭所在五眼聯盟的相關合作也將持續下去、不會受到任何改變。
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❸亞泥礦權展延撤銷仍可挖礦　原民：持續謹慎面對、守護土地
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亞洲水泥公司於花蓮新城的大理石礦權經經濟部核准再次展延二十年，太魯閣族玻士岸部落居民以違反《原住民族基本法》等理由提出行政訴訟。一審行政法院撤銷礦權展延，昨（16）日最高行政法院再駁回亞泥上訴。
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對此經濟部回應此案回歸「申請展延中」的狀態，後續將要求亞泥補足與部落協商同意程序，然而並不影響目前採礦進度，亞泥無須停工。
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而反亞泥自救會也呼籲玻士岸族人，在面對亞泥及礦務局急切且巨大的協商壓力時，須穩住陣腳、耐心談判，「為子孫的未來、土地、居住安全、工作權益等項目談出最有利部落整體永續發展的條件與保障」。
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#經時事
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❶ 「蘋果税」大勢已去？年獲利200億的管道沒了
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你知道嗎？長久以來，iOS使用者只要在應用程式內付費，Apple（蘋果）就能從中抽取30％利潤，也就是被各應用程式開發商批評為壟斷式的「蘋果稅」。
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然而，上週五（9月10日），美國加州地方法院就《堡壘之夜》遊戲開發商 Epic Games 對蘋果的反壟斷訴訟作出裁決，勒令蘋果不得強迫開發商使用「App內購買」，並要求蘋果允許應用程式將用戶引導至第三方支付系統，該法令將於12月生效。
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據 Sensor Tower 的數據，《堡壘之夜》從上線以來透過 Apple Store 的下載次數高達1.332億次、帶進了約12億美元的收入，算下來30%的抽成並不是一筆小數目，所以在其悄悄使用「Epic直付」規避蘋果稅被發現後，就被蘋果迅速下架。
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因此Epic Games 立刻聘請大律師、歐巴馬政府期間司法部反壟斷部門負責人 Christine Varney，對蘋果提出訴訟。
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根據 Fortune 雜誌就公司獲利能力的最新排名，蘋果以574.11億美元的淨利潤高居榜首。而鑑於App Store的收入是蘋果公司的王牌業務之一，在判決當日蘋果股價就下跌逾3%，單日市值便蒸發843億美元。
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❷ 中國正式申請加入CPTPP 今年主席國日本：有待觀察
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9月16日，中國商務部宣布正式申請加入「跨太平洋夥伴全面進步協定」（CPTPP），而今年的輪值主席國日本則表示，因為CPTPP有高標準的要求，中國是否能確實遵守相關規定，仍有待觀察。
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CPTPP的前身為TPP，在2017年初，川普宣布美國退出TPP，於是年底便改組成CPTPP，是一個綜合性的自由貿易協定。
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協定內容包含貨品貿易、智慧財產權、政府採購與競爭政策等，希望能透過自由貿易，消除關稅，促進區域經濟整合，目前有11個會員國，包含日本、澳洲、紐西蘭、新加坡等等。
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有趣的是，自由貿易協定僅規定在會員國之間要大幅降低關稅，但會員國各自仍可以制定與其他國家的關稅規定。
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意思就是當AB兩個會員國對一個C非會員國制定不同的關稅，C國可以選擇出口到關稅低的國家，再藉由自由貿易協定出口到原先關稅高的國家，藉此降低其關稅成本！
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❸ 獨編家裡淹大水（人為） 經時事三暫停一週
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（請見附圖）（放在地上的書最會吸水）

十年養成玉山AI力，下一步瞄準零接觸金融

為實現「科技的玉山」目標，玉山培養千人科技聯隊，其中包括資訊處800人組成的「神經系統」、智金處100人組成的「AI大腦」

文/王若樸 | 2021-08-16發表
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今年5月疫情爆發，政府啟動勞工紓困專案，「短短幾天，玉山就湧入數十萬件申請案件！」玉山銀行董事長黃男州回憶。

但在短時間內，玉山就一條鞭消化這些爆量申請，撥出60、70億元貸款，甚至不動用大量人力就能完成。他們靠的是機器人流程自動化（RPA）和AI，自動審核超過80%的申請案件，黃男州驕傲地說：「這就是科技的力量！」在這之中，AI更是一股重要力量。

比如2年前，玉山已開始將AI落地到金融服務中。他們自建信用卡盜刷偵測模型，0.1秒就能判斷信用卡是否被冒用，一天用上數十萬次，一年更省下上億元的損失。

不只如此，他們也自行開發理財認知偏好推薦AI 模型，能根據客戶承受風險等級和交易紀錄，在7秒內推薦最合適的5檔基金。

就連貸款，也高度仰賴AI。玉山利用機器學習打造零人工介入的線上貸款流程，最快58秒就可撥出款項。在風控領域，更用AI加速黑名單掃描、風險評估，甚至是辨識詐騙帳戶，精準度還比傳統人工方法高出40倍。

玉山AI力不是一夕成軍，而是十年養成

玉山AI遍地開花，可不是一夕成就。

回到2012年，玉山啟動第三個十年目標，要從服務的玉山、專業的玉山，邁向科技的玉山。那時，原本100多人規模的玉山資訊處，已開始大動作延攬人才，成為玉山千人科技聯隊的濫觴。

在技術研究和實作方向上，也開始轉變。2013年，玉山大舉將資料分析成果應用到數位業務，兩年後更成立創新發展中心（IDC），來觀察新技術。

那一年，2015年，玉山進一步調整關鍵組織，一方面專注發展新業務領域，一方面將AI技術落地到實務場景中。他們成立數位金融處，設置全臺第一個金融數位長職位，來專攻數位金融服務。數金處瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融三大目標，要讓金融如水電便利、走到顧客生活中，還要用AI來優化服務流程。

這也是首次，AI罕見地出現在玉山重要業務組織的任務中。數金處誕生後，也成為科技聯隊一員。

不只調整組織，玉山在基礎建設上，也往AI靠攏。2016年，玉山開始設計新核心系統、制定4年汰換上線計畫，除了將老舊的程式語言COBOL，汰換為時下熱門的.NET和Java語言之外，更重要的是，將原本大型主機的「大核心」模式，轉換為小核心的微服務架構和開放式平臺。如此一來，玉山就能更快速更迭服務，也更容易共享資料，讓後續的AI模型開發更便利。

2017年，玉山進一步著墨新技術研究。他們成立創新實驗室（Innovation Lab），來鑽研AI、區塊鏈、身分辨識、電子支付等前瞻技術，同時下設研發、商轉、顧問和育成四大中心，來鞏固技術人才資源佈局。

2018年，迎來了玉山AI力養成的關鍵轉捩點。

當時，他們率先全臺成立科技長辦公室，定調金融AI發展藍圖，還終止多個不乏達上千萬元等級的專案，改將資源投注在AI上。那年，玉山開始打造自家機器學習即服務（MLaaS）平臺，成為後來AI落地的關鍵基礎設施之一。

但設立科技長辦公室還不夠。2019年，玉山還成立專責單位，將運作十多年的大數據分析團隊CRV，正式轉型為負責開發AI應用的智能金融處，成為內部AI供應商，要將AI融入到玉山各個業務中。

這兩個組織，也陸續成為玉山科技聯隊的核心成員，形成科技聯隊資訊處、數金處與智金處的鐵三角架構。至此，玉山AI組織到位、關鍵團隊正式成形，成為「科技的玉山」中一股重要推力。

神經系統、AI大腦相互分工，下一步瞄準零接觸金融

這個科技聯隊規模達上千人。黃男州進一步解析，科技聯隊有四大成員，包括800多人組成的資訊處與信用卡處IT團隊、100多人的數位暨客群處、100多人的智金處，以及30人的資安處。

如果資訊處是玉山的神經系統，負責串起各種業務流程，那麼，智金處就是「玉山的大腦系統。」黃男州比喻，這個AI大腦專門解析大量資料，用機器學習將資料轉化為有益業務的AI系統，優化服務。

而玉山之所以敢大力嘗試AI，是因為科技聯隊中，有個扮演「煞車角色」的資安處。這個部門規模雖小，但負責檢核IT應用安全性，成為創新的煞車。黃男州甚至形容：「如果沒有煞車，大家只會慢速前進！」正因為有它，科技聯隊才敢加速，才敢創新，甚至是嘗試AI新技術。

不只如此，對玉山AI大腦來說，他們還有顆很重要的強韌「心臟」，也就是去年上線的新核心系統。黃男州指出，開放式新核心平臺主打交易、會計分離，能處理更大量的交易，與一年前相比，交易量成長可達50%，尖峰時段甚至更高。

這對AI大腦有著深遠影響。因為，更多的交易量，意味著更多的資料，「大腦也就更聰明。」

他甚至直言，核心系統上線後，迎來了AI應用大爆發的寒武紀：在行銷面，AI可以找出顧客下一個最需要的產品、分析顧客生命周期對玉山的整體貢獻，在風控面，AI可以快速掃完幾百份報紙、找出關鍵名詞建立黑名單，也能快速揪出信用卡盜刷交易、即時阻擋。

甚至還能優化客服中心，「客服通話一定要真人嗎？人工語音也能回答很多問題，」黃男州還舉例，透過語音轉文字，還能大規模檢驗客服品質、改善客戶服務。

不只如此，對他來說，AI還能自動化更多流程，舉凡財富管理、申請貸款、開戶等原本需要人工處理的業務，都包括在內。玉山也預告，零接觸金融是他們下一個發展目標。

玉山金控科技長張智星更透露，未來還要以NLP為核心，來發展AI客服，以及其他金融業務的流程自動化；只要主管機關開放，玉山就會用技術力轉化為零接觸金融服務。

這些遍地開花的AI應用，不是偶一為之。在各種AI服務落地前，玉山早已大動作重整組織、調整文化，組成100多人的AI開發團隊，來打造專用技術平臺，提供源源不絕的AI活水。接下來，我們將從戰略面、組織面、技術面來剖析玉山AI力。

AI如何成為科技玉山的重要力量

2012年

啟動第三個十年目標：科技的玉山

2013年

開始將資料分析成果運用到數位業務

2015年

成立創新發展中心（IDC），研究新技術；成立數位金融處，設置全臺第一位金融數位長，瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融，要用AI槓桿優化金融服務

2016年

開始設計新核心系統架構、擬定4年上線計畫，要從大型主機的「大核心」邁向微服務架構的「小核心」，該架構也讓資料分享更容易

2017年

成立創新實驗室（Innovation Lab），研究區塊鏈、AI、身分辨識、電子支付、大數據和AR/VR等六大技術，下設研發、商轉、顧問和育成四大中心，鞏固技術人才資源

2018年

鎖定AI，領先全臺金融界成立科技長辦公室、設置科技長，開始建立專屬AI生產技術工具

2019年

原有大數據分析團隊CRV轉型為智能金融處，由科技長擔任處長，專門打造AI應用；科技聯隊鐵三角正式成形

2020年

新核心系統上線，開放式平臺特性將交易、會計分離，一年後交易量比舊時代成長至少40%至50%，更多資料有益於AI分析

2021年

智金處內部改組，強調服務落地及相關法遵風管；至此，玉山AI已在賦能、風控、流程、行銷、服務等5大領域遍地開花

附圖：玉山銀行董事長黃男州形容，玉山千人科技聯隊中的智金處是玉山「AI大腦」，負責解析大量資料、打造更聰明的金融AI服務。（圖片來源／玉山金控）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/146179?fbclid=IwAR1ZGGV7rmCLnHqS3zT4JWw8IKtEqnDuzIW2doXP30OKL6uVHeAL0j-TzhY

創新工場今年和全球三大管理顧問集團BCG波士頓諮詢合作了一個AI賦能產業的專題研究，我在開篇專文提到「+AI」的未來，定制化服務的需求要遠多於標準化。未來還會有這個研究的系列文章，將陸續分享給大家。

李開復：人工智慧已從「AI＋」邁向「＋AI」-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

我曾經預測過未來20年，AI的發展將會在中國帶來影響深遠的產業變革。這是基於在大陸，AI有著明確且豐富的落地應用場景，已經有大量的AI企業活躍於這些垂直領域，積極探索市場化的路徑。作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場已經投出了7家AI獨角獸。中國傳統行業規模巨大，正處於科技驅動的升級轉型關鍵時期，我們希望通過科技的力量，為傳統企業降本提效，推動中國實體經濟的發展。

近期，我帶領創新工場團隊與BCG波士頓諮詢旗下的亨德森智庫合作，推出「AI融合產業：‘改造者’如何促進AI普惠」系列研究，通過介紹創新工場投資的AI企業如何賦能傳統行業，探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑，以期對行業企業應用AI有所啟迪。

以下為系列研究的開篇內容：

系列導讀

眾所周知，中國大陸在人工智慧（AI）領域的發展世界領先，尤其在產業應用方面，各行各業都開始嘗試在產業鏈條的不同環節應用AI，以最大化生產與服務的效率。BCG與MIT於2020年發佈的年度AI1報告調研顯示，2020年，在大陸，76%的企業都或多或少應用了AI2，而這一數值在美國是41%，在歐洲是44%。

除卻政府及資本市場的支持、充分的市場競爭與資料供給、勞動力紅利逐漸消退等因素，我們發現，有另一大因素至關重要——在這裡，人工智慧有著明確的落地應用場景，大量AI企業活躍於這些垂直場景中，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑，我們稱之為“改造者”。“改造者”通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：‘改造者’如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑，以期對行業企業應用AI有所啟迪。

創新工場由李開復博士創辦于2009年9月，作為國內頂尖的科技型創業投資機構，創新工場深耕在人工智慧&前沿科技、自動化、B2B企業服務、醫療、消費、互聯網等領域，並不斷探索與創新，致力於打造集創業平臺、資金支援、投後服務等的全方位生態投資服務平臺。

對談實錄

Q1
我們知道您接觸過非常多的人工智慧企業，您認為當前人工智慧的應用和發展呈現出什麼樣的趨勢？

李博士：起初，發展通用性人工智慧技術的企業有很大的規模優勢，因為只有少數企業掌握圖像識別、語音辨識等技術。比如，在圖像識別領域可能只有商湯科技和曠視科技這樣的頭部企業具備顯著的技術優勢，他們天然能夠佔據更大的市場份額。

但是橫向的、通用性的技術正在快速地大眾化（commoditize），越來越多的企業逐漸掌握相關技術。以圖像識別為例，攝像頭公司、物聯網設備公司，甚至醫療器械公司都開始具備這項能力。在過去，企業僅利用技術層的優勢就能夠攫取價值，如今這變得不再容易。AI已經從「AI＋」的黑科技發明期邁向「＋AI」的應用為王階段。「AI＋」仍會有價值，但「＋AI」則能創造更大的經濟貢獻。更何況科技巨頭可以迅速地以價格、規模等優勢搶佔市場。總而言之，能夠攻破一項技術或平臺的方式太多了。

當然，在特定領域有特殊技術優勢或重大突破的企業依然能夠變現其技術優勢的價值，只不過它們能夠領先市場的時間視窗相比於過去也可能會更短，這些企業需要思考除了技術突破之外，如何能夠迅速地找到落地場景，進而探索市場化的路徑。

與橫向通用技術相對的，垂直的、行業特定的技術解決方案更能夠建立壁壘。在我看來，各個垂直行業都會出現垂直技術企業的爆發機會。中國企業不像美國企業，比如在企業管理軟體方面，由於美國企業標準化程度更高、數位化基礎更強，科技巨頭更容易整合服務，而中國企業，特別是傳統企業行業各有特點，需求各異，要非標得多、碎片化得多，可直接嵌入AI解決方案的現成平臺並不多。中國傳統行業規模巨大，正處於科技驅動的升級轉型關鍵時期，AI、自動化等平臺技術將為其降本增效，創造出巨大的經濟價值。在這個過程中，垂直、特定的行業技術解決方案有望在企業服務賽道上 “彎道超車”，汽車、銀行等各行各業都可能湧現出全新的、垂直的、創新式的行業特定的AI解決方案。所以說，「＋AI」的未來，定制化服務的需求要遠多於標準化。

那麼定制化的服務如何定價？技術企業需要深入到行業當中、業務流程當中，識別人工智慧能夠實現的、替代的價值。中國的AI企業每天都在反覆運算，它們剛開始時可能擁有某種通用技術，然後再根據具體的商業問題和場景不斷定制化——思考這項技術能為製造業，又或者醫療健康行業帶來什麼改變？該如何銷售、銷售給誰？在企業中，誰有興趣買？又是誰在做購買決策？與之相應地，AI企業需要再調整其商業模式。

Q2
我們理解人工智慧技術企業需要更深入到垂直行業中去，那另一方面，傳統企業又應當如何應用AI？

李博士：當前大量中國傳統企業在爭先恐後地應用AI，或者嘗試應用AI，就像在電氣時代誰沒有應用電力就會被自然淘汰一樣。尤其是在保險、零售、電商等行業，企業不及時擁抱AI可能就會被新的AI玩家顛覆，或者被應用了AI的競爭對手顛覆——每一次AlphaGo、AlphaFold的突破都會加劇企業的這種焦慮感。另外在經濟下行期，企業也有提升生產管理效率和節降成本的需求，需要尋求像流程機器人之類的自動化的解決方案。

在我看來，傳統企業需要滿足以下三方面的要素，才能夠有效地應用AI：

■ 開明的決策者。技術的應用會給傳統的企業運作模式甚至業務模式帶來顛覆，需要開明、堅定的決策者在整個企業組織中一以貫之地推動變革，來應對可能出現的各類阻力和反對的聲音。

■ 切實可行的計畫。找到可落地的速贏點並付諸實踐，借此向員工展示AI應用的巨大價值與潛力。比起一上來就全面鋪開，尋找單點進行突破顯然更加容易，這一單點最好是非爭議性的、非業務核心的、風險較低的，從這一單點再慢慢地向整個業務流程延展，通過單點速贏逐漸增加員工對AI的理解和信任。

■ 數據。企業需要有高品質的、與業務緊密相關的標識資料以及回饋閉環，將企業不同部門或子業務緊密相連。我們見到過太多失敗的AI應用專案都是敗在資料上，因為企業缺乏高品質的資料。

■ 要點回顧

1
當前，大量行業通用性的人工智慧技術均面臨迅速的大眾化，而垂直行業領域的專識變得更加重要，垂直領域的AI應用成為大勢所趨。

2
傳統企業需要抓住時間視窗，憑藉多年深耕行業的經驗積累，在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。

在BCG看來，傳統企業擁抱AI有多種方式：自建AI能力，與科技企業形成合作或合資企業，以及在這個系列中我們將重點探討的——與AI技術企業合作形成垂直行業生態圈等等。