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

ref: https://iximiuz.com/en/posts/devops-sre-and-platform-engineering/

本篇是一個由 Twitter 討論串引發的後續文章，作者想要聊聊 DevOps, SRE 以及 Platform Engineering 的差異。
文章中附有相關 Twitter 討論串的連結，對於原文有興趣的也可以去參閱一下 Twitter

註:就我個人觀察到的現象，台灣企業很少看到 Platform Engineer 的職位，有人知道有哪些公司有開這種職位可以留言分享一下

作者自述自己是個從事 SRE 工作但是內心卻是個軟體工程的技術專欄作家，因此就自己的過往經驗想分享一下對於這三者的看法，而這些討論就引起了一些回文
因此作者將這些概念整合下來寫下這篇文章來總結一下各方網友們的看法。

作者的軟體生涯中，從分工仔細的團隊到新創公司都經歷過，再還沒有認知到 DevOps/SRE 這類型名詞前就已經體驗過部署開發維運三合一的人生。

隨者愈來愈多人開始探討 DevOps 以及 SRE 這兩個詞，兩者之間的比較沒有停過，甚至還有專屬的兩個 awesome 系列 awesome-sre, awesome-devops 清單來列舉如何學習這兩個技術。
整個求職市場也因為這兩個名詞的出現而有變化，作者也因應這股潮流開始往下探索，因此最後就以自己自身的經驗來分享自己對於這些名詞的想法。

其中作者有提到一點也是我非常認同的，就是這些名詞代表什麼含義，這些職稱要做什麼都會隨者不同公司不同團隊而有變化，畢竟每個公司的產品跟商業走向都不同
期待能有一個一統天下的職稱跟工作內容反而才是不切實際的。所以接下來的探討就只是作者跟幾個網友們的討論，不要當作圭臬，也不要當作聖旨，自己有自己的想法比較重要。

# What is Development
1. 作者認為開發的概念非常簡單，就撰寫程式，唯一能夠為公司貢獻 $$$ 的職位，畢竟有人寫程式還有產品，沒人寫程式也沒什麼好部署的。
2. 推特網友表示: 只有 sales 才是幫公司賺錢的，剩下都是公司的支出
3. 作者從 2011 開始了軟體工程師生涯，過往作者都很期望自己可以去部署一下自己撰寫的程式，但是基本上都是團隊內的其他神秘人物會默默的部署這些程式到生產環境。

# What is DevOps
1. 作者不想探討何謂官方的正式定義，只想聊聊自己多年工作經驗的感想
2. 對作者來說， DevOps 是一個能夠讓開發者對於部署應用程式有更多機會與權力的文化，實作上沒有一定的準則
3. 作者還待過那些開發者都擁有 sudo 權限來部署應用的新創公司，不過現在這些流程都慢慢的被自動化 CI/CD 流程給取代。
4. DevOps 最初的想法應該是遠遠超過作者所描述的，不過作者就自己工作上的經驗，找工作的經驗，看職稱 JD 的經驗來看，DevOps 更像讓開發者打造的產物可以更有效率的被部署
5. DevOps 本身不應該去探討產品的商業邏輯，那是開發者要探討的。

# What is SRE
1. Google 推出了一系列的書來探討何謂 SRE，那系列書籍的想法偏向 SRE 是其中一種 DevOps 文化的實作方式。
2. 相對於 DevOps，作者更喜歡 SRE 帶來的職缺內容。
3. 作者對於提到 CI/CD pipeline 之類的職缺都感到無聊且沒興趣，而 DevOps 的工作職缺往往都充滿這些令人無聊的東西。
4. 相反的，作者更喜歡去專研系統問題，譬如探討為什麼會有 bug, memory leak, 效能不好...等
5. 作者認為 SRE 要負責去維護上線環境，確保使用上沒有問題。
6. Google 的 SRE 系列書籍還提到了關於 monitoring, alerting, SLO 等各種如何確保服務正常的機制。 Facebook 則是有非常著名的 Production Engineer 的職稱，其跟典型的 SRE 基本上沒太大的差別。
7. 推特網友表示: SRE 專注於生產環境, DevOps 專注於 CI/CD 與開發效率與流程
8. 另外一名推特網友表示(這也是我目前最喜歡的答案): DevOps 從開發角度為起點， SRE 從維護上線環境出發，兩職缺於某處產生交集。

# What is Platform Engineering
1. 作者想起當年還是一家新創的唯一一位工程師時，那時候還要去租借實體機器來架設環境，所以那時候也撰寫了不少腳本來安裝機器，也要確保機器之間的網路可以正常運作。
2. 加入一間比較有規模的公司後瞭解到看來 infra 相關的工作是一個很類似 SRE/DevOps 但是又有些許不同的領域
3. 作者認為 Platform Engineering 目標就是要打造一個可以讓 Dev, Ops, SRE 能夠使用的環境
4. 作者感覺 Platform Engineering 要負責維護 data-center 內上千台的機器，確保這群機器能夠正常運作，維護外也要包含升級，設定等。

# What's about titles?
1. 作者前述探討的都是基於負責領域，比較不去談這些職稱應該要做什麼
2. 根據作者經驗，當公司規模逐漸變大時，分工就會愈來愈細，這時候 Dev, Ops, SRE, PE 等職缺就會開始逐漸專項化。
3. 重點就是， YMMV (Your Mileage May Vary )，不同情況，不同答案，不要太專注於一個死板板的解釋。

個人想法: 公司要開什麼職缺名稱就不管他了，工作內容才是最重要的，有錢的任性老闆也可以開一個"開源軟體整合工程師"但是要你整合 CI/CD 加上維運的工作。

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