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美國百年富國銀行將AI與自動化視為數字轉型首要任務

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  在2016年第四季結束后,按照銀行資本額排名,富國銀行名列全美國銀行第3名,也是一家創立超過一百多年的老牌銀行,不過,富國銀行去年因假帳號事件,面臨1.85億美金的罰款,且業績也持續下滑,富國銀行企業模型風險部副總裁劉維政直言,財務長公開表明地說:「必須在2年之內,每年減少20億美金,怎么減少呢?必須用數字化、AI來代替人力,就這么直接!」
  富國銀行目前將AI技術與自動化視為首要任務,劉維政解釋,富國銀行希望透過AI技術,將銀行既有的流程自動化,并且藉由自動化的方式,可以節省更多的成本開銷,目前富國銀行在美國已關閉大約400間分行,但為了持續服務客戶,必須用數字化的方式,代替更多的人工作業。
  說到富國銀行的數字轉型歷程,劉維政表示,富國數字轉型的起步其實非常早,從1980年代就展開,富國銀行用當時既有的銀行服務,建立網路銀行,1990年代后開始聚焦于客戶關系管理(CRM)系統,他認為,當時建立這樣的系統可以看見客戶跨產品的資產,甚至,在行員這一端都可以看見,「當時來說,是一個非常困難的轉型!」
  他舉例,當客戶走進銀行時,行員不需要詢問客戶有哪些資產,而是可以直接在行員操作的系統上,直接看見客戶完整的「畫像」。
  接下來,進入2000年之后,富國銀行經歷了一項轉折,那就是網際網路泡沫化(Dot-com bubble),他坦言,事實上這樣的轉折,讓富國銀行開始行動端投入心力,也就是智慧型手機的興起,帶動App的開發。
  富國銀行企業模型風險部副總裁劉維政透露,富國數字轉型的策略是將AI技術與自動化視為首要任務,并將所有的數字通路整合在一起。
  無卡提款機策略取代金融卡,整合所有數字通路
  不過,劉維政表示,富國銀行推出不同的策略,稱為無卡提款機,他解釋,這樣的策略并非只是像臺灣中國信托推出的指靜脈無卡提款機,還是需要輸入金融卡密碼,而是一個更大的策略思考,「是要緊緊地與數字化相連結!」,也就是說不只是采取另一個方式,讓客戶登入帳戶,而是取代金融卡,整合所有與客戶互動的數字通路。
  他進一步解釋,提款機成為客戶App的延伸,今年3月富國銀行推出的無卡提款機,當客戶使用提款機時,會在客戶手機App給予一組序號,只要在提款機輸入序號,或是掃描手機序號,即可完成提款、匯款等服務,完全不需要金融卡。
  「數字轉型首先沖擊銀行的組織層面,」劉維政坦言,在數字轉型的歷程中,富國銀行最先面臨的是組織層面的沖擊,也就是說,以往,傳統的銷售方式是以人為主,現在增加了數字的通路方式,勢必要減少人力。
  他解釋,人力銷售的部分,分為前端和后端,例如傳統的銀行,后端的作業中心的單據工作都由人來處理,但是數字化之后,就不需要人,通通都由系統自動建檔,前端則是影響了銷售員的個人績效制度,舉例來說,原本某一個銷售員的客戶,透過手機或是網路銀行,這些數字的方式購買產品,這樣的績效是否納入計算,也需要多方衡量,且要改變既有的制度來配合。
  除了組織內人的層面,他補充,還有產品、通路和策略都受到沖擊,由于通路變多了,產品也要跟著變多元,「我們的解決方案是在對的時間賣對的產品給對的人!」劉維政認為,以前這是口號,因為沒有數字通路的配合,就無法真正落實這項目標,但是現在多了數字通路,就能達到精準行銷的策略。
  數字化為富國銀行帶來什么樣的改變?劉維政表示,美國不像臺灣有許多分行,多數客戶要到分行是必須開車行駛一段距離,「數字化真的提升了便利性。」這是他最有感的部分,除了提升地理性的方便性,他也點出美國的帳單相較于臺灣復雜,為此,富國也與Amazon的Alexa串接,提供客戶用語音的方式詢問帳單資訊,像是「Alexa,what's my bill next month?」,就能獲得財務狀況、帳單資訊等。
  為了與Alexa串接,富國銀行將原本以流程來劃分的多套系統,改成以功能為主的API,將各項功能API化,他也強調,推出這樣新型的服務,既有的流程就要重新設計,而且美國幾家大型的銀行也有類似的服務,美國CapitalOne和大通銀行,流程設計上的差異,就變得非常關鍵。
  「如果設定的過程要花1小時,那你就不想用了,」劉維政表示,富國設計設定流程時以簡便為主,因此,富國的策略就是以便利性得到更多的新客戶,他舉例,的確有客戶為了要用Alexa查詢帳單,但認為富國的設定流程較簡易,因此成為富國銀行的客戶。
  富國銀行整合所有數字通路,推出無卡提款機,當客戶使用提款機時,會在客戶手機App給予一組序號,只要輸入序號就能完成提款、匯款等服務。(圖片來源/富國銀行)
  銀行設計Chatbot對話過程有特殊眉角
  除了剛開始的設定流程需要花費心思,劉維政也提出了一項企業在設計對話機器人時,較少會注意的原則,「我們在NLP(自然語言處理)的階段,倒是有不少的投入,」他解釋,一開始富國也認為自然語言處理不是大問題,技術的確沒問題,但其實比較費心的是,「銀行的NLP與ㄧ般的不同,有許多相關的詞句是必須合法的。」他進一步說明,銀行在與客戶對話的互動過程中,都必須有所限制,像是一些歧視、敏感的字詞,或是涉及個人隱私的資訊,都要特別留意。
  另外,富國銀行最近也開始著墨于Chatbot的「Style」,也就是說,富國希望讓客戶在不同通路,與對話機器人的對話風格是一致的,他舉例,若同一位客戶今天是打電話,或是用Alexa去跟Chatbot對話,并不能讓客戶跟Alexa講話感覺是Alexa,可是打到客服中心變Mary,客戶會覺得銀行不了解客戶,因此,富國開始聚焦于Chatbot風格一致的研發,企圖讓客戶感受到即使是數字的服務,也是細致的。
  他補充,Chatbot與客戶的對話過程,也要考量每個客戶溝通習慣和方法都不同,舉例來說,有些人是很討厭羅嗦的,有些人是習慣講越詳細越好,因此,他認為,Chatbot要可以依照不同的客戶,提供客制化的對話方式。
  通路的部分,除了目前的Alexa之外,富國銀行在今年底之前,也會在自家的客服中心、網路銀行,加入對話機器人,提供更完整的服務。從服務的功能層面來看,富國一開始會先提供基本的理財服務,像是帳單資訊、付款,之后將會陸續提供投資、財務管理建議等服務。
  重視每一筆數據的來源可帶來額外價值
  即使富國銀行為了開發Chatbot,將內部系統API化,不過在公有云的策略上,還是相對保守,劉維政表示,富國不會將內部的系統放上公有云,只將部分放在私有云上,「我們則是花了2億美金,請數據倉儲公司幫我們做資料建置和改建,」他解釋,在資料搬移的過程,許多企業都認為就是像復制貼上一樣的方式,但是,「歷史資料的完整性,我們稱為Data Lineage,也就是這個數據從何而來,其中有什么樣轉變,對我們來說其實非常重要的!」
  他解釋,許多企業認為不需要保存太多資料,而將時間較久或當下認為不重要的資料刪除,不過,他則建議,要保留所有的資料,「你不知道你丟掉的是什么。」
  他舉例,錯帳的資料不只可以用在查帳,若是有一天為了評估系統的承載量,錯帳的資料就能讓企業知道,可能同時500人上線時,系統就會出錯,而且出錯的原因也可以追蹤,因此,富國重視Data Lineage,并妥善保存每筆資訊,才能在分析數據時,得到更多的價值。

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