台灣金融業決勝未來關鍵點 大數據金融的應用及挑戰

採訪、撰文:蔡美萱(本文摘自台灣銀行家3月號)

隨著數位化科技發展,使得金融業對數位轉型需求殷切,如何透過大數據應用,將原本毫無關聯的資料串聯,成為對金融業營運有助益的資訊,已是金融業目前最關切的議題。

為了解大數據應用以及面臨的挑戰,台灣金融研訓院與台灣微軟公司日前舉辦「大數據×人性=金融經營決勝戰略」高階早餐會,邀集金融監督管理委員會副主委鄭貞茂,以及各金融機構高階主管,共商台灣金融業的數位大未來。台灣金融研訓院院長黃博怡指出,大數據和資料分析已經成為金融科技顯學,金融業應加緊跟上腳步,練好新世代數位力,讓台灣的產業走出國際,與國際標竿企業一爭雄長。

另外,他提到鄭副主委過去擔任研訓院院長期間,也將國際數位金融發展新趨勢引進台灣,像是推出業界耳熟能詳的《Bank3.0》中文版,引起金管會幾位主委的高度關注,隨後金融業也紛紛群起響應推動數位化工程。

大數據讓虛擬理專成真

為能在大數據中領先掌握商機,國內多家銀行已成立專責單位開發相關應用。鄭貞茂表示,在大數據等科技應用下,或許未來銀行不需實體據點,而是成為一個網絡系統,人人都可以把銀行服務帶回家,並在網路上滿足所有金融需求,甚至結合VR、AR技術,民眾還可以指定偏好的虛擬理專。

鄭貞茂認為,儘管未來的理專可能是虛擬的,但民眾仍然會願意與之往來,因為虛擬理專對客戶做出的建議,將會完全遵照「公式」演算,並不會為了爭取績效,銷售不恰當的金融商品,因此大家寧可跟機器人做生意。

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他更幽默指出,當決策交給機器人時,屆時經理人要學的可能是如何維護機器人,同時,他也提醒,現在已是誰擁有大數據資料就擁有話語權,如阿里巴巴集團創辦人馬雲成功掌握電商背後的資金往來數據,促成阿里巴巴集團順利切入金融領域,讓它具備與金融機構抗衡之資訊優勢。

解讀大數據面臨的問題

此外,台灣微軟首席技術策略長丁維揚會中則針對《解構大數據:如何運用大數據,打造人性化行銷模式》一書,提出自身對資料經濟的觀察。他引據麥肯錫的研究報告,大數據應用可增加企業毛利50%,儘管部分大數據帶來的成果可能不如原先預期,但企業對大數據的期望仍高居不下。

大數據應用日益重要,但執行上卻面臨的諸多問題,包含數據用途、數據來源、資料科學技術,以及最後相關人才的缺乏。

他引述本書內容提到,透過大數據結合市調數據與交易數據,可讓企業了解消費者行為,創造品牌價值;其次,大數據可歸納個人網路數位足跡,透過民眾在臉書、網路購買、手機位置等行為,了解消費者的需求、態度;第三,綜合上述應用,可幫企業做出市場區隔,並透過行為預測,達成精準行銷。

同時,丁維揚也提醒使用大數據了解消費者仍有局限性,一旦消費者發現企業蒐集其網路足跡的資料並被過度個人行銷時,可能會驚覺原來自己已洩漏了太多資料,進而產生排斥心態。

且資料不會自己說話,需要透過專業的資料科學家幫它們說話,賦予意義。因此,解讀大數據過程可能出現相關性陷阱、人為判斷弱點以及敘事陷阱等問題。

金融大數據≠大數據金融

微軟中國雲計算與企業事業部CAT部門總經理麥超俊分享,目前金融業使用大數據面臨的問題是,手中的大數據都已被過濾了,早期銀行不儲存「沒有用」的資料,或者不儲存「法規不給存」的資料。

完美的大數據就像湖一樣,千奇百怪的物質都有,再透過資料科學家,找出湖水中可用物質提供給他人使用。然而,回過頭看金融業大數據,卻發現這些所謂的大數據就像水龍頭的水,水中可用物質反而都被過濾了。

因應金融業大數據資料應用的問題,中國大陸開始林立大數據公司,透過大數據公司的加值,將自來水還原為含可用物質的湖水。

因此,金融業在現有的資料庫內做的大數據是「金融大數據」,並不是所謂的「大數據金融」。

至於大數據金融化最明顯的案例為阿里巴巴、騰訊與百度。麥超俊說,這3家公司都不是金融服務公司,卻因記錄使用者的網路足跡,所有的數據從公司成立後便存在,才為發展大數據打下了厚實的根基。例如,阿里巴巴發展芝麻徵信、百度切入大數據風控、騰訊也有騰訊金融雲等。

面對新創事業跨足金融服務,鄭貞茂呼籲台灣金融業不須妄自菲薄。他強調,雖然台灣金融業存在嚴峻的法規環境,以及個人資料保護的考驗, 加上光靠社群媒體紀錄,也可能讓消費行為研判失真,但在數位態樣快速發展下,金融業已被迫不斷要跟進,未來最終發展還是會打破產經藩籬。

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