SAS 攜手玉山金建置維運化！上百 AI 模型數分鐘監控盜刷

全球人工智慧與分析軟體大廠 SAS 台灣總經理陳愷新今日分享，SAS 台灣聚焦協助企業落實 AI 進入營運端，已協助玉山金控建置維運化（Ops）流程，讓上百個 AI 模型得以數分鐘內完成監控與回饋，實現 AI 規模化應用，如早前上線的信用卡盜刷偵測模型。

陳愷新表示，近兩年環境變動讓企業更仰賴數據分析，使 SAS 全球營收持續成長，並蟬聯全球預測及進階分析市場首位，2021 年台灣市場營收更取得雙位數成長，奪亞太區冠軍，而今年可望維持成長的趨勢不變，其中客戶仍以金融業、醫院為主。

玉山金控科技長張智星表示，玉山金早前為了讓 AI 服務能在各事業單位實際發揮商業價值，由智能金融處自建機器學習即服務平台（Machine Learning as a Service，MLaaS），讓各業務單位系統可透過該平台即時呼叫請求 AI 微服務，可說是打造供應內部單位 AI 的服務平台。

張智星指出，然而隨著內部 AI 應用場景越來越多元，連接該平台行銷、風控、服務等 AI 模型累計數量超過上百個，這些模型上線後迎來營運端不斷變化的真實資料，要維持一定的預測準確度不易。

張智星舉例，如早前上線的信用卡盜刷偵測模型，受疫情影響刷卡習慣從實體商店移轉到電商通路，這些改變導致既有盜刷偵測失準，突顯模型監控的重要性，而監控流程牽涉到使用的業務單位、資訊處及智能金融處等部門各異的管理機制。

張智星說明，一個情景的模型監控，可能就要耗費多個人天，如果模型失準後，還需要再投入 3-6 個月重新訓練，所以當面對上百個模型，管理難度與時間耗費多麼驚人，因此玉山金攜手 SAS，共同打造一個自動化、透明化的模型維運流程（ModelOps），藉以將模型管理做到規模化。

張智星補充，這流程包含把所有 AI（商用或開源）模型版本、分析專案納管在一個中央儲存庫，設定權限讓應用單位機密不外洩；再來把整個模型生命週期的管理流程標準化，提高協作效率也便於監控；最後打造統一且透明的回饋機制，讓各應用單位權責人員皆可主動監控異況，同時參與簽核把關模型品質，最重要的是把整個管理與稽核軌跡留存下來，為邁向法遵規範立穩根基。

張智星分享，玉山金與 SAS 的合作，成功將監控模型作業，從 3 天縮短到數分鐘，但更看重的意義，是當應用單位也共同參與監管 AI、認同 AI 的精準度，才會更願意在日常營運使用它，讓 AI 展現真正價值。

陳愷新指出，環境的不確定性，讓組織做判斷的難度大增，因此更仰賴數據來提升決策信心，然而當數據分析與 AI 技術被廣用，又帶來另一波規模化的挑戰，這也是為何領先組織會著眼布局「維運化」（Ops）流程，因為只有讓 AI 從開發到部署，能在標準流程下被自動監控更新，才能大規模發揮營運價值，解決真實商業問題。

展望下一波動能，陳愷新強調，SAS 將聚焦疫後趨勢與法遵科技，包含數位詐欺、國際保險資本標準（ICS）2.0與氣候風險管理等解決方案，並力推增強的「自動化機器學習（AutoML）」功能，並與「維運化（Ops）解決方案」，確保 AI 更容易被導入及部署，讓組織的 AI 投資效益更快體現。

（首圖來源：SAS）