【玉山AI力关键人物：玉山金控科技长张智星】玉山科技长的3大AI核心战略

玉山AI应用如何成功遍地开花？

靠“AI大脑和IT神经系统”是简答，背后严密的中长期策略规划才是详解。玉山金控科技长张智星，就是关键领军人物。这位带头跑的指挥官，如何思考玉山AI的发展方向？如何进一步运用玉山科技实力，来发挥AI服务效益？

他列出了三项重要原则，来说明玉山AI战略。

AI战略一：深化创新

首先是深化创新。“要不断创新、深化创新，”张智星解释，不只技术要创新、服务要创新、平台要创新，还要“第一层次、第二层次和第三层次往下深化创新。”

比如，玉山在对客户服务的自然语言处理（NLP）策略上，就先从文字聊天机器人做起。他们在2017年联手IBM，共同打造玉山小i随身金融顾问，来提供外汇咨询、信用卡推荐和房贷利率评估等三大金融问答服务。

这也是玉山第一次大动作将AI嵌入顾客服务，让使用者透过Line和脸书Messenger就能询问小i相关问题、得到解答。

再来，玉山进一步深化NLP客服应用，透过客服语音分析推动数位导流。他们建立一套NLP模型，来分析每通客服通话、找出顾客问题，并以简讯发送相关连结和使用教学，来给顾客参考。

甚至，玉山还进一步走向语音生成，开发一套语音引擎，让自动拨号系统能以语音方式提供顾客一次性密码（OTP）。接下来，他们要以此为基础，继续扩展语音服务种类。

玉山NLP应用一路走来，先从容易入门的聊天机器人试水温，再投入NLP技术研究，现在甚至朝NLP中难度更高的自然语言生成（NLG）迈进，在在说明玉山AI深化创新的例子。

AI战略二：兼具稳定和韧性

玉山科技长的第二个AI战略目标，是“稳定和韧性”。

“金融是受高度监管的单位，因此要确保AI模型的稳定和韧性。”张智星举例，这次台湾疫情爆发，全国进入三级警戒，民众长时间在家、刷卡习惯改变，诈骗手法也跟着更新，进而影响玉山自行开发的信用卡盗刷侦测模型准确度。

他甚至用“震撼”来形容疫情对模型的冲击。“以前，我们从不认为模型会出什么问题，”张智星表示，信用卡盗刷侦测模型上线后，表现一直很稳定，直到今年疫情爆发、业务单位告知模型效度不如以往后，他与智能金融处团队立刻着手处理。

“这是事先没预料到的，世界在变化，我们才跟着感受到它的变化。”这次震撼教育，让玉山意识到大局势对模型的影响有多大。“若系统抓不到趋势，就不会稳定，”张智星指出，智金处从这次事件中，了解到有些模型得随时抓取新资料、重新训练，再重新上线，以维持准确性。

他也举例，这次疫情加剧，玉山短短几天涌入大量劳工纾困专案，是去年的十倍。为快速消化这些爆量申请，团队调整先前开发的RPA和AI，来自动化文件审核流程。

但也不是所有模型都得时时更新。以票据手写辨识模型为例，这个模型的主要任务是辨识支票手写金额，但手写风格变化缓慢，再加上玉山开发模型时，就已收集大量、多元的资料来训练模型，因此只要适时调整即可。

张智星也补充，稳定和韧性不只适用于模型，还适用于开发AI用的平台工具。智金处拥有100多名人力，其中50人负责开发、50人负责维运技术平台，这个技术平台，包括了玉山用来开发新模型的AI研发云，以及将模型串接到业务单位的MLaaS平台。

因为看重稳定和韧性，玉山今年也大力推动MLOps，来加强AI模型上线后的维运管理，比如自动触发模型重新训练、重新上下架等。

AI战略三：平台式的落地

玉山科技长的第三个AI战略原则，则是平台式的落地。

“有好的深化创新、稳定和韧性，下一步就是如何落地、找到能发挥的平台。”张智星这句话的关键有两个，一个是利用平台开发出稳定的AI模型，另一个是将这些模型落地到业务场景平台，来维持源源不绝的AI开发和落地，长长久久地进行。

在平台部分，玉山先是建立了AI研发云和MLaaS平台两大工具，来开发、串接AI模型。以AI研发云来说，它以世界主流的底层开源框架Kubernetes（即K8s）为基础，再以网页界面搭配Jupyter Notebook开发环境，来提供给资料科学家使用。

AI研发云开发的模型，经测试稳定后，就会打包、部署到MLaaS平台，以API呼叫方式，来与业管系统介接。这么做的优点是，系统与系统间的边界非常清楚，业务逻辑保留在前端系统，后端模型可自行更新，不必迁就前端系统。

有了开发、串接的技术平台，接下来，就是利用这些AI模型，来精进业务平台服务，达到智慧化决策目标。比如，他们透过AI审核模型，来加速玉山e速贷平台的贷款申请流程，最快58秒就能拨出贷款。

借镜科技业经验吸引人才

推动金融AI不只要有战略，“人”也很重要。

“我们常比对科技公司，他们怎么做，我们就思考怎么做。”张智星举例，玉山近来开始建立工程师职等，设立不同级别的工程师职称，比如助理工程师、主任工程师、首席工程师，要让想踏进金融业的工程师，清楚知道未来在玉山的职涯发展。他们希望透过这个方式，来吸引更多人才。

此外，就连工程师的办公型态，也是玉山考量的新方向。因为，疫情爆发时，智金处八成人员居家办公，证明了不必到办公室，也能执行任务。

这让他们思考，疫情结束后是否该保留居家办公这个工作型态。“因为，许多科技公司都采虚拟办公，不需实体办公室，”张智星分析，虚拟办公不仅省下办公室成本，还有机会招募到不同国家的人才，“这正是我们在讨论的议题。”

不只工作职称和型态参考科技业经验，玉山还有一点，也借镜了科技界作法。近年来，玉山积极与顶尖学术机构办理产学合作，先后与交大、台大、中研院等机构，共同设置玉山AI研究中心，来探索前瞻技术应用潜力。

这是因为，“学校能把最新技术源源不断带进产业，甚至是人才，让技术发展更完整，”他说。

不可否认，科技是推动玉山创新的一大关键。“玉山银行、玉山金控，干脆称玉山科技好了，因为科技占了玉山很大一部分，”他形容，科技是玉山的斤斗云，让玉山跑得更快、飞得更远。

 玉山科技长：台湾要发展AI国力 

玉山AI应用遍地开花，开源模型扮演关键角色。玉山金控科技长张智星指出，玉山关注的AI技术很广，举凡自然语言处理（NLP）、语音合成、影像辨识、生物认证、声纹辨识、活体侦测等，都在研究范围内。通常，他们会采用现有的开源预训练模型，再用自家资料来微调，将模型调整为适合玉山场景的AI系统。

比如，他们会用Google三年前开源的经典NLP预训练模型BERT，来微调成能揪出反洗钱黑名单的AI帮手。“这类NLP开源模型准确度很高，只需微调一点就行，”他说。

甚至如BERT、Transformer这类开源NLP模型，在玉山内部已运用得满坑满谷了。正因如此，张智星深刻体会到，AI代表国力，比如Google耗费上千万美元打造BERT，免费开源给全球社群使用，让资源不足的使用者，也能使用昂贵的模型，在在彰显美国AI国力。

但由OpenAI打造、比BERT还强大的自然语言生成模型GPT-3，就未开源给全球使用者使用。企业若有需求，只能选择其他次等的开源模型。对玉山来说，为进一步探索比开源模型更深入的突破性技术，他们得积极与学术机构合作，找出有潜力的前瞻性技术、打造金融新服务。

因此，他也悟出：“台湾不能只等别的国家开源模型，也要有能力自行开发。”张智星直言，对台湾来说，唯一的解方是靠-发起，以-的资源和力量，号召台湾企业、学界投入研发，打造台湾专属的大型预训练模型。

“至少科技部、国网中心要出来，提供运算资源来让产学界开发，”他强调：“这种特别时刻，要动员整体国家力量，才会更快与国际接轨。”