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科技

工程師闖蕩金融界!國泰金控首位數據分析師,從資料中挖出金礦

數位時代

更新於 2018年06月04日10:02 • 發布於 2018年06月04日00:23 • 張庭瑜

接受訪談前,郭泰頤才剛結束一批面試。年紀不到30歲的他,現在已經是資料研發團隊負責人之一,是國泰金控第一位從外部招聘的資料工程師,早在國泰金控數數發中心成立前就加入,資歷僅次於創立國泰金控數位暨數據發展中心(簡稱數數發中心)的副總經理姚旭杰,郭泰頤則是員工編號No.2。

從不敢加入金融業,到希望用數據改變金融業

郭泰頤畢業於台大資管所,曾經創業、到YAHOO實習。他坦言,對科技人來說,以往金融業並不在選項內,「金融業比較沒有這麼樣重視創新、以穩健為主,我們比較不敢加入。」郭泰頤說。

但在2015年底,他碰巧看到《數位時代》第259期的《FinTech完全解析》,看到他國將科技結合金融的應用,覺得台灣這塊還有很多成長空間、不希望看到台灣成為「金融科技孤島」,「這也符合我自己的浪漫情懷,別人不敢做的我就來做。」他笑說。

從2016年加入,開始認識金融領域知識、接受任務,郭泰頤去年已開始領導三個專案,今年還接下新任務:和另一位夥伴一起帶領隸屬於數數發中心、約十人的數據研發團隊;時隔兩年,整個數數發中心從原本十人不到,成長到目前兩百多人的規模。

作為該團隊第一位資料分析師,郭泰頤不得不逼著自己快速成長。回想一開始對金融業很陌生,甚至連信用卡也沒辦過,但他有一套快速累積金融領域知識的方法:用資料認識客戶。例如,過去不知道信用卡辦卡流程的他,在分析「為什麽顧客喜歡透過APP核卡」的過程,快速建立信用卡辦卡相關金融知識。

從另一個角度看,加入時對金融領域的不了解,也成為郭泰頤的優勢。他分享,姚旭杰當初的想法就是,找一群非金融背景的人來做數位金融,「比較不會帶有金融人的一些bias(偏見),有時也會擦出蠻有趣的火花。」他舉例,像網銀APP登入,非金融人會想為什麼要有這麼多繁瑣的流程?但金融人卻會覺得受限於法規,這是理所當然的事。因此,如何在兼顧安全和法規,又增加顧客體驗,就是雙方可擦出火花的地方。

加入國泰後,郭泰頤第一個任務是在國泰優惠APP,搜集客戶行為、做出推薦系統演算法,推薦客戶適合產品。

當時,並非所有人理解資料分析師和集團原有的統計分析人員有何不同。郭泰頤解釋,過去統計分析的範圍限縮在金控旗下各自的子公司,且數據比較偏向顧客「實體行為」,例如買保單和信用卡刷卡,而他們則是首次分析「數位行為」,例如點擊項目、瀏覽時間等等。

在做完國泰優惠APP專案、實際提升點擊率後,集團其他人才開始了解,這種機器學習演算法如何影響點擊率或客戶行為、及在金融可以發揮的功能。

不只做完任務、還要從源頭解決問題

面對任務,或許是資料工程師的天性,郭泰頤習慣從更源頭的地方解決。

例如主管交辦他做信用卡推薦系統,但他卻從「顧客貼標系統」開始做起。根據過去在Yahoo負責電商推薦系統的經驗,他先用信用卡交易行為替客戶貼上喜好標籤,之後再根據這些標籤推薦演算法。

郭泰頤表示,「顧客貼標」這件事看似簡單,但相關的數據技術的觀念是過去國泰比較少見的。目前,這套數據貼標系統平均每日可算出「每人與標籤對」的數量高達六千萬到一億個,被貼標籤的用戶多達四百萬,每人可被貼至少二十個標籤;且因標籤數量龐大,過去只能做到每月更新一次,但目前卻能做到每天更新一次。目前,客戶貼標的應用也不止在信用卡推薦,幫助各個業務單位挑出他們要的人、去做行銷。

設計資料處理架構HIPPO,整合金控散落數據

對外,資料工程師用數據幫助其他部門做商業決策,對內,國泰金控也研發出一套大數據分析的秘密工具,就是在2017年推出、採「資料微服務架構」設計的「HIPPO」架構。這套系統目前已經成為國泰金控的數據處理標準,初期的設計和開發也出自郭泰頤之手,而這個發想來自他本身的開發經驗。

對那些想加入金融業的資料工程師有什麼建議?同為技術人出身的郭泰頤分享,金融業數據不是死板板的機台數據,而是顧客、有生命的數據,因此他建議,不能完全只用演算法去思考事情,也要加入商業推論、喜歡和人溝通。

郭泰頤分享,有一次主管請他彙整顧客在不同通路的資料,但他發現,顧客數據散落在不同IT系統的資料庫,例如ATM交易、信用卡刷卡、網銀操作系統等,以當時的架構,想匯整這些資料必須透過人力高度客製化操作,過程繁瑣也耗時,且一旦資料量大,系統就會當掉。

發現問題後,雖然要硬著頭皮完成主管交付的任務也行,但郭泰頤認為,如果不從源頭改起,隨著資訊量越來越龐大,數據只會越來越難串接。因此,他想辦法說服主管,讓他把原先任務放一旁、花兩個月左右建好資料串接的地基,也就是現在的HIPPO系統。

透過HIPPO,只要有系統數據到位,金控內部相關的應用程式開發者會收到通知,簡化將相關數據匯入的步驟。除了串接數據,HIPPO還延伸出顧客行為貼標、顧客商品推薦、顧客個人相關行為彙整等應用,並提供儀表板,讓分行行員觀察顧客的最新狀態。「未來應用可以是無限的。」他說。

去年,郭泰頤開始和風險單位合作,將大數據、機器學習應用在信用評等分析,希望除了帳戶、信用卡繳費等傳統金融數據,也能透過用戶數位足跡(如網頁瀏覽行為)、社群網路資訊數據預測顧客的風險等級。

技術以外的挑戰:說清楚導入新技術的效益

以不到30歲的年紀便成為負責驅動金融科技創新的重要角色,郭泰頤認為,年輕最大的優勢在於可以更快抓到技術趨勢、對導入新技術更有熱情,可在解決問題時帶來新的洞察、做出意想不到的事。

但他也提醒,金融業不只看技術,也很重視技術帶來的成果。例如,在科技公司,只要有件事技術夠厲害,大家就會想試試看,但在金融業會更重視,做這件事的目的是什麼。因此如何清楚表達導入新技術的價值、說服其他部門新作法的優點,這反而是挑戰。

兩年前,郭泰頤曾立下豪語,要用大數據和 AI 改變台灣金融業,現在的他,看見不只國泰、越來越多金融業者開始用數據解決問題,他說「這件事真的發生了。」

郭泰頤

29歲,畢業於台大資管商業智慧實業室,研究專利的語意、文字探勘,曾在Yahoo實習、開發大型電商商品推薦系統,與朋友共同創辦線上履歷平台 Himelight.com,現為國泰金控資料工程師。

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