2020國泰金控技術年會-以國泰轉型案例看未來展望與趨勢
2020國泰金控技術年會-以國泰轉型案例看未來展望與趨勢
這次參加了國泰金控的技術年會開頭由國泰金控的資深副總Marcus以輕鬆的談話簡單介紹了國泰金控如何開始展開金融業的轉型背景，其中也介紹了國泰金控如何將AI、區塊鏈、微服務、雲端，等技術應用在目前國泰在發展的業務產品上。
電動車車聯網/環球貿易共享小樹點區塊鏈平台
- 自建Hyperledger Fabric框架
- 微服務建置、Cloud Native設計
- 彈性高、適合金融業使用
國泰盾- 風險守護自動化利器
- 數據+機器學習實現自動化風險管理
- 依風險情境需要，快速收束數據供前線單位使用
- 應用6種機器學習技術，搭配即時串流工程技術
- 建置多樣化風險監控模組
國泰即服務- Pinkoi設計新世貸
- 蝦皮貸後最新力作
- 為商業夥伴的用戶量身定做，重建最適分析預測模型
- 去識別化異業資料+迴歸分析
- 持續優化、可複製
混合雲訊息中台- 推播訊息秒推用戶
- 可將訊息秒推至用戶手機
- Cloud Native + Serverless 技術
- 公有雲、私有雲混合雲架構，製造更強大的中台動能
- 由銀行擴大支援集團子公司
AI醫療數位影像判讀- 國際技術在地運用
- 國泰新創實驗室計畫引進南韓新創Lunit
- AI醫療數位影響輔助診斷胸部影像，協助發現潛在病灶
- 預計可協助輔助醫師精準體況風險評估
國泰智能投資-投資型保險服務
- 投資資本利得+壽險保本保障GET
- 智能挑選標的，獨家掌握投資模型技術，可將投資模擬理論化轉為商用預測技術提供客戶最佳化收益預測建議
- 線上智能試算，線下快速投保
以上案例可以看到國泰積極的推動轉型，應用創新技術，改變傳統生態。
近年來各大企業都在喊數位轉型。那數位轉型是什麼？而具體我們又該如何轉？
數位轉型的階段性任務
- 業務數位化
- 優化流程
業務數位化
業務數位化，顧名思義就是將業務搬到線上處理，也就是所謂的去紙化。
讓客戶在線上可以快速安全取得他所需要的服務，而不用在以人工方式耗費成本時間。
優化流程
以金融業為例，銀行的業務不會單單只有一個，而要開始數位轉型也不是一開始就能達成的。
這邊我們可以評估目前我們所擁有的業務，排出優先順序，將各項業務微服務碎片化。並且我們需要可以整合各項服務並收集客戶反饋後再繼續優化流程
現在已經開始進入一個 Data driven 轉型2.0 的時代，我們該如何搭上這波浪潮？而在將業務數據化之後，目前各大領頭企業的佈局又是如何？
- 怎麼建立智能核心，搜集數據
- 在雲端收集到數據之後如何重建為有意義的資訊，以數據發展出自己的business model
- 以所收集到的資料達到新的獲利模式
notes:
在這個數據驅動的時代，擁有資料只是個開始
延伸閱讀- 五大步驟成為數據驅動化的公司
以國泰金融科技年會來看，大家可以思考的幾個面向
產業趨勢關鍵技術ABCD
AI 人工智慧
Blockchain 區塊鏈
Cloud 雲端
Data 大數據
使用者面向
- 可以線上完成的事，不會想要在線下做
- 更好的使用者體驗
- 不需知道後面技術如何困難，只在乎能不能快速達到目的
企業布局面向
- 建立智能核心，蒐集數據，擁有數據資料庫
- 重建資訊，發展業務模型Business model
- 建立獲利模式，打造更大的生態圈
大數據面向
- 有數據資料庫只是個開始
- 資料驅動 打造多元服務生態鏈
- 數據分析後如何應用在前端
- 數據視覺化 根據不同需求展現出不同使用視圖
- 規模經濟已逐漸轉為資料驅動，打造多元服務生態鏈
數位轉型面向
- 建立了一個網站，擁有一個app，做了一個機器人，就是數位轉型了嗎？
- 建立了 CI/CD 自動化就是DevOps?
- 數位轉型不是一件做完就結束的事，而是一旦按了開始就持續到底的過程
- 依需求優先分階段達標 不是一蹴可幾的事情，而是逐步達成的過程
- 轉型階段以數位化為目標，不足的部分以人為輔
- 摸著石頭過河
- AI 機器人，以解決特地問題為前提設計養成特地服務機器人
CI/CD面向
- CI/CD不是一套固定流程，以產品架構與業務發展度考量，定時回來檢視與調整，以保持更高的彈性與可擴充性，建立最適流程
- CI 完善：靜態掃描、煙霧測試、單元測試、UAT測試報告
- 小步快跑
- 快速上線蒐集使用者回饋，快速迭代，以應付變化萬千的市場需求，保持競爭力
公司經營面向
- 人才是重要的，找到能幫助公司發展方向的人才
- 想像、溝通、行動、改變
- 如何養成、留下人才
- 面對企業改變創新，提供可容錯空間與成長的創新環境
- 對風險有容忍度
產品面向
- 有時候產品出來不見得有成果，也許時候不對，或不符合需求
- 如果做得不錯，時間也對了那會很棒，否則也許要有點耐心等待，不斷修正，在某個時間點迎合上市場需求就會起飛
給工程師的建議
- What if we could — 當別人說不可能的時候，思考如何可以達成
- You don’t have to be great to start, but you have to start to be great.
- 保持求知慾、接收新知
- 思考如何應用新技術，創造wow moment
- 不要滿足現況
- 不要只以工程師的角度看事情 (延伸閱讀)
延伸閱讀：
- 機器學習 (Machine Learning) 學習地圖
關鍵字
- Fintech (Financial technology)
延伸閱讀：顛覆傳統金融業！FINTECH三大技術幫你保住飯碗 - 區塊鏈 Blockchain
延伸閱讀：區塊鏈到底是什麼？專業懶人包 - AI
- 機器學習/深度學習
- 大數據
- CI/CD ( continuous integration & continuous deploy/delivery)
- DevOps
- Data driven 資料驅動
- 微服務
延伸閱讀：從微服務跨越到中臺 - 數位轉型
- 雲端Cloud computing
- 零工經濟
- 數位行銷
- Open Banking
延伸閱讀：open banking 的過去、現在、未來、Open banking進入台灣市場、到底什麼是Open Banking? - Hyperledger Fabric
- Serverless
- Cloud Native
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