AI 將能猜透你的心,SAS 致力風險控制應用

作者 | 發布日期 2018 年 03 月 16 日 11:27 | 分類 AI 人工智慧 , 自動化 , 軟體、系統 follow us in feedly

SAS 台灣總經理陳愷新在 15 日媒體茶敘中提到未來發展策略時表示,近年產業間的人工智慧技術應用多停留在預設規則的回應,如聊天機器人,並未真正發揮 AI 的價值,而 SAS 將朝向預測機械意外甚至人類行為意圖的應用方向發展,展現更好的應用。




陳愷新表示,SAS 近期與王道銀行合作,利用 AI 技術來進行客戶潛質分析的應用,讓機器以半監督式學習演算法處理高度複雜的自然語言,有效的做出客群探勘。甚至還能將更進階的演算法拓展至洗錢防制、反詐欺等關聯複雜且需即時防制的犯罪行為探索,還有協助製造業預警未知異常等應用。

陳愷新指出,SAS 目前算是世界前十大的軟體公司,從 40 年前對 AI 演算就有著力,但受限於當時硬體技術尚未完備,進展有限,然而近年來 AI 技術百花齊放,SAS 當然也更積極進行研發,並展現出真正的生產力。目前 SAS 的 Analytics for IoT 技術,可以透過收集感測器的數據,即時計算機器運作情況及可能產生的錯誤,透過預測風險避免造成更大的損失。

SAS 業務支援部副總經理陳新銓強調,這樣的技術可以很普遍的應用在製造業,依 SAS 目前的成功案例,運用 AI 的方法論可以降低設備停機時間近 6 倍,預測在現有環境因素下何時會發生意外,而像是在半導體製程上,運用影像辨識來尋找瑕疵,也能大大縮短作業時間,且這樣自動化偵測技術不僅在研發及製造上,還包括後端的客戶服務等都能有所應用。

(Source:SAS)

非結構化資料是關鍵

雖然目前這樣的技術在國外應用較廣泛,不過實際上亞洲方面相關業務成長也相當不錯。陳愷新表示,台灣的金融業者已紛紛開始引進機器學習,不過如王道銀行的案例又略有不同。除了基本年齡、性別、職業等結構化資料外,如社群上的常見關鍵字,及用戶客訴時的用詞等內容,也都可以成為分析對象,透過對非結構性資料的分析,更好的描繪出客戶的面向及意圖。

王道銀行資深協理劉美美也指出,以往大家都僅仰賴歷史交易及關鍵字來做統計,然而結合非結構化與開放資料探勘,才能更了解客戶需求,加速掌握市場脈動領先同業。例如王道銀行透過各方面的資料分析,了解到虛擬寶物是其活躍客戶最關注的標籤,所以令公司能迅速的推出相關專案,進一步再帶動辦卡戶數與單筆消費金額提升。未來會更深入 AI 布局,建立客戶 DNA,預測客戶的下一步。

不過未來更重要的不僅如此,SAS 還打算進一步發展高度自然語言處理,不僅監測異常的金融交易數據,還包括透過各種影音資料,了解人類的行為,預測犯罪的可能,並應用在洗錢防制、反詐欺等金融內控領域。目前也正與國內各大行庫合作,透過機器學習建立新的內控系統,更積極的防範不法行為。

(首圖來源:shutterstock)

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