AI助攻普惠金融／數據孤島 不利豐富度

國內不少金融業者大約從四、五年前開始導入分析式AI，面對新一波生成式AI大浪，他們是期待又怕受傷害。

六年多前的中信銀，AI團隊由原本負責風控的數據暨科技研發長王俊權一人成軍，如今人數已達三位數，幾乎等同一家中型科技公司規模。雖然金融機構掌控客戶金流，可從客戶資金流向，判斷出客戶有沒有小孩，有沒有養寵物，喜歡買什麼消費品，投資偏好跟旅遊習性是什麼，但實際上，金融機構跟客戶，還是不夠熟。

「我們大致算過，消費者一天內與金融業的往來不會超過15分鐘。」王俊權表示，這意味一天當中的其他時間，客戶都在與其他社羣平臺、電商平臺等產生連結，這些平臺將資訊合縱連橫，要精準掌握客戶需求，不是難事。

由於金融業屬於高數據壁壘行業，儘管掌有客戶敏感個資，卻不能隨意分析、應用，形成業者痛點。

一位金控主管也說，現階段金融機構有如各自坐擁一座座資料孤島，「我們出不去，別人也進不來」，但相較其他產業如電商業者，金融業在資料的豐富度上，就會落後。

由此點出，金融資料在重重防護下，雖確保了安全性滴水不漏，但是整體產業的長期競爭力也有隱憂，形同雙面刃。

爲改善此情況，金管會2021年公佈了「金融機構間資料共享指引」，去年11月調查顯示近100家金融機構已辦理、或正規劃辦理新增資料共享，然而，由於跨機構間有許多責任歸屬要釐清，廣泛落實仍需時間。

玉山金控（2884）科技長張智星也提及，在金融機構廣泛導入AI前，必須要有完善的資訊基礎建設，「資料治理」將是金融業者在面對AI時代，一切的根本。

張智星迴憶，玉山銀在1992年成立，當時可謂數位資料的「蠻荒時代」，尚未有電子化的資料庫，當年能以「txt」文字檔來記錄客戶資訊，就已經不錯了。此後，隨文書處理及各種資料庫軟體普及，玉山銀纔開始陸續建置數位化資料庫。

他提到，單有資料庫並不夠，在資料運用上，資料品質尤其重要，一方面原因是資料可能有缺漏，二方面是資料可能不夠「乾淨」，摻雜無關資訊，這時就需要人費心「清資料」了。

資料治理要耐得住「繁」與「煩」，舉凡從收集資料的業務單位、儲存資料的數據中臺，再到分析單位之間，資料各項欄位格式都須一致。

此外，在橫跨數十年的龐雜資料中，若源頭的數據有變更，所有連動的相關資料也須隨之調整，以便後續可分析建模應用。

張智星表示，跨部門之間的資料使用管理，也是一門學問。以玉山金爲例，資料分爲「基礎公用」、「協定公用」、「機敏管制」三種類型分級治理。

基礎公用資料，允許所有單位可自由取用；協定公用資料，因涉及法規及合約，如與外部單位簽約購置的資料，欲使用者須徵得資料擁有者同意才得使用；最高級別的機敏管制資料，則與客戶資產及營運機密相關，制定了更嚴格的取用規範。