玉山百人菁英部隊衝 AI，還堅持自建模型！最大難關：怎麼跟「園區」搶人才？

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生成式 AI 無疑是今年的最熱關鍵字，手握資源的大企業急著砸錢導入 AI、尋找人才、解決方案來支援，但玉山金控(下稱玉山金)卻顯得「老神在在」，因為旗下負責 AI 研發的部門已經是一支 100 人的精銳部隊，甚至已經靠自家資料訓練出近百個AI模型，有的能夠辨識資料，有的能風險把控、辨識詐騙，甚至在前線擔任客服，解答用戶成千上萬的問題。

其實在金融業裡談起新科技的導入，玉山金幾乎一路都跑在最前頭。 早在第一台 MacBook 問世的 2006 年，玉山金已經成立數據分析小組 CRV (Client’s Risk &Value)，用大數據評估現有客戶的資料，進行信用貸款風險分析、信用評等、行銷決策的任務，領先業界。

2018 年，也是玉山金設立台灣金融業第一位科技長職務，隔年將數據小組轉型為「智能金融處」(後稱智金處)，自此 AI 科技正式加入玉山金的工作流，開始快速結合技術和實務。

身處法規嚴格、相對保守的金融業，是怎麼做到的？玉山金科技長張智星接受專訪，分享導入 AI 的應用和觀察。

自建百種 AI 模型解決問題， 堅持每一步都要「自己來」

玉山金旗下已經開發出近百個 AI 模型，每一項都來自前線業務的需求，可分為兩大主力方向。

首先是資料影像辨識技術，例如線上開立數位帳戶後，需要用戶上傳身分證、居留證等多種文件照片，智金處開發出的模型，能夠自動辨識照片中的資訊，並自動分類資料，登錄到系統中，省下 30% 人力登錄時間。

但證件是有固定欄目的文件，玉山金還希望系統可以辨識各式各樣規格的表單，甚至各家銀行多元造型的存摺封面影本，靠著更高階的大型語言模型技術，智金處近期正在著手研發具有「通用型辨識能力」的 AI，能夠辨識出各種表格、圖形、文字內容，將資訊整理匯入後台。這項技術已經在內部測試中，最快明年就會上線。

另一大類別在於客服 Chatbot，玉山金的 300 席電話客服中，目前已經有 90 線由 AI 客服人員接聽，辨識用戶的自然語言，回答相關問題，「如果用戶打給客服，沒有請你按數字鍵，那就是 AI 機器人了。」

除此之外，AI 還能把客服電話自動轉成逐字稿並定義關鍵字，讓後勤人員可以快速分析前線發生的問題。例如過去政府發放五倍券時，非常多人詢問相關問題，可能說明欄目寫得不夠詳盡，或者網站上位置不夠顯眼，透過這些問題關鍵字，可以幫助人員快速根據回饋解決問題。

另外還有理財相關演算法，例如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，或者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。

堅持靠「自己人」訓練模型，張智星坦言這並非簡單的任務，因為智金處要做的是領先業界的技術，除了必須挖到業界最好的人才，同時得要自己 握有龐大的算力資源，在近幾年 GPU 短缺的市場中也受到不小的壓力。

「我們也找過外部的解決方案，但後來發現我們手上的數據比他們多太多了，訓練出來更準確，為何不自己做?」張智星指出，玉山金擁有 700～800 萬客戶資料，只要妥善分析整理，就能夠有效發揮最大價值。

金融產業傳統形象，AI 徵才不容易！產學合作、工作制度吸百位頂尖人才

玉山金的數據分析團隊，從 CRV 時期 10 人以內的陣容，擴展到現在智金處的百人大部隊，並圍繞著 AI 導入設計組織架構，分為四大部門：

● 技術中心：掌握業界最前端論文和技術，開發模型
● 系統中心：建立訓練 AI 的平台
● 應用中心：開發專案，和業管、技術中心溝通雙邊應用需求
● 企劃部：協助智金處接洽外部活動，處理法規相關事務

雖然玉山金團隊結構完整、人數眾多，但張智星坦言，即使 AI 人才培育已經在學界如火如荼進行，但從過去到現在，徵才都不是件容易的事，「一般 IT 人才可能首選都不是金融機構，會往台積電、聯發科，往園區裡跑。」 說起原因，張智星指了指身上的西裝制服，是外界普遍對金融業的刻板印象——傳統（等同於保守、守舊）。

加上金融業需要養成大量的產業知識，現在需要的人才除了懂 AI 外，還必須懂得如何應用在實務上，「很多學生解決機器問題很厲害，但沒辦法解決人的問題。」

因此，打破刻板印象、加強培訓機制是玉山金招募 AI 人才的重要任務。首先是制度的革新，讓工程師可以彈性工時上班，同時一周有兩天可以在家工作，希望藉由兼顧生活平衡的制度，吸引工程師從高壓的園區生活轉到金融業工作。

另外，玉山金也投入龐大資源進行產學合作，每年花費千萬和台大、交大等相關系所建立互惠制度，除了提供學生到業界學習、擴增畢業後接軌的工作機會，同時更吸收學界的知識養分。張智星指出，各種前端技術的研究 一定是學界跑得最快，雙方每周開兩次會議，教授會提供技術協助，玉山金同時也提供學界可訓練應用的資料，透過合作把最新技術轉化成可實際應用的產品。

談起對於未來應用的想像，張智星很難一言蔽之，「真的有太多太多可能性，現在同業們也跑得非常快。」唯一不變的是會持續投資，創造有形和無形的效益，不管是加快速度、減少不必要人力，還是提高用戶滿意度，相信 AI 都能助攻。

玉山金控如何學習使用AI？
目標｜將客戶資料進行數據分析，以解決前線業務的需求。
做法｜設立台灣金融業首位科技長；打造將 AI 技術與實務結合的百人團隊。
成果｜開發近百個 AI 模型，如影像辨識、語音客服等，省下大量人力作業時間。

張智星｜
2020 年起於玉山金控擔任科技長，同時為台灣大學資工系教授，曾任台大金融科技研究中心首任主任，專長為 AI 機器學習領域，致力於科技金融雙邊跨域跨界的合作。

玉山金控｜
創立時間：2002 年
員工人數：約 9000 人
營收表現：548 億元(2022 全年)
營運項目：提供涵蓋銀行、證券、保險、創投的全方位金融服務

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（本文出自 數位時代）