2022 年 10 月 24 日

全聯砸近百億 打造最完整智慧化物流園區_工業用機械手臂,無線充電裝置

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台灣連鎖超市龍頭全聯持續投資高雄，2018年起在岡山本洲產業園區，打造自動化物流中心及智慧化物流園區，因應市場需求，20日動土興建占地萬坪的低溫廠房，累計投資93.7億元，預計二期工程完工後，將
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2022 年 10 月 24 日

【玉山AI實例1】0.1秒揪出信用卡盜刷行為，一年擋下上億元損失

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玉山將自行開發的信用卡盜刷偵測模型放置於MLaaS平臺上，透過API呼叫方式，讓業務系統快速取用AI推論結果。（圖片來源／玉山金控）

不只有數百萬張信用卡在市面流通，玉山銀行每天還得處理數十萬次的刷卡交易。如何從這些交易中揪出異常行為、即時攔截，是玉山一直面對的難題。

規則式系統仰賴人工調整，趕不上盜用行為變化

過去，玉山銀行仰賴一套傳統規則式系統，靠其中的上百條固定規則，來偵測信用卡交易異常行為。

但玉山金控科技長張智星指出，這種規則式系統，每月需要人工調整一次規則和參數，不僅難以捕捉快速變化的盜冒行為，還會產出大量異常名單，得耗費大量人力一一打電話確認。

為改善這個問題，玉山發起一項AI專案，要用刷卡歷史資料，訓練一套信用卡盜刷偵測模型，來判斷盜刷風險。他們想藉此減輕銀行人力負荷、提高辨識準確度。

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0.1秒揪出異常、年省上億元損失

首先，他們透過探索式資料分析，產生了將近400種因子的模型資料庫，再使用整合式決策樹演算法，來提高模型的泛化程度和預測能力。

經反覆測試、確認模型穩定後，他們將演算法程式打包，部署至機器學習即服務（MLaaS）平臺上，來讓業務系統以API呼叫模型。

在使用流程上，可分為兩部分，一部分是批次資料處理，先將原始資料加密、寫入專屬資料庫，再送至特徵工程主機，進行特徵工程處理。另一部分是即時資料處理。每當信用卡處系統接收一筆交易時，就會呼叫MLaaS平臺的盜刷偵測模型API，上傳這筆交易相關參數、讓模型判斷盜刷風險。

進一步來說，每次執行AI推論時，會先從特徵資料庫中索取特徵資料，提供給模型，用來計算風險。之後再將這筆交易的盜刷機率數值，回傳給前端信用卡處系統，讓前端系統決定交易是否終止。此外，前端系統也會依據風險程度，來啟動相對應措施，比如電話通知、簡訊通知等。

這套信用卡盜刷偵測模型在2019年正式上線，當時可在1秒內回傳推論預測結果。但玉山並未停步，他們幾經改良，最後讓模型在0.1秒內，就能回傳盜刷風險。玉山統計，這套模型在2020年替玉山阻擋了上億元的損失。

 

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2022 年 10 月 24 日

臉書發布VR遠端協作解決方案Horizon Workrooms

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臉書推出讓使用者以虛擬實境（VR）的方式，線上交流協作的解決方案，Workrooms讓使用者可以在同一虛擬房間開會、處理文件，或是使用虛擬白板集思廣益，官方提到，這是他們將最新技術整合VR系統Quest 2的新體驗，使用的技術包括混合實境桌面、鍵盤和手部追蹤，遠端桌面串流傳輸、視訊會議、空間音訊以及新的Oculus虛擬形象等。

Workrooms是一個虛擬會議空間，使用者可以從任何地方，使用虛擬形象加入虛擬實境會議，Workrooms提供混合實境的體驗，因此實體的辦公桌和相容的鍵盤，也能呈現在這個虛擬空間中，結合使用適用於Mac和Windows的Oculus遠端桌面配套應用程式，就可以在虛擬實境中存取電腦，或是在會議中做筆記，將檔案帶入虛擬空間中，甚至可以和同事共享螢幕。

Oculus虛擬形象和空間音訊功能，讓使用者在虛擬環境中，能夠有身歷其境的感覺，除了虛擬人物外型可以精細的自定義外，高品質與低延遲的空間音訊，也能進行逼真的對話，依據虛擬空間中的方位，使用者透過耳機可聽到具空間感的聲音，就像在真實的房間中一樣。

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虛擬會議空間中的虛擬白板，可供使用者方便的構思，每個虛擬空間都有無限的白板空間，用戶藉由使用控制器就能夠像使用白板筆，在白板上繪製或是書寫，而且用戶還可以將電腦中的圖片，固定在白板上，供一同開會的成員查看。該白板會一直存在於虛擬空間中，因此可以隨時回來同一個房間工作，並且查看白板上的內容，或是以圖片的形式匯出白板，供後續查看。

即便沒有頭戴裝置，無法加入虛擬實境的空間，也能夠以視訊通話一起開會，使用者可以從電腦上連接Workrooms房間，或是由成員邀請來賓進入，共享會議與一般視訊會議軟體一樣，可以透過簡單的連結加入，視訊會議參加者會出現在房間，以螢幕畫面的方式呈現，就像是真實的會議一樣。Workrooms支援最多16個虛擬實境參加者，視訊和音訊通話則最多50位。

Workrooms網路應用程式目前在臉書服務的地區提供，使用者可以使用虛擬實境和電腦輕鬆協作，每個房間都有一個網路空間，能夠在開會過程紀錄筆記、操作項目、連結和檔案，以及團隊的聊天，使用者可以將會議排程整合到Outlook或Google日曆，並方便地發送會議邀請。

https://www.ithome.com.tw/news/146311

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2022 年 10 月 24 日

【靠AI化被動為主動，打造無人化、零接觸金融服務】玉山未來3年3大AI願景

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玉山未來3年AI目標是無人化、零接觸的金融服務。──玉山金控科技長 張智星　（圖片來源／玉山金控）

談起未來3年的AI發展願景，玉山金控科技長張智星先是拋出這一句：「金融未來的服務對象，是數位原住民。」

這群人，一出生就會使用智慧型手機、平板，對金融服務的想像更是動動手指就能線上完成。為此，玉山把未來3年的AI目標，設定為「無人化、零接觸的金融服務。」今年爆發的疫情，正加速玉山實現這個目標

第一步：全面使用Chatbot，抓住顧客意圖

攝影／洪政偉

張智星將零接觸金融服務分為三大步，第一步是要全面使用聊天機器人（Chatbot）。他解釋，這些機器人以文字為主，得根據不同業務場景一一打造，除了要具備特定領域知識外，還要能「了解客戶意圖（Intention）。」這正是玉山積極規畫的領域。

實現這一點的關鍵，就是自然語言處理（NLP）技術。玉山早在過去幾年，就已累積不少NLP開發經驗，他們先是在2017年開發玉山小i隨身金融顧問，能一次回答房貸評估、外匯諮詢和信用卡推薦3大問題。

為打造玉山小i，他們當時組成了40人團隊來發想Chatbot應用場景，再找來IBM，採其Watson Conversation服務，聯手建立Chatbot分析語意所需的意圖（Intent）、實體概念（Entity）和對話流程，再進行各種玉山小i的測試。

玉山小i問世後，玉山更進一步投入NLP技術研究，直接找上臺大自然語言處理實驗室，來鎖定使用者意圖分析與偵測技術，要從使用者在各種公開網路平臺上的異質源資料，來探索、拼湊出完整的使用者資訊，建立更好的預測模型。雖然那次研究的目的是精準行銷，但玉山也培養了NLP能力。

第二步：大量分析語音客服，不只做數位導流還要調整服務

接下來，實現零接觸金融的第二步，是要透過語音客服分析，來進行數位導流。它的意思是，透過NLP模型分析客服電話對話、找出顧客問題，再自動發送相關資訊給顧客。

以玉山近來推出的數位導流系統平臺為例，這套平臺在客服通話結束後，會先以NLP模型分析通話語音檔案、判斷顧客問題，比如帳單金額查詢、信用卡額度查詢等，再發送簡訊給顧客，附上相關服務的連結和使用教學供參考。

這就是玉山正在發展的，以NLP技術驅動的全自動數位導流。他們要透過這個方式即時解決客戶問題，不需人工介入也能做到。

不只導流，張智星補充，語音分析還能對客服通話進行品質檢驗。比如，透過語音辨識技術將客服電話對話轉為逐字稿，再從中了解客戶問題、調整服務，「假設多數客戶來電詢問三倍券或紓困專案，就表示玉山的網頁說明還不夠清楚，」團隊能依此進一步調整網頁說明。

第三步：打造24小時全智能語音Chatbot

實現零接觸金融的第三步，是要打造24小時不停歇的全智能對話客服系統，來提供真人般的客服語音服務。

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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這背後的思維是「用科技減少勞力需求。」張智星指出，玉山每天有上萬通客服電話要處理，人力支出極大。要是顧客撥打客服專線時，通話前半段至少由機器人回答，就能減少客服人力需求。他認為，這個方法再加上文字Chatbot，就能提供24小時的顧客服務。

為做到這一點，玉山近來也發展相關服務來練兵。比如今年3月，他們發表一項OTP語音服務，以自行開發的語音自動外撥系統，來告知使用者一次性密碼，取代傳統簡訊方法。

這項服務瞄準首次綁定行動裝置的顧客，在操作過程中，系統會自動撥打顧客設定的手機號碼，以電話語音提供一次性密碼。同樣地，首次申請網銀或忘記密碼時，顧客也能選擇語音OTP或透過晶片金融卡，來得到一次性密碼。

玉山自建這套語音引擎，不僅能穩定提供服務，還能根據業務需求擴展服務範圍。這一點，正是玉山邁向全智能語音Chatbot的關鍵能力。

化被動為主動，在顧客問問題前就先解答

玉山將客服AI視為未來3年關鍵應用，背後還有一個原因，也就是化被動為主動。「主動接近顧客、提供有用的資訊，而不是等顧客來問問題，我們才回答，」張智星說。

早在10多年前，玉山就已意識到主動出擊的重要性。那時，玉山大數據分析團隊已開始琢磨精準行銷，他們不只分析內部顧客資料，更結合高度複雜、顆粒度粗大的外部社群平臺資料，來更精細地分群顧客、推薦商品。

此後數年，玉山不斷鑽研顧客意圖分析，更將這門課題列為產學研究的重要方向，要主動發掘顧客喜好、推動精準行銷。

現在，他們進行的仍然是意圖辨識，但最終目的不是推薦商品，而是給予解答。

一如過往從不同平臺收集使用者資訊、拼湊出完整的使用者樣貌來推薦商品，為了解顧客的潛在問題、提供有用資訊，玉山先是盤點顧客接觸玉山的管道，如Email、電話、ATM提款機、實體分行等，因為，顧客很有可能在這些管道中，就已經表現出疑問的徵兆了。

玉山希望透過這個方式，整合出顧客的完整資訊，從中分析潛在問題，再從顧客熟悉的數位管道，來提供解答。這也是今年玉山AI的一大重要發展領域。

發展零接觸金融，也別忘了數位身分認證

玉山未來3年的AI發展願景以NLP為核心，除了AI客服，還包括其他金融業務的自動審核，比如線上對保、立即辦卡，甚至是存匯、授信等，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。

這種指來速的金融服務雖然方便，但「數位身分認證也很重要。」張智星指出，零接觸金融服務不得面對面完成業務，如何得知螢幕前的使用者就是顧客本人，就得靠辨識技術來確認。

比如人臉辨識、活體辨識、聲紋辨識、指紋辨識等，都是身分驗證手段。玉山對生物辨識技術的重視，在2018年就可看出。那年，他們推出刷臉ATM服務，以建檔留臉、更新刷臉和快速掃臉三個步驟，來讓使用者靠臉取款。在刷臉ATM服務的背後，其實藏著玉山精心規畫的四道安全機制，包括動態密碼、無卡交易密碼、活體偵測、超高速臉部辨識，來確保眼前的顧客就是本人。

現在，使用場景轉移到線上，玉山不只考慮生物辨識，還思考知識問答的可行性，多一條路來認證數位身分。如何將不同辨識技術結合到零接觸金融，正是玉山要攻克的課題。

 

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