【从技术研发到加速服务落地，AI团队不断转型再进化】玉山AI力关键团队如何养成

三年前，时任玉山金控科技长陈昇玮，不只定调玉山AI发展蓝图，还与当时的玉山金控暨银行总经理黄男州，做了个重大的决定。

他们拍板终止数个正在进行、每个都上千万元等级的专案，集中资源投注在AI上，来强化资料团队的AI应用能力。这项决定，催生了玉山AI化的主力推手──智能金融处（简称智金处），在短短两、三年内打造AI研发专用的技术平台，还经手半百个AI专案，将不少AI系统内化到日常工作流程，成为玉山人的必备工具。

可三年前，没人知道这个转型决策是好是坏，全台也没先例可循，玉山只能一步步且战且走。

十多年不断改组转型：从CRV大数据分析到CTOO定调AI发展路线

其实玉山这一步，已经酝酿十多年。早在2006年，玉山就于金控底下设置大数据分析团队CRV（Client\'s Risk &Value），瞄准顾客风险价值，来探勘既有的客户KYC（Know Your Customer）资料，更细致地将客户分群。除了内部资料，他们还梳理客户复杂的外部数位足迹，来开发颗粒度更细致的个人化推荐服务，奠定了精准行销基础。

这些经历，强化了他们的资料分析能力，渐渐累积商业智慧（BI）以外的资料处理经验。2013年，CRV更朝资料科学应用发展，开始将资料分析成果运用与数位业务，还要从更大量、动态变化的数据中，挖掘有意义的洞察。

那几年，正逢新技术不断崛起。2010年，世界第一个加密货币交易所诞生，掀起区块链去中心化技术的应用浪潮；2012年，深度学习在ImageNet大赛中崛起；AR/VR也随着智能手机和装置普及，开始窜红。

一如追逐新技术的科技公司，玉山也成立专门组织来研究新技术。2015年，玉山创新发展中心（Innovation Development Center，IDC）诞生，来研究AI、区块链等技术，CRV则继续专攻大数据分析。但经过1、2年运作，团队意识到，IDC终究是以资料为创新导向的组织，并非完全以研究新技术而成立的组织，难以将技术落地到服务中。

于是，玉山调整方向，在2017年初成立创新实验室（Innovation Lab），来研究区块链、AI、身份辨识、电子支付、大数据和AR/VR等六大前瞻性技术，同时在实验室下设研发、商转、顾问和育成四大中心，拓展技术人才资源布局。

不过，改变的脚步并未停下。2018年，玉山再次调整方向，这一次，他们打破台湾金融界先例，成立科技长办公室（CTO Office），找来已故台湾人工智能学校首席执行官陈昇玮担任科技长，来加速金融科技研发和落地。那段时间里，创新实验室的所有工作，也转移到科技长办公室执行。

但新兴技术这么多，科技长如何选择有潜力的技术？“昇玮上任后，随即与产学讨论，确认AI能改善商业模式和获利模式，因此决定全力发展金融AI，”现任玉山金控科技长张智星回忆。这个决定，定调了玉山科技发展蓝图，让玉山过去十多年来科技实力的积累，有了新方向。

直奔银行第一线，开发底层工具作内部AI供应商

玉山对AI策略的重视程度之高，不惜终止了几个千万元等级的专案，挪出资源改集中到AI研发上。不只如此，他们还在2019年成立了专责单位，来实践AI蓝图。

这个单位，就是玉山AI化的核心推手──智能金融处，由科技长出任处长，指挥团队建置AI底层架构、开发AI系统。而CRV也功成身退，转型为智金处来推动金融AI服务的使命。虽是一脉相承的单位，但有别于设置在金控层级的CRV，智金处则隶属于银行。在这个位置，“可以做第一线业务，也更容易从第一线视角观察使用者需求，”张智星点出这项组织设计的战略意义。

智金处到底做哪些事呢？张智星以“内部AI供应商”这个角色来形容。

许多企业内部AI部门，常是负责AI技术研发，也参与各部门不同的AI专案，共同开发。但玉山智金处更进一步，把这些AI技术，打造成一套内部专用的AI服务产品，让各单位可以自行运用。

例如，玉山智金处在2018年第一季，开始着手打造机器学习服务（MLaaS）平台，作为内部开发AI的共用支援服务。他们的设计思维，是将MLaaS平台视为一种外挂机制，透过Web服务串接现有系统。当有系统需要某项AI功能时，直接用API呼叫对应的MLaaS服务，API就会回传AI模型推论的结果。这个作法，等于将AI嵌入现有系统，让系统具备内建的AI能力。不只提供AI推论功能，MLaaS平台还具备模型训练、资料ETL的功能。

张智星解释，MLaaS平台的服务对象是系统，特色是“快、准，”不只讲究嵌入到其他系统的上线运作速度要快， 还特别注重提供AI推论结果的速度，也要快。

以信用卡盗刷侦测模型来说，MLaaS平台的模型可以做到在0.1秒内回传推论结果至前端系统，并且准确度要达到业管单位的要求。他透露，为了维持模型的准确度，智金处更决定在今年推动MLOps，来协助团队监控模型表现，即时更新模型或下架，来维持判断品质。

这一点，点出了智金处与一般AI研究单位的另一个不同之处。智金处还要负责AI模型后续的维运，张智星说明，举凡模型上线后的表现监控、利用新资料再训练等工作，都包含在内。举例来说， 疫情间民众的消费模式改变，智金处每周就得利用当周收集的新资料，来更新信用卡盗刷侦测模型，以保持模型准确度。

除了MLaaS平台，智金处还建立另一个内部共用的工具型服务──AI研发云。这朵AI研发云可以用来建立一个开发环境，具备各种函式库，供不同专案的开发者共用资料、建立模型，甚至是尝试新点子，“就像沙盒一样，”张智星说。

与资讯处、数金处三方合作，打造玉山金融科技服务

智金处提供AI开发服务，但模型训练牵涉到资料收集、资安等议题，因此也得和资讯单位分工合作。“整体系统维运、数据库建置、防火墙设置等工作，都由800人规模的资讯处负责。”张智星补充，玉山银行资讯处掌管大型系统的建置， 也负责对外服务平台开发、大型数据库建置，以及资安维护等工作。

另一方面，玉山银行旗下还设置了数位金融处（简称数金处），负责数位金融应用相关的工作，这个单位比智金处早几年成立，两者性质相仿，都编制在银行下，目标都是推动金融科技应用。不过，数金处聚焦普惠金融、智慧金融和场景金融等更业务面的发展，举凡数位品牌如e.Fingo、e指系列、行动银行和玉山Wallet等，都由数金处负责设计、开发。

同样地，数金处这些系统背后的维运、数据库建置等工作，还是由资讯处掌管，而是数金处开发的服务需要用到AI功能时，智金处也会投入开发、建模。张智星表示，玉山资讯处、智金处、数金处三方协力，正是彰显玉山金融科技力的关键。

不只做AI，还三管齐下打造玉山科技力形象

不过，智金处的职责不只这些。

他们还有一个特别的任务──品牌经营，负责展现玉山科技力的形象。他们将品牌经营分为对内和对外，对内，智金处得负责技术推广，时常到各单位举办服务宣导活动，解释智金处两套AI 开发平台的功能和成效，也会主动至不同单位访谈需求。

几年下来，这个做法建立了玉山内部对智金处的共同形象，也就是负责提供内部AI服务，甚至玉山科技联队的其他部门，如资讯处、数位处，也都赞赏MLaaS平台这样的内部服务。

对外品牌经营上，智金处则三管齐下，透过三种管道来展现玉山科技力品牌形象。首先，他们锁定学术圈，在多家顶尖大学设置玉山AI暨金融科技研发中心，与专精特定技术的师生展开研究；同时，他们也积极到合作学校演讲，分享金融科技实务经验和发展。如此一来，智金处不只能快速接触最新的AI技术进展，也能展现玉山积极拥抱科技的形象。

再来，第二个管道是，智金处透过AI竞赛，一方面吸引人才，一方面传达玉山对AI技术的重视，一方面也借助群众智慧，来精进自家的分析方法。玉山自2018年开始，每年举办人工智能公开挑战赛，提供去识别化资料，来吸引AI好手解决真实世界的金融问题。光是前四届就有约5,700人次参赛者，一半是学生，另一半则来自不同领域的AI在职人员。其中两届的冠军，后来都加入玉山AI团队，成了多项高难度非结构化资料分析专案的助力。

最后，智金处也积极融入技术社群，参加不少开发者论坛和技术圈活动，像是台湾Pycon数位论坛，来树立玉山对各种技术开放心态的形象。

借镜国外多家科技银行经验，智金处要人人具备写程式和资料处理的基本能力

智金处要经营企业品牌，还要懂业务需求、打造底层架构、开发AI系统，他们用什么样的组织文化，来培养如此强大的韧性？

这在智金处成立时，就埋下伏笔了。当时，智金处核心成员远赴国外参访不少科技银行，他们想借镜这些银行的经验，来发展玉山金融科技策略。他们与这些银行技术长促膝长谈，话题涵盖硬件规格、开发模式、工程师特质和人才选择，一次请教清楚。

最令他们印象深刻的是，国外不乏以工程师主导的银行，有些银行组织中的工程师人力占比甚至高达到8成，其余2成才是业务、法务、会计。而这80%的工程师，完全掌握金融业务产品的开发。甚至，智金处还观察到，有些技术长会亲自跳到第一线写程式、盯专案，这在层层分工的金融界，是非常少见的作法。

于是，玉山团队回台后，开始思考如何塑造智金处的组织文化。虽然无法如国外科技银行般，以8成工程师为主来带动AI发展，但陈昇玮决定，要求所有同仁在3个月内学会Python程式语言。他希望，智金处人人都能具备相同的逻辑思考语言。

这个决定，也渐渐塑造出智金处新的行事风格。过去，CRV时代着重BI 分析，负责大数据研发的同仁，多为企管、统计出身，而且习惯使用套装软件工具。经过两、三年发展，这个氛围逐渐转换为以机器学习技术运用、自行开发程式和资料处理为主的工作型态。

智金处成员既要具备金融领域知识，也得拥有资料处理的基本能力，就连非开发人员的商业分析、产品经理等人，也要求能操控数据库、执行特征化（Featurization），甚至连资料预处理都很熟悉。“最重要的是，大家能以同一种思维语言沟通，更能在业管单位和IT单位间切换思考，”张智星说。

再调组织催生企划部研究法规，招人准则是够聪明、学习能力强

除了培养内部人才技能来实践AI策略，智金处也不断调整组织架构，来配合银行未来发展目标。起初，智金处内部只简单分为智能分析部和智能系统部两大单位，期望成员将自己视为产品开发者，而非只受限于工程师单一角色。

但随着时间推移，他们意识到进一步分工的必要。今年初，智金处也进行了一次大改组，新增设智能系统部、智能企划部，原本的智能分析部则改为智能服务部，共有三个部门。在智能服务部下，还细分为智能应用科、智能风险科和智能技术科。

这么做，是为了更细致地分工。举例来说，为了将AI融入到银行业务，就需要懂业管单位需求的智能应用科，来扮演沟通桥梁；而智能技术科，则专门打造AI模型。开发模型时，则有智能风险科来提供信评、风险等相关金融专业领域的知识，帮助资料科学家团队训练出更贴近需求的AI。

特别的是，智能企划部是智金处下专门研究金融法规的单位。玉山解释，智金处设置于银行之下，虽能执行第一线业务，但也必须符合许多法遵要求。于是，企划部因应而生，专门负责法规研究，不只要帮团队找到合规、好用的系统，还要找出法规可突破之处，让研发团队先做足准备。

由于智金处的多元特性，他们在招募人才上也有一套偏好。他们的招人准则很简单，只要具备程式能力且够聪明、学习能力强，就会纳入考量。智金处特别看重学习能力，因为，团队虽然专攻机器学习，但要解决的问题五花八门，周遭的同事或前辈不见得能帮上忙，得靠自己查资料、研究。

这个过程，可能很挫折。但强大的学习能力，就能克服这个难关；智金处可望吸引够聪明、有强大学习心态的人才，因为他们有各式各样有趣的问题，等待人才来解决。

AI供应商只是起点，未来要成为金控金融科技推手

回首来时路，玉山技术发展与组织转型息息相关，从数十年前的大数据分析团队CRV，一路改组转型到现在的智金处，在这个过程中，他们历经了商业洞察提供者、资料加值提供者、模型服务提供者的定位转换，每个时代都被赋予不同的角色和使命。内部AI供应商，也只是智金处所有的其中一个身份。

玉山对智金处充满期待，他们寄予厚望，要智金处成为玉山金融科技发展的主力，甚至扮演玉山第三个十年目标“科技的玉山”核心推手，以科技带领所有业务。

一如玉山金控暨银行资讯长谢万里在2016年揭露：“玉山要成为资讯科技公司！”也如同2018年，陈昇玮一上任玉山金控科技长所喊出：“玉山要成为领有金融执照的科技公司！”现在，张智星接棒玉山科技长后强调：“我们往同一个方向继续迈进。”这个科技玉山的方向，一直没有改变。

 玉山AI组织发展史：从资料仓储、资料科学到AI 

 2006年 

成立大数据分析团队CRV，着重资料仓储分析、风险模型，以及商业智慧分析应用

 2009年 

开始发展客群导向的精准行销

 2013年 

开始将资料分析成果应用到数位业务

 2015年 

成立创新发展中心（IDC）来研究新技术，2年后收回

 2017年 

成立创新实验室（Innovation Lab），研究区块链、AI、身份辨识、电子支付、大数据和AR/VR等六大技术；实验室下设研发、商转、顾问和育成四大中心，拓展技术人才资源布局

 2018年 

成立科技长办公室，定调玉山AI发展蓝图，由已故台湾人工智能学校首席执行官陈昇玮担任科技长

 2019年 

玉山银行下设智能金融处（即智金处），由科技长指挥建置AI开发平台和串接平台。CRV功成身退，转型为智金处

 2020年 

由台大金融科技中心主任张智星接任玉山金控科技长一职

 2021年 

智金处改组，将原智能分析部改为智能服务部，以强调服务落地，下设智能应用科、智能风险科及智能应用科；并新增智能企划部，负责服务落地的相关法遵风管等议题；智能系统部持续承接系统开发与平台建置等任务

资料来源：玉山金控，iThome整理，2021年8月

 智金处与数金处、资讯处的分工 

资讯处、数金处和智金处是玉山科技联队中的铁三角，智金处扮演AI大脑，资讯处是神经系统，数金处则运用AI大脑和神经系统发展数位应用，这是玉山推动金融科技服务的铁三角，另外还有一个人数较少而未列入的资安处，则扮演刹车的角色。

 智金处  打造AI研发云和MLaaS平台，作为AI系统开发的两大工具，负责建模、训练、部署和模型维运

 数金处  锁定普惠金融、智慧金融和场景金融，负责设计、开发数位金融服务的各种平台

 资讯处  建置及管理大型核心系统和交易系统、数据库、防火墙等，也会开发对外服务系统与平台

资料来源：玉山金控，iThome整理，2021年8月