台灣企業多懂數據分析?IBM&IDC:「金融、零售先驅已有國際領先水準!」

金融業、零售業表現相當亮眼,尤其重視客戶行為分析,在數位轉型腳步已與其他先進國家齊驅。
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REUTERS/Tyrone Siu
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行動化、雲端化、智慧化... 這些耳熟能詳的熱門科技詞彙,但其實背後都還是以數據為中心,「數據驅動」(Data-Driven)也成了許多企業心目中創新、轉型的重要動力。但你是否好奇喊了一段時間,台灣企業運用數據的程度到底如何?今天 IBM 跟 IDC 合作,推出「2017 台灣企業資料分析成熟度調查報告」,深訪 133 家台企中的企業資訊長、技術長、IT 與業務主管(Line of Business)等,結果發現 金融業、零售業表現相當亮眼,尤其重視客戶行為分析,在數位轉型腳步已與其他先進國家齊驅

這份報告是 IDC 根據願景、流程、技術、人員、資料設立五項評估指標,並將企業成熟度分六階段評比。調查結果顯示, 台灣企業的資料分析平均成熟度多停在較初階的專案或試驗階段,只有 23% 先驅企業已步入可管理、可重複等高階階段。而且台灣先驅企業的資料分析成熟度雖高於亞太平均值,但在資料分析的策略、預算與規畫上卻有待加強

台灣 IBM 大數據與商業分析部業務協理胡育銘表示,IBM 就在去年喊出認知元年,認為「認知商務」可有效協助企業重新定義資料的使用方法。據他們去年調查全球 6000 多家企業的結果中,70% 處於「進階分析」階段,但只有 4% 企業開始嘗試更方便自然的人機互動「認知商業」領域;而後者正是 IBM 持續推動的部分,這 4% 踏入認知商業的公司普遍有 84% 認為,智慧化的認知商業確實有助於收益,更有 91% 認為效率增加了。

隨即胡育銘提了兩個實際案例:像日本富國相互生命保險導入 Watson 後,可自動閱讀醫療證明和文件,收集保險理賠資金所必須的資訊,並自動核對保險合約,擬定適合保險人的客製化保險條款,減輕了員工 30% 的工作負擔量;而紐西蘭西太平洋銀行也引入了 Watson,無論結構或非結構化資料皆可自動分析,在 60 秒內就可完整針對網路銀行的使用者進行詳盡交易洞察,並節省了 60% 的網路銀行營運成本。

在這次受訪的 133 間對象中,IDC 發現今年台灣企業數據成熟度呈現兩極化發展。有 61% 的企業屬中階的「資料分析追蹤者」,較被動的只以既有分析工具進行資料分析,並以歷史性結構化資料為主協助進行商業決策;而有 16% 企業沒有人力與技能進行多維度的資料分析,只以「求生存」、「正常營運」為首要目標。但有 23% 屬於資料分析先驅者,IT 或 LoB 都具有善於利用資料分析,推動業務創新的能力。

而從產業別角度來看, 金融服務產業的成熟度表現相對較高,像有業者普遍對資料分析相關專案的重視程度與投入資源佔比都較高,管理模式上已能從專案經驗推估投資報酬率;另一間也已部署巨量資料分析平台進行各種分析工作,並使用資料分析結果推動業務創新

此外有別於金融業採用進階分析技術,零售流通業較仰賴資訊分析結果下達決策,包含產品行銷與業務等單位都會使用資料分析工具協助制定決策。舉例而言已有龍頭級流通企業其投入資料分析部分,已佔全體年度發展預算 20%,並建立起「智慧分析制定決策」文化,各部門皆需透過資料分析協助決策並透過完善的績效指標來確保資料有利於創造業務價值。

但是相較於金融與零售,製造業資料成熟度呈兩極化發展的情況最為嚴重,儘管半導體與部分高科技製 造業者在資料分析的領先度極高,但中小型製造業者因為出口量不定與利潤下滑促使資訊預算相對緊縮,且 有近三成製造業者習慣以「人治」的方式下達決策,僅少數製造業會分配足夠的預算與人力進行資料分析專案 ,且不同於其他產業,製造業的 IT 人員本身較具資料分析主導地位。

報告雖然沒有直接讓「數據分析投入成本」與「營收」進行交叉比對,不過 IDC 表示據他們觀察,台灣企業數據分析領先者在商業經營上,都有正向成長的趨勢。不過比較敏感的讀者應該不難發現,這份報告同時也反向了說明台灣製造業要進入所謂的「工業 4.0」,中小企業部分還有非常大的努力空間,可能將企業、公部門未來值得著重的方向。


助攻金融科技!訊連科技推出 FaceMe® Fintech 解決遠距投保、視訊會議、人臉辨識三大難題

因應疫情時代的視訊投保需求,以及各種遠端金融服務場景,訊連科技推出 FaceMe® Fintech 一站式解決方案,解決遠距投保、視訊會議、人臉辨識三大難題。
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Photo Credit:訊連科技
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受疫情影響,金管會於今年 6 月宣佈視訊投保暫行方案,確保壽險業者各項服務及業務不因疫情影響中斷;截至7月底止,已有不少知名金融保險業者獲准試辦遠距投保業務項目。

目前小規模試辦的結果,卻因為市面上欠缺可整合視訊會議及 eKYC(Electronic Know Your Customer)的解決方案,業者大多得透過整合多套不同服務,例如:採用 Teams、Webex 或  LINE 等工具進行視訊會議,或保險簽單需事先提供予客戶列印、簽名,又或者是透過第三方的方式錄影(如透過手機或攝影機翻拍)等,導致使用者體驗不佳。此外,這樣的做法還是仰賴保險業務員以肉眼比對投保人及身分證,仍有冒用風險。

對於未來大幅度開放遠距投保,勢必需要更成熟、高度整合的解決方案。

訊連科技推出 FaceMe® Fintech 解決方案,解決遠距投保的身份認證難題

以保險、金融應用來說,目前主流的生物辨識 eKYC 技術主要包含:人臉辨識、指紋辨識、虹膜辨識等。其中,人臉辨識在過去數年來,因為深度學習技術導入,辨識度大幅提高,加上辨識速度快、無須專用硬體(可使用裝置上的相機)即可進行遠端辨識,大大降低接觸風險,因此也在這幾年成為生物辨識技術的主流。

只不過,目前全球的人臉辨識技術大多為中國廠商,在台灣要落地應用,恐怕會有資安疑慮,無法安心採用。

Photo Credit:訊連科技/訊連科技推出人臉辨識產品 FaceMe® 並可作為一系列金融科技解決方案。

值得注意的是,過去以威力導演、PowerDVD 等軟體知名的「訊連科技」,近年來也跨足 eKYC、AI 領域,擴充人臉辨識產品,推出「FaceMe® AI 人臉辨識引擎」,提供高達 99.7% 準確度的人臉辨識服務,並於全球知名的 NIST(美國國家標準暨技術研究院)之 FRVT 人臉辨識基準測試中,於 1:1(人證比對)及 1:N(身份認證)項目排行全球第六,除了是台灣排名最佳的廠商之外,也是該項測試排除中、俄廠商的全球第一。這樣的技術,也是訊連科技針對金融保險業者的 FaceMe® Fintech 解決方案中,重要的核心之一。

辨明真偽!FaceMe® Fintech 提供整合性的金融科技解決方案

談到金融科技,除了資安、金流系統之外,在講求無遠弗屆的遠端服務時,辨明真偽更是信任基礎的第一步。因此,訊連科技的 FaceMe® Fintech 以精準辨識的技術為核心,為金融、保險應用提供一系列解決方案,包含:

  1. eKYC SDK 提供人臉辨識、身分證真偽辨識、活體辨識、人證比對等功能。
  2. 視訊會議 SDK 提供金融保險業者於公有雲或私有雲架設視訊會議、進行錄音錄影、畫面分享,業務員能透過畫面分享進行保單說明。以公有雲來說,FaceMe® Fintech 的視訊會議採用位於台灣機房的 GCP (Google Cloud Platform),即可符合資料落地的需求。

其中,視訊會議 SDK 功能完整,有諸多優勢。除了可於視訊會議過程中進行錄音錄影(符合金管會要求)、業務員能透過畫面分享進行保單說明之外,還有許多身分驗證服務,可導入包含:

  1. 身分證真偽辨識:透過 AI 辨識身分證是否為真,避免業務員肉眼誤判。此外,若有二階段認證需求,也提供聲紋比對功能。
  2. 活體辨識:避免透過相片或影片假冒身分。FaceMe® 的活體辨識可提供透過一般行動裝置之 2D 鏡頭、或是透過 3D 鏡頭(如 iPad Pro、iPhone X 等)進行活體辨識。
  3. 人證比對及核身:透過人臉辨識,比對證件照及鏡頭前的投保人是否為同一人,減少業務員肉眼誤判。
  4. OCR 光學字元辨識: 身分確認後,將證件資訊帶入保單,如姓名、身分證號、換發日期等,省去打字麻煩,加快投保速度。
Photo Credit:訊連科技/FaceMe® 可跨平台建置於 Windows、Linux、Android 與 iOS 等作業系統,亦可提供 HTTP API ,進行網銀服務串接。開發者可在各種終端設備或雲端服務中快速導入人臉辨識功能,進行身份辨識、身分驗證等多種應用。

不限智慧金融!FaceMe® 的其他廣泛應用:智慧安控、智慧健康量測

於前一陣子 IEEE 舉辦的 ICCV 電腦視覺大會中,訊連 FaceMe® 活體辨識成績為全球第三,且是排除中、俄廠商的全球第一。 FaceMe® 除了核心的跨平台軟體開發套件外,也針對安控、金融保險等應用,提供垂直整合方案。

除了上述保險應用之外, FaceMe® 也可廣泛使用於遠距開戶、 ATM 無卡交易、行動網銀身分辨識、遠距客服等服務,或是於分行內建立迎賓系統、黑名單偵測、機房金庫的門禁管理等;在疫情時代下,也提供非接觸性的健康量測功能,例如偵測是否配戴口罩,或偵測訪客額溫等。如果終究都要推行遠端,何不現在就了解 FaceMe® 各種強大的應用之處?