月份: 2022 年 10 月

Google應用神經網路開發音訊編碼器，不只壓縮音訊還能抑制噪音

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Google發表最新將人工智慧應用在音訊解編碼器的研究，釋出端到端神經解編碼器，這是一個應用神經網路的音訊解編碼器，可以提供高音質的音訊，並且支援清楚的語音、有雜音和回聲的語音，甚至是混雜音樂、語音和環境音的音訊，Google提到，SoundStream是第一個可以處理語音和音樂的神經網路解編碼器，可以在智慧型手機上即時執行。

音訊解編碼器用於有效率地壓縮音訊，以減少儲存和網路頻寬需求，而理想的情況，音訊解編碼器的存在，應該要讓使用者無感，包括無法察覺解碼後的音訊，與原始音訊間存在差異，而且解編碼的過程，也不能產生可察覺的延遲。

市面上以及Google的各種影音服務，大量使用了音訊解編碼器，像是Opus和增強型語音服務（Enhanced Voice Services，EVS）。Opus是一種多功能語音和音訊解編碼器，支援從6 kbps到510 kbps的位元率，已經被Google用於視訊會議平臺Meet，還有串流媒體服務YouTube等應用程式中。而EVS則是3GPP標準化機構所開發，是針對行動電話所開發的解編碼器，和Opus相同，是能夠處理多種位元率的多功能解編碼器。

這兩種解編碼器雖然可以在中低位元率中表現出色，但是在極低位元率，像是小於等於3 kbps的情況，音質就會急轉直下，Google提到，過去人類利用專業知識，以及增加壓縮演算法的效率，來最佳化音訊的處理，但最近研究人員開始使用機器學習來代替人工設計，以資料驅動的方法學習解編碼音訊。

Google發布最新的端到端神經解編碼器SoundStream，其主要技術便是使用神經網路，由編碼器、解碼器和量化器組合而成，所有這些都經過端到端訓練。編碼器會將輸入的音訊，串流為編碼訊號，接著使用量化器對其進行壓縮，並且使用解碼器將訊號轉換回音訊。

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研究人員提到，SoundStream使用了神經音訊合成領域中，目前最先進的解決方案，透過訓練判別器（Discriminator），計算對抗性和重建損失函式的組合，讓重建的音訊聽起來就像是未壓縮的原始音訊，進而提供高品質音訊輸出。

經過訓練後，解碼器和編碼器可以分別在單獨的客戶端運作，以提高網路傳輸高品質音訊的效率。SoundStream處理音訊的效率非常好，特別是在低位元率的情況，研究人員解釋，SoundStream使用3 kbps位元率所提供的音訊品質，超過使用12 kbps位元率的Opus，以及9.6 kbps的EVS，位元率是這些解編碼器的三分之一到四分之一，這代表SoundStream可以使用更小的頻寬，提供類似的音訊品質。

在早前，Google發表了基於回歸網路的音訊解編碼器，而與SoundStream比起來，SoundStream仍然優於Lyra當前的版本，研究人員也提到，在傳統音訊處理工作管線中，壓縮和增強使用不同模組進行，但這樣的方法會增加系統延遲。而Google採取不同的策略，將壓縮和增強功能綜合在同一個模型中，能夠同時進行壓縮和背景降噪，但又不增加延遲。

Google表示，SoundStream是將機器學習技術，應用在音訊解編碼器中重要的一步，比目前最先進的解編碼器Opus和EVS效果更好，而且只需要部署一個可擴展的模型。SoundStream會與下一版本的Lyra一起發布，藉由整合SoundStream與Lyra，開發人員可以利用現有的Lyra API和工具，來提供更好的音質。

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十年養成玉山AI力，下一步瞄準零接觸金融

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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）

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。

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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

資料來源：玉山金控，iThome整理，2021年8月

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【玉山AI力關鍵人物：玉山金控科技長張智星】玉山科技長的3大AI核心戰略

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玉山金控科技長張智星　（圖片來源／玉山金控）

玉山AI應用如何成功遍地開花？

靠「AI大腦和IT神經系統」是簡答，背後嚴密的中長期策略規畫才是詳解。玉山金控科技長張智星，就是關鍵領軍人物。這位帶頭跑的指揮官，如何思考玉山AI的發展方向？如何進一步運用玉山科技實力，來發揮AI服務效益？

他列出了三項重要原則，來說明玉山AI戰略。

AI戰略一：深化創新

首先是深化創新。「要不斷創新、深化創新，」張智星解釋，不只技術要創新、服務要創新、平臺要創新，還要「第一層次、第二層次和第三層次往下深化創新。」

比如，玉山在對客戶服務的自然語言處理（NLP）策略上，就先從文字聊天機器人做起。他們在2017年聯手IBM，共同打造玉山小i隨身金融顧問，來提供外匯諮詢、信用卡推薦和房貸利率評估等三大金融問答服務。

這也是玉山第一次大動作將AI嵌入顧客服務，讓使用者透過Line和臉書Messenger就能詢問小i相關問題、得到解答。

再來，玉山進一步深化NLP客服應用，透過客服語音分析推動數位導流。他們建立一套NLP模型，來分析每通客服通話、找出顧客問題，並以簡訊發送相關連結和使用教學，來給顧客參考。

甚至，玉山還進一步走向語音生成，開發一套語音引擎，讓自動撥號系統能以語音方式提供顧客一次性密碼（OTP）。接下來，他們要以此為基礎，繼續擴展語音服務種類。

玉山NLP應用一路走來，先從容易入門的聊天機器人試水溫，再投入NLP技術研究，現在甚至朝NLP中難度更高的自然語言生成（NLG）邁進，在在說明玉山AI深化創新的例子。

AI戰略二：兼具穩定和韌性

玉山科技長的第二個AI戰略目標，是「穩定和韌性」。

「金融是受高度監管的單位，因此要確保AI模型的穩定和韌性。」張智星舉例，這次臺灣疫情爆發，全國進入三級警戒，民眾長時間在家、刷卡習慣改變，詐騙手法也跟著更新，進而影響玉山自行開發的信用卡盜刷偵測模型準確度。

他甚至用「震撼」來形容疫情對模型的衝擊。「以前，我們從不認為模型會出什麼問題，」張智星表示，信用卡盜刷偵測模型上線後，表現一直很穩定，直到今年疫情爆發、業務單位告知模型效度不如以往後，他與智能金融處團隊立刻著手處理。

「這是事先沒預料到的，世界在變化，我們才跟著感受到它的變化。」這次震撼教育，讓玉山意識到大局勢對模型的影響有多大。「若系統抓不到趨勢，就不會穩定，」張智星指出，智金處從這次事件中，了解到有些模型得隨時抓取新資料、重新訓練，再重新上線，以維持準確性。

他也舉例，這次疫情加劇，玉山短短幾天湧入大量勞工紓困專案，是去年的十倍。為快速消化這些爆量申請，團隊調整先前開發的RPA和AI，來自動化文件審核流程。

但也不是所有模型都得時時更新。以票據手寫辨識模型為例，這個模型的主要任務是辨識支票手寫金額，但手寫風格變化緩慢，再加上玉山開發模型時，就已收集大量、多元的資料來訓練模型，因此只要適時調整即可。

張智星也補充，穩定和韌性不只適用於模型，還適用於開發AI用的平臺工具。智金處擁有100多名人力，其中50人負責開發、50人負責維運技術平臺，這個技術平臺，包括了玉山用來開發新模型的AI研發雲，以及將模型串接到業務單位的MLaaS平臺。

因為看重穩定和韌性，玉山今年也大力推動MLOps，來加強AI模型上線後的維運管理，比如自動觸發模型重新訓練、重新上下架等。

AI戰略三：平臺式的落地

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隨著技術的不斷提升新觀念、新技術、新設備的不斷加入。

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

玉山科技長的第三個AI戰略原則，則是平臺式的落地。

「有好的深化創新、穩定和韌性，下一步就是如何落地、找到能發揮的平臺。」張智星這句話的關鍵有兩個，一個是利用平臺開發出穩定的AI模型，另一個是將這些模型落地到業務場景平臺，來維持源源不絕的AI開發和落地，長長久久地進行。

在平臺部分，玉山先是建立了AI研發雲和MLaaS平臺兩大工具，來開發、串接AI模型。以AI研發雲來說，它以世界主流的底層開源框架Kubernetes（即K8s）為基礎，再以網頁介面搭配Jupyter Notebook開發環境，來提供給資料科學家使用。

AI研發雲開發的模型，經測試穩定後，就會打包、部署到MLaaS平臺，以API呼叫方式，來與業管系統介接。這麼做的優點是，系統與系統間的邊界非常清楚，業務邏輯保留在前端系統，後端模型可自行更新，不必遷就前端系統。

有了開發、串接的技術平臺，接下來，就是利用這些AI模型，來精進業務平臺服務，達到智慧化決策目標。比如，他們透過AI審核模型，來加速玉山e速貸平臺的貸款申請流程，最快58秒就能撥出貸款。

借鏡科技業經驗吸引人才

推動金融AI不只要有戰略，「人」也很重要。

「我們常比對科技公司，他們怎麼做，我們就思考怎麼做。」張智星舉例，玉山近來開始建立工程師職等，設立不同級別的工程師職稱，比如助理工程師、主任工程師、首席工程師，要讓想踏進金融業的工程師，清楚知道未來在玉山的職涯發展。他們希望透過這個方式，來吸引更多人才。

此外，就連工程師的辦公型態，也是玉山考量的新方向。因為，疫情爆發時，智金處八成人員居家辦公，證明了不必到辦公室，也能執行任務。

這讓他們思考，疫情結束後是否該保留居家辦公這個工作型態。「因為，許多科技公司都採虛擬辦公，不需實體辦公室，」張智星分析，虛擬辦公不僅省下辦公室成本，還有機會招募到不同國家的人才，「這正是我們在討論的議題。」

不只工作職稱和型態參考科技業經驗，玉山還有一點，也借鏡了科技界作法。近年來，玉山積極與頂尖學術機構辦理產學合作，先後與交大、臺大、中研院等機構，共同設置玉山AI研究中心，來探索前瞻技術應用潛力。

這是因為，「學校能把最新技術源源不斷帶進產業，甚至是人才，讓技術發展更完整，」他說。

不可否認，科技是推動玉山創新的一大關鍵。「玉山銀行、玉山金控，乾脆稱玉山科技好了，因為科技占了玉山很大一部分，」他形容，科技是玉山的觔斗雲，讓玉山跑得更快、飛得更遠。

 玉山科技長：臺灣要發展AI國力 

玉山AI應用遍地開花，開源模型扮演關鍵角色。玉山金控科技長張智星指出，玉山關注的AI技術很廣，舉凡自然語言處理（NLP）、語音合成、影像辨識、生物認證、聲紋辨識、活體偵測等，都在研究範圍內。通常，他們會採用現有的開源預訓練模型，再用自家資料來微調，將模型調整為適合玉山場景的AI系統。

比如，他們會用Google三年前開源的經典NLP預訓練模型BERT，來微調成能揪出反洗錢黑名單的AI幫手。「這類NLP開源模型準確度很高，只需微調一點就行，」他說。

甚至如BERT、Transformer這類開源NLP模型，在玉山內部已運用得滿坑滿谷了。正因如此，張智星深刻體會到，AI代表國力，比如Google耗費上千萬美元打造BERT，免費開源給全球社群使用，讓資源不足的使用者，也能使用昂貴的模型，在在彰顯美國AI國力。

但由OpenAI打造、比BERT還強大的自然語言生成模型GPT-3，就未開源給全球使用者使用。企業若有需求，只能選擇其他次等的開源模型。對玉山來說，為進一步探索比開源模型更深入的突破性技術，他們得積極與學術機構合作，找出有潛力的前瞻性技術、打造金融新服務。

因此，他也悟出：「臺灣不能只等別的國家開源模型，也要有能力自行開發。」張智星直言，對臺灣來說，唯一的解方是靠政府發起，以政府的資源和力量，號召臺灣企業、學界投入研發，打造臺灣專屬的大型預訓練模型。

「至少科技部、國網中心要出來，提供運算資源來讓產學界開發，」他強調：「這種特別時刻，要動員整體國家力量，才會更快與國際接軌。」

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【從技術研發到加速服務落地，AI團隊不斷轉型再進化】玉山AI力關鍵團隊如何養成

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經過數十年發展、改組，玉山大數據分析團隊CRV在2019年正式轉型為智能金融處，由玉山金控科技長張智星（前排中）擔任處長，來打造玉山各種金融AI應用，同時維運內部AI開發平臺。（圖片來源／玉山銀行智金處）

三年前，時任玉山金控科技長陳昇瑋，不只定調玉山AI發展藍圖，還與當時的玉山金控暨銀行總經理黃男州，做了個重大的決定。

他們拍板終止數個正在進行、每個都上千萬元等級的專案，集中資源投注在AI上，來強化資料團隊的AI應用能力。這項決定，催生了玉山AI化的主力推手──智能金融處（簡稱智金處），在短短兩、三年內打造AI研發專用的技術平臺，還經手半百個AI專案，將不少AI系統內化到日常工作流程，成為玉山人的必備工具。

可三年前，沒人知道這個轉型決策是好是壞，全臺也沒先例可循，玉山只能一步步且戰且走。

十多年不斷改組轉型：從CRV大數據分析到CTOO定調AI發展路線

其實玉山這一步，已經醞釀十多年。早在2006年，玉山就於金控底下設置大數據分析團隊CRV（Client’s Risk &Value），瞄準顧客風險價值，來探勘既有的客戶KYC（Know Your Customer）資料，更細緻地將客戶分群。除了內部資料，他們還梳理客戶複雜的外部數位足跡，來開發顆粒度更細緻的個人化推薦服務，奠定了精準行銷基礎。

這些經歷，強化了他們的資料分析能力，漸漸累積商業智慧（BI）以外的資料處理經驗。2013年，CRV更朝資料科學應用發展，開始將資料分析成果運用與數位業務，還要從更大量、動態變化的數據中，挖掘有意義的洞察。

那幾年，正逢新技術不斷崛起。2010年，世界第一個加密貨幣交易所誕生，掀起區塊鏈去中心化技術的應用浪潮；2012年，深度學習在ImageNet大賽中崛起；AR/VR也隨著智慧型手機和裝置普及，開始竄紅。

一如追逐新技術的科技公司，玉山也成立專門組織來研究新技術。2015年，玉山創新發展中心（Innovation Development Center，IDC）誕生，來研究AI、區塊鏈等技術，CRV則繼續專攻大數據分析。但經過1、2年運作，團隊意識到，IDC終究是以資料為創新導向的組織，並非完全以研究新技術而成立的組織，難以將技術落地到服務中。

於是，玉山調整方向，在2017年初成立創新實驗室（Innovation Lab），來研究區塊鏈、AI、身分辨識、電子支付、大數據和AR/VR等六大前瞻性技術，同時在實驗室下設研發、商轉、顧問和育成四大中心，拓展技術人才資源布局。

不過，改變的腳步並未停下。2018年，玉山再次調整方向，這一次，他們打破臺灣金融界先例，成立科技長辦公室（CTO Office），找來已故臺灣人工智慧學校執行長陳昇瑋擔任科技長，來加速金融科技研發和落地。那段時間裡，創新實驗室的所有工作，也轉移到科技長辦公室執行。

但新興技術這麼多，科技長如何選擇有潛力的技術？「昇瑋上任後，隨即與產學討論，確認AI能改善商業模式和獲利模式，因此決定全力發展金融AI，」現任玉山金控科技長張智星回憶。這個決定，定調了玉山科技發展藍圖，讓玉山過去十多年來科技實力的積累，有了新方向。

直奔銀行第一線，開發底層工具作內部AI供應商

玉山對AI策略的重視程度之高，不惜終止了幾個千萬元等級的專案，挪出資源改集中到AI研發上。不只如此，他們還在2019年成立了專責單位，來實踐AI藍圖。

這個單位，就是玉山AI化的核心推手──智能金融處，由科技長出任處長，指揮團隊建置AI底層架構、開發AI系統。而CRV也功成身退，轉型為智金處來推動金融AI服務的使命。雖是一脈相承的單位，但有別於設置在金控層級的CRV，智金處則隸屬於銀行。在這個位置，「可以做第一線業務，也更容易從第一線視角觀察使用者需求，」張智星點出這項組織設計的戰略意義。

智金處到底做哪些事呢？張智星以「內部AI供應商」這個角色來形容。

許多企業內部AI部門，常是負責AI技術研發，也參與各部門不同的AI專案，共同開發。但玉山智金處更進一步，把這些AI技術，打造成一套內部專用的AI服務產品，讓各單位可以自行運用。

例如，玉山智金處在2018年第一季，開始著手打造機器學習服務（MLaaS）平臺，作為內部開發AI的共用支援服務。他們的設計思維，是將MLaaS平臺視為一種外掛機制，透過Web服務串接現有系統。當有系統需要某項AI功能時，直接用API呼叫對應的MLaaS服務，API就會回傳AI模型推論的結果。這個作法，等於將AI嵌入現有系統，讓系統具備內建的AI能力。不只提供AI推論功能，MLaaS平臺還具備模型訓練、資料ETL的功能。

張智星解釋，MLaaS平臺的服務對象是系統，特色是「快、準，」不只講究嵌入到其他系統的上線運作速度要快， 還特別注重提供AI推論結果的速度，也要快。

以信用卡盜刷偵測模型來說，MLaaS平臺的模型可以做到在0.1秒內回傳推論結果至前端系統，並且準確度要達到業管單位的要求。他透露，為了維持模型的準確度，智金處更決定在今年推動MLOps，來協助團隊監控模型表現，即時更新模型或下架，來維持判斷品質。

這一點，點出了智金處與一般AI研究單位的另一個不同之處。智金處還要負責AI模型後續的維運，張智星說明，舉凡模型上線後的表現監控、利用新資料再訓練等工作，都包含在內。舉例來說， 疫情間民眾的消費模式改變，智金處每周就得利用當周收集的新資料，來更新信用卡盜刷偵測模型，以保持模型準確度。

除了MLaaS平臺，智金處還建立另一個內部共用的工具型服務──AI研發雲。這朵AI研發雲可以用來建立一個開發環境，具備各種函式庫，供不同專案的開發者共用資料、建立模型，甚至是嘗試新點子，「就像沙盒一樣，」張智星說。

與資訊處、數金處三方合作，打造玉山金融科技服務

智金處提供AI開發服務，但模型訓練牽涉到資料收集、資安等議題，因此也得和資訊單位分工合作。「整體系統維運、資料庫建置、防火牆設置等工作，都由800人規模的資訊處負責。」張智星補充，玉山銀行資訊處掌管大型系統的建置， 也負責對外服務平臺開發、大型資料庫建置，以及資安維護等工作。

另一方面，玉山銀行旗下還設置了數位金融處（簡稱數金處），負責數位金融應用相關的工作，這個單位比智金處早幾年成立，兩者性質相仿，都編制在銀行下，目標都是推動金融科技應用。不過，數金處聚焦普惠金融、智慧金融和場景金融等更業務面的發展，舉凡數位品牌如e.Fingo、e指系列、行動銀行和玉山Wallet等，都由數金處負責設計、開發。

同樣地，數金處這些系統背後的維運、資料庫建置等工作，還是由資訊處掌管，而是數金處開發的服務需要用到AI功能時，智金處也會投入開發、建模。張智星表示，玉山資訊處、智金處、數金處三方協力，正是彰顯玉山金融科技力的關鍵。

不只做AI，還三管齊下打造玉山科技力形象

不過，智金處的職責不只這些。

他們還有一個特別的任務──品牌經營，負責展現玉山科技力的形象。他們將品牌經營分為對內和對外，對內，智金處得負責技術推廣，時常到各單位舉辦服務宣導活動，解釋智金處兩套AI 開發平臺的功能和成效，也會主動至不同單位訪談需求。

幾年下來，這個做法建立了玉山內部對智金處的共同形象，也就是負責提供內部AI服務，甚至玉山科技聯隊的其他部門，如資訊處、數金處，也都讚賞MLaaS平臺這樣的內部服務。

對外品牌經營上，智金處則三管齊下，透過三種管道來展現玉山科技力品牌形象。首先，他們鎖定學術圈，在多家頂尖大學設置玉山AI暨金融科技研發中心，與專精特定技術的師生展開研究；同時，他們也積極到合作學校演講，分享金融科技實務經驗和發展。如此一來，智金處不只能快速接觸最新的AI技術進展，也能展現玉山積極擁抱科技的形象。

再來，第二個管道是，智金處透過AI競賽，一方面吸引人才，一方面傳達玉山對AI技術的重視，一方面也藉助群眾智慧，來精進自家的分析方法。玉山自2018年開始，每年舉辦人工智慧公開挑戰賽，提供去識別化資料，來吸引AI好手解決真實世界的金融問題。光是前四屆就有約5,700人次參賽者，一半是學生，另一半則來自不同領域的AI在職人員。其中兩屆的冠軍，後來都加入玉山AI團隊，成了多項高難度非結構化資料分析專案的助力。

最後，智金處也積極融入技術社群，參加不少開發者論壇和技術圈活動，像是臺灣Pycon數位論壇，來樹立玉山對各種技術開放心態的形象。

借鏡國外多家科技銀行經驗，智金處要人人具備寫程式和資料處理的基本能力

智金處要經營企業品牌，還要懂業務需求、打造底層架構、開發AI系統，他們用什麼樣的組織文化，來培養如此強大的韌性？

這在智金處成立時，就埋下伏筆了。當時，智金處核心成員遠赴國外參訪不少科技銀行，他們想借鏡這些銀行的經驗，來發展玉山金融科技策略。他們與這些銀行技術長促膝長談，話題涵蓋硬體規格、開發模式、工程師特質和人才選擇，一次請教清楚。

最令他們印象深刻的是，國外不乏以工程師主導的銀行，有些銀行組織中的工程師人力占比甚至高達到8成，其餘2成才是業務、法務、會計。而這80%的工程師，完全掌握金融業務產品的開發。甚至，智金處還觀察到，有些技術長會親自跳到第一線寫程式、盯專案，這在層層分工的金融界，是非常少見的作法。

於是，玉山團隊回臺後，開始思考如何塑造智金處的組織文化。雖然無法如國外科技銀行般，以8成工程師為主來帶動AI發展，但陳昇瑋決定，要求所有同仁在3個月內學會Python程式語言。他希望，智金處人人都能具備相同的邏輯思考語言。

這個決定，也漸漸塑造出智金處新的行事風格。過去，CRV時代著重BI 分析，負責大數據研發的同仁，多為企管、統計出身，而且習慣使用套裝軟體工具。經過兩、三年發展，這個氛圍逐漸轉換為以機器學習技術運用、自行開發程式和資料處理為主的工作型態。

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智金處成員既要具備金融領域知識，也得擁有資料處理的基本能力，就連非開發人員的商業分析、產品經理等人，也要求能操控資料庫、執行特徵化（Featurization），甚至連資料預處理都很熟悉。「最重要的是，大家能以同一種思維語言溝通，更能在業管單位和IT單位間切換思考，」張智星說。

再調組織催生企劃部研究法規，招人準則是夠聰明、學習能力強

除了培養內部人才技能來實踐AI策略，智金處也不斷調整組織架構，來配合銀行未來發展目標。起初，智金處內部只簡單分為智能分析部和智能系統部兩大單位，期望成員將自己視為產品開發者，而非只受限於工程師單一角色。

但隨著時間推移，他們意識到進一步分工的必要。今年初，智金處也進行了一次大改組，新增設智能系統部、智能企劃部，原本的智能分析部則改為智能服務部，共有三個部門。在智能服務部下，還細分為智能應用科、智能風險科和智能技術科。

這麼做，是為了更細緻地分工。舉例來說，為了將AI融入到銀行業務，就需要懂業管單位需求的智能應用科，來扮演溝通橋樑；而智能技術科，則專門打造AI模型。開發模型時，則有智能風險科來提供信評、風險等相關金融專業領域的知識，幫助資料科學家團隊訓練出更貼近需求的AI。

特別的是，智能企劃部是智金處下專門研究金融法規的單位。玉山解釋，智金處設置於銀行之下，雖能執行第一線業務，但也必須符合許多法遵要求。於是，企劃部因應而生，專門負責法規研究，不只要幫團隊找到合規、好用的系統，還要找出法規可突破之處，讓研發團隊先做足準備。

由於智金處的多元特性，他們在招募人才上也有一套偏好。他們的招人準則很簡單，只要具備程式能力且夠聰明、學習能力強，就會納入考量。智金處特別看重學習能力，因為，團隊雖然專攻機器學習，但要解決的問題五花八門，周遭的同事或前輩不見得能幫上忙，得靠自己查資料、研究。

這個過程，可能很挫折。但強大的學習能力，就能克服這個難關；智金處可望吸引夠聰明、有強大學習心態的人才，因為他們有各式各樣有趣的問題，等待人才來解決。

AI供應商只是起點，未來要成為金控金融科技推手

回首來時路，玉山技術發展與組織轉型息息相關，從數十年前的大數據分析團隊CRV，一路改組轉型到現在的智金處，在這個過程中，他們歷經了商業洞察提供者、資料加值提供者、模型服務提供者的定位轉換，每個時代都被賦予不同的角色和使命。內部AI供應商，也只是智金處所有的其中一個身分。

玉山對智金處充滿期待，他們寄予厚望，要智金處成為玉山金融科技發展的主力，甚至扮演玉山第三個十年目標「科技的玉山」核心推手，以科技帶領所有業務。

一如玉山金控暨銀行資訊長謝萬里在2016年揭露：「玉山要成為資訊科技公司！」也如同2018年，陳昇瑋一上任玉山金控科技長所喊出：「玉山要成為領有金融執照的科技公司！」現在，張智星接棒玉山科技長後強調：「我們往同一個方向繼續邁進。」這個科技玉山的方向，一直沒有改變。

 玉山AI組織發展史：從資料倉儲、資料科學到AI 

 2006年 

成立大數據分析團隊CRV，著重資料倉儲分析、風險模型，以及商業智慧分析應用

 2009年 

開始發展客群導向的精準行銷

 2013年 

開始將資料分析成果應用到數位業務

 2015年 

成立創新發展中心（IDC）來研究新技術，2年後收回

 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；實驗室下設研發、商轉、顧問和育成四大中心，拓展技術人才資源佈局

 2018年 

成立科技長辦公室，定調玉山AI發展藍圖，由已故臺灣人工智慧學校執行長陳昇瑋擔任科技長

 2019年 

玉山銀行下設智能金融處（即智金處），由科技長指揮建置AI開發平臺和串接平臺。CRV功成身退，轉型為智金處

 2020年 

由臺大金融科技中心主任張智星接任玉山金控科技長一職

 2021年 

智金處改組，將原智能分析部改為智能服務部，以強調服務落地，下設智能應用科、智能風險科及智能應用科；並新增智能企劃部，負責服務落地的相關法遵風管等議題；智能系統部持續承接系統開發與平臺建置等任務

資料來源：玉山金控，iThome整理，2021年8月

 智金處與數金處、資訊處的分工 

資訊處、數金處和智金處是玉山科技聯隊中的鐵三角，智金處扮演AI大腦，資訊處是神經系統，數金處則運用AI大腦和神經系統發展數位應用，這是玉山推動金融科技服務的鐵三角，另外還有一個人數較少而未列入的資安處，則扮演煞車的角色。

 智金處  打造AI研發雲和MLaaS平臺，作為AI系統開發的兩大工具，負責建模、訓練、部署和模型維運

 數金處  鎖定普惠金融、智慧金融和場景金融，負責設計、開發數位金融服務的各種平臺

 資訊處  建置及管理大型核心系統和交易系統、資料庫、防火牆等，也會開發對外服務系統與平臺

資料來源：玉山金控，iThome整理，2021年8月

https://www.ithome.com.tw/news/146183

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