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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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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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