SAS 攜手玉山金建置維運化!上百 AI 模型數分鐘監控盜刷

作者 | 發布日期 2022 年 03 月 10 日 17:03 | 分類 AI 人工智慧 , Big Data , Fintech Telegram share ! follow us in feedly


全球人工智慧與分析軟體大廠 SAS 台灣總經理陳愷新今日分享,SAS 台灣聚焦協助企業落實 AI 進入營運端,已協助玉山金控建置維運化(Ops)流程,讓上百個 AI 模型得以數分鐘內完成監控與回饋,實現 AI 規模化應用,如早前上線的信用卡盜刷偵測模型。

陳愷新表示,近兩年環境變動讓企業更仰賴數據分析,使 SAS 全球營收持續成長,並蟬聯全球預測及進階分析市場首位,2021 年台灣市場營收更取得雙位數成長,奪亞太區冠軍,而今年可望維持成長的趨勢不變,其中客戶仍以金融業、醫院為主。

玉山金控科技長張智星表示,玉山金早前為了讓 AI 服務能在各事業單位實際發揮商業價值,由智能金融處自建機器學習即服務平台(Machine Learning as a Service,MLaaS),讓各業務單位系統可透過該平台即時呼叫請求 AI 微服務,可說是打造供應內部單位 AI 的服務平台。

張智星指出,然而隨著內部 AI 應用場景越來越多元,連接該平台行銷、風控、服務等 AI 模型累計數量超過上百個,這些模型上線後迎來營運端不斷變化的真實資料,要維持一定的預測準確度不易。

張智星舉例,如早前上線的信用卡盜刷偵測模型,受疫情影響刷卡習慣從實體商店移轉到電商通路,這些改變導致既有盜刷偵測失準,突顯模型監控的重要性,而監控流程牽涉到使用的業務單位、資訊處及智能金融處等部門各異的管理機制。

張智星說明,一個情景的模型監控,可能就要耗費多個人天,如果模型失準後,還需要再投入 3-6 個月重新訓練,所以當面對上百個模型,管理難度與時間耗費多麼驚人,因此玉山金攜手 SAS,共同打造一個自動化、透明化的模型維運流程(ModelOps),藉以將模型管理做到規模化。

張智星補充,這流程包含把所有 AI(商用或開源)模型版本、分析專案納管在一個中央儲存庫,設定權限讓應用單位機密不外洩;再來把整個模型生命週期的管理流程標準化,提高協作效率也便於監控;最後打造統一且透明的回饋機制,讓各應用單位權責人員皆可主動監控異況,同時參與簽核把關模型品質,最重要的是把整個管理與稽核軌跡留存下來,為邁向法遵規範立穩根基。

張智星分享,玉山金與 SAS 的合作,成功將監控模型作業,從 3 天縮短到數分鐘,但更看重的意義,是當應用單位也共同參與監管 AI、認同 AI 的精準度,才會更願意在日常營運使用它,讓 AI 展現真正價值。

陳愷新指出,環境的不確定性,讓組織做判斷的難度大增,因此更仰賴數據來提升決策信心,然而當數據分析與 AI 技術被廣用,又帶來另一波規模化的挑戰,這也是為何領先組織會著眼布局「維運化」(Ops)流程,因為只有讓 AI 從開發到部署,能在標準流程下被自動監控更新,才能大規模發揮營運價值,解決真實商業問題。

展望下一波動能,陳愷新強調,SAS 將聚焦疫後趨勢與法遵科技,包含數位詐欺、國際保險資本標準(ICS)2.0與氣候風險管理等解決方案,並力推增強的「自動化機器學習(AutoML)」功能,並與「維運化(Ops)解決方案」,確保 AI 更容易被導入及部署,讓組織的 AI 投資效益更快體現。

(首圖來源:SAS)

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