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智慧經營/AI助攻 開放銀行掀新浪潮

2020-02-05 22:55經濟日報 王皓正

迎向開放銀行浪潮,將靠人工智慧(AI),比誰更懂消費者。 (本報系資料庫)
迎向開放銀行浪潮,將靠人工智慧(AI),比誰更懂消費者。 (本報系資料庫)
微軟創辦人比爾.蓋茲曾說:「銀行服務是必要的,但銀行本身並不是。」這句話,正好說明開放銀行(Open Banking)成為近年來全球銀行業最關注焦點的原因。

資料所有權 還給顧客

所謂開放銀行,意指要讓銀行將「資料所有權」還給消費者,更要透過開放程式介面的方式與第三方服務業者(TSP)共享資料。台灣在金管會與財金中心的努力下,制定三階段進程:商品公開資料查詢、消費者同意前提下開放消費者資訊查詢,以及開放交易資訊。

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其中,公開房貸利率、費用率等針對商品資訊的第一階段,已於去(2019)年10月上線,共有23間銀行與六間TSP業者參與。業者積極參與,就是著眼於找到更多客戶。

試想,你上一次走進分行、打開銀行App或登入網銀是什麼時候?全球數據分析領導業者——SAS台灣副總經理陳新銓分析,以往銀行都希望將客戶留在自家的通路裡面,但這樣的經營模式漸漸失效,要想留住客戶的心,比的就是誰更了解客戶。

新加坡金融業者曾提及,消費者只有在需要錢的時候才會想到銀行,但需要錢的前提是「有需求」,例如「想」或「會」買房的人才會申請房貸。因此,該銀行就打造融合房仲、物業管理、家庭財管等服務的平台,讓消費者一站購足,甚至還納入食衣住行服務,目的就是要了解消費者的需求與行為。

當然,並非每間銀行都有能力走上這條路,比較便捷的方式是直接與TSP合作。

例如,國內已有部分銀行利用LINE官方帳號,消費者可直接在LINE App中查詢信用卡帳單;或者,亦有記帳App串連起20幾間銀行,讓民眾可以在一個App中管理自己所有帳戶。

無論是哪種方式,陳新銓認為,銀行業者要擁抱開放銀行,有三個不可不知的重要關鍵字。

首先,銀行開放服務會連結不同的TSP,消費者就可以從A和B平台查到房貸利率資訊,銀行的課題在於:延續其服務體驗,進而串起消費者在不同通路的所有軌跡,並為其推出客製化的金融產品。要達到上述目的,打造客戶智能決策中心顯得格外重要。

打造客戶智能決策中心的兩步驟,就是透過客戶識別及即時的信用決策,舉例來說,許多新興市場中產階級沒有信用紀錄,在申請信貸時會取得較高的利率與偏低的額度,甚至被拒絕核貸或發卡。

SAS就曾協助亞洲某跨國金融集團蒐集社群網路、電信公司、公營事業與電商供應商的客戶資料,做為這些客戶核貸的依據。透過這樣的方式,使其在進入海外市場短短五個月內,就成功提供逾1,000萬美元的信用額度,並發出1.1萬張信用卡。同時也將計算放貸額度的時間,從數個工作天大幅縮減到5分鐘,提升客戶滿意度。

優質體驗 引入新觀念

另外,隨著銀行業務的開放,詐欺案件可能隨之增加,銀行端該做的,也就是建立詐欺偵測的防線以降低銀行損失。實際上要怎麼做?除了過往的業務規則外,陳新銓建議,最好透過AI技術的輔助,建立詐欺評分預測模型與網路分析。

近年來,共謀或組織型犯罪案例層出不窮,但如果擁有機器學習技術建立的詐欺偵測模型,輔以視覺化的儀表板,即可針對可疑人士的額外資訊,展開多維度的關聯網路圖。

包含從接觸頻率或是異常海外交易點中察覺高風險交易;或者,可從時間序列下手,找出申請案量異常的時期,再反饋回原來的模型,減少詐欺案件數量與誤判率。泰國大城消費集團(Krungsri Consumer)即在SAS的協助下,成功提升35%的詐欺準確度,也因減少18%誤判率,取得成本損失與客戶體驗間的平衡。

陳新銓強調,最後一項,則是資料治理的觀念建立。簡單來說,正確的資料才會產出正確的分析,而隨著合作的TSP、開放服務的增加,銀行業者獲得的數據也倍增。在缺乏資料治理機制的情況,將面對數據雜亂,許多分析的工作時間也因資料處理的前置作業而呈倍數成長。

儘管,開放銀行現階段在API規格的標準化、網路資安、個資保護、TSP管理等層面上,還有待更完整的解決方案,但銀行若因此不提前做好準備,屆時,恐有可能被這波浪潮淘汰。

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