#股怪教授 #財經小教室
【AI產業|中國大躍進】
AI正融入你我生活
AlphaGo在2017年擊敗了圍棋世界冠軍,
人工智能藉由最複雜的棋藝競技,
展現了自身強大的學習、運算能力。
而這些能力已融入在我們生活中,包含:
線上購物商品搜索與優惠越來越精準、
個人的健康、運動控管、
租車、物流的車輛路線配置、
機場海關的識別系統,
以及自駕車等。
在許多領域中,
AI已擔任重要的輔助腳色。
AI發展的四階段
創新工場創始人兼CEO李開復提出4個發展階段:
1. 互聯網智慧化:透過互聯網的巨量數據,網站與APP可獲得深度學習,讓讓戶使用更為便利。
2. 商業智慧化:這一波疫情最有感,許多企業無法從事實體業務,因此加速將手中的市場資料數據化,並架構出新的商業模式。
3. 實體世界數位化:移動支付、線上叫車、外送平台、無人商店都還只是一部分,未來還將看到更多數位化的轉型。
4. 全自動智能化:無人駕駛、機器人普及商用化。
美中的AI產業發展
AI發展兩大關鍵:
巨量數據與資訊科學人才,
龐大的市場規模以及人才的培訓能力,
使得美中兩國擁有發展AI的強大優勢。
全球頂尖的互聯網巨頭企業中,
美國的Google、亞馬遜、臉書,
以及中國的百度、阿里巴巴、騰訊,
雙方的差距在過去20年間已快速拉近。
中國企業AI應用廣泛
騰訊新聞建立智能個性化推薦,
提升資訊流覽體驗與效率。
中國版Uber滴滴出行,
每天規畫九十億條路線,
每秒鐘一千筆叫車單。
阿里巴巴智能客服,
購物節高達500萬通客服,
智慧客服的自助率高達到97%。
百度ACE智慧交通,
改善中國城市塞車問題提高道路效率。
科大訊飛智慧醫療,
輔助醫生診斷建議提高醫療效益。
(以上資訊僅供參考,並無任何推介買賣之意,投資人請自行承擔交易風險)
#AI
#深中小指數
#華爾街見聞PodcastEP284
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過21萬的網紅VBS學唱歌 - 聲音平衡歌唱技巧,也在其Youtube影片中提到,2020-21 VBS流行演唱線下專班|〖北京、廣州、深圳、成都〗開始招生! ・6天密集課程「發聲基礎、實戰表演、情緒特色」完整訓練 ・歐美科學訓練規格,一對一針對性訓練「零基礎、進階學員」均適用 ・提供「免費」試課諮詢,與老師先溝通,歡迎理解清楚自己歌唱問題再報班 ・學員一致口碑推薦,名額有限「...
客服系統架構 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
十年養成玉山AI力,下一步瞄準零接觸金融
為實現「科技的玉山」目標,玉山培養千人科技聯隊,其中包括資訊處800人組成的「神經系統」、智金處100人組成的「AI大腦」
文/王若樸 | 2021-08-16發表
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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。
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
附圖: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)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/146179?fbclid=IwAR1ZGGV7rmCLnHqS3zT4JWw8IKtEqnDuzIW2doXP30OKL6uVHeAL0j-TzhY
客服系統架構 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
台南古都融合 AI 科技,發展交通智慧化
作者 TechNews | 發布日期 2021 年 06 月 24 日 10:00 |
人工智慧(AI)一直是近年的熱門科技詞彙,根據「2021 台灣 AI 趨勢報告」,台灣有 84% 的受訪企業導入 AI 技術,以提高組織效率及創造營收為主要目標,在製造、行銷與客服等領域中獲得深入地應用。
AI 深度學習效果事半功倍
綠捷能智控股份有限公司(HIPOWER)長期致力於AI影像偵測辨識演算法的開發,過去應用領域也多於車牌辨識、車輛追蹤相關。2020 年參與臺南市政府合作 AI 城市巡檢先導應用試驗計畫,在臺南市政府智慧發展中心及交通局的協助之下,以臺南市東區東門路與自由路口、中西區府前路與南門路口為試驗場域,試驗情境則是配合臺南市政府的基礎設施下,在未對現有攝影系統架構有任何調整的情況,利用路口現地攝影鏡頭搜集影像數據,最終所使用影像解析度為 640×480,採用 YOLO 類神經演算法進行物件深度學習,並加入深度物件定位追蹤演算法。
在試驗的計畫裡,YOLO 模型主要應用在多類別與多場景的物件辨識上,所以會設計較多的卷積層,而每一種會再進行多次的卷積運算,造成模型本身較大,考量這次計畫中所需辨識的物件類型與場景相對單純的情況下,過多的卷積層及運算對提升準確率沒有明顯地影響,並且會造成模型訓練效能不佳,因此利用剪枝技術減少卷積層數與運算次數,來提升模型的訓練效能。同時在影像數據上進行優化的前置處理,提升整體影像亮度達一致程度,降低亮度不均及部分雜訊的干擾,如此對後續物件辨識及定位追蹤準確率將有所幫助。因此在本案中僅利用約 5,000 張的物件圖快速片建立辨識模型及完成調校參數,成功開發出路口行人偵測、車種(機車、小型車、大型車)辨識、各向車流及其轉向偵測辨識的解決方案。經過最終的驗證測試,在不同天色的情況下,整體車流偵測辨識準確率可達 95%,車流轉向比分析及車種辨識準確率則有 90% 以上,而人流亦有 90% 以上的辨識準確率。
原有設備升級,效益最大化
此方案除可以有效減輕交通單位的人力負擔外,也能為交通智慧化提供充足有效的即時基礎數據,並且因為使用地方政府路口現有攝影系統,未來在複製擴散上也可以用相對較低成本的方式來進行,試驗單位不需要為了導入AI技術而將現有攝影機升級。未來將可以此解決方案為基礎,建構路口動態資訊即時回饋,協助路口及行人號誌燈秒數優化,以提升整體交通運行的順暢度。
在完成上述臺南市政府試驗計畫後,2021 年第一季也順利將此方案的核心技術衍生應用到隧道事件偵測系統 IIDs 及在道路壅堵偵測系統 QLD 中,用以偵測追蹤隧道逆行車輛、隧道路邊停等、壅堵車流(種)偵測及佔有率計算等情形。在新一代行動通訊日漸普及的情況下,未來將會有更多以 AI 影像辨識技術為基礎的衍生性應用產生,推進智慧化應用的演進。
由此可見,影像辨識技術所衍生的應用豐富性,對於地方政府推動城市智慧化的過程中,將能以最低成本的方式來發揮既有影像系統的最大效益。
公私協力成為 AI 應用夥伴
目前市場上 AI 影像辨識分析應用開發上,多半採用開放式模型來進行演算法的開發,而實務環境條件複雜多變,為能達到商品化對穩定性的要求,通常需要搭配自主開發的演算法,以強化模型偵測及辨識的能力,同時更需要實際場域建置的經驗、高品質數據的採樣及訓練參數組的建構,來對模型進行分析與調校,如此才能成為成熟且穩定的應用系統架構。
臺南是一個持續進化的科技古都,市府非常積極在導入創新科技應用,也因此保持開放態度在智慧化應用推動上,有系統地啟動在地方政府間相當少見的應用試驗計畫,在提供題目、條件限制及實際場域的情況下,邀請產業界進行解決方案開發與技術驗證,並希望業者能持續投入資源進行商品化,協助地方政府智慧化應用能夠水平擴散及垂直深化,這是一個成功案例,將對公部門與民間合作推動智慧化應用有正向的影響。
附圖:▲ 模型建立作業流程
▲ VDS 系統辨識畫面
▲ 以 AI 影像辨識為基礎的衍生應用
▲ 辨識分析結果畫面呈現
資料來源:https://technews.tw/2021/06/24/tainans-ancient-capital-integrates-ai-technology-to-develop-intelligent-transportation/?fbclid=IwAR1OJBuRIm3IbznQ-YcDuJo4r7xaKjlCyMpxS7oiiFP4Xogl7YXTMaAKRpM
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