大數據、人工智慧，讓金融服務更聰明

• 隨身、貼身的「智慧投顧」

  • 臺灣中小型金控對大數據、人工智慧的應用，發展最為迅速者，當屬「智慧投顧」。

  • 例如，玉山金控的小i 隨身金融顧問，在LINE、Messenger等社羣應用程式，以文字聊天的方式和使用者互動，再依使用者的情境，提供外匯、房貸、信用卡等客製化諮詢服務。

  • 比起傳統投資顧問，這類智慧投顧導入大數據分析，能更深入認識顧客，依據其風險承受能力、財務狀況，提供合適的投資建議。

  • 借力人工智慧的演算法，智慧投顧也能根據即時的市場資訊，更新投資組合，而且智慧投顧大多以行動裝置為載體，服務提供不受時間、空間限制，操作更為靈活。

  • 除了協助投資決策，智慧投顧也能從與顧客互動的過程中，透過自然語言處理、機器學習，蒐集資訊分析，進行更精準的行銷，發掘潛在市場。

  • 不過，雖然市面上開始出現更多類似的產品，其演算法、投資模型等技術，仍在發展之中，實際能創造多少成效，也有待考驗。

• 更靈活的風險控管

  • 除了投顧服務，金融業者也正應用大數據、人工智慧來提升風險控管能力。

  • 以借貸業務為例，運用大數據技術，結合客戶在傳統徵信系統和網路上的交易資料，可以更全面瞭解客戶的信用狀態，評估是否符合放貸標準。

  • 核貸之後，也可以追蹤客戶的財務狀況，以數學模型評估呆帳、違約等信用風險。

    與風險息息相關的保險業者，也運用這些技術，設計新型態的產品。像是泰安產物保險，推出UBI車險（Usage-Based Insurance），利用智慧型手機、車聯網，監測駕駛人的行為與行車里程，並以這些數據作計價基礎。

  • 而一般的傳統車險，則是根據駕駛的歷史記錄來設計，較無法反應真實的駕駛情形。像這樣的智慧型保險產品，除了能提供更客製化的服務，也讓保險業者更能掌握事故的真實狀況，降低理賠詐欺的風險。

以上摘自HBR---大數據、人工智慧，讓金融服務更聰明

 

雖然說大數據與人工智慧未來總有一天會改變金融生態，但是目前在臺灣還沒有顯見的發展，要突破不是一件容易的事，南山到底能不能成功導入SAP系統，也算是大家在觀望FinTech是否能帶來成效的case之一。

另外也有人說，SAP系統不適合用於金融產業，我倒覺得，各模組都是靠經驗與分析所打造的，沒有什麼不適合的產業，只是需要時間的演練與演變。

 

南山這次導入SAP的缺失很多，也許下次有企業要挑戰導入SAP 金融模組的時候，南山會有非常多建議可以提供XD

人的問題，建置的環境的問題，還有操作、時間等問題，上線時間是個問號，上線後能不能成功運行是個問號，成功運行後多久能達穩定更是個問號。

 

據說導入經費直逼50億，對員工及導入顧問來說，這座南山的確是很難爬的山；對於極大的未知，就讓我們繼續觀望與拭目以待..