未來不必開口客訴，銀行客服可以早一步察覺客戶不滿的訊號，如同讀心術一般，早一步提出改善措施。
自然語言處理、電腦視覺一直是中國信託信銀行AI研發團隊的重心，為了匯集更多研發能量，今（24日）宣布將砸下千萬元新台幣，與台大簽署產學合作計畫，要用AI顛覆金融體驗。
抓客人的心，從對話預知需求
為了加速轉型與技術研發，中信銀與台灣大學人工智慧研究中心（簡稱台大AI中心）、台大IoX（智慧聯網創新研究）中心簽署產學合作計畫。這次的合作中，台大研究團隊由4位教授帶領，此前已與中信AI團隊密切交流，開發出多項AI新應用。
中信銀AI研發團隊，過去在AI的自然語言處理上投入大量資源，預計與台大AI中心主任陳信希教授、台大IoX中心蔡宗翰教授合作，能將現有「自然語言理解」模型再升級，增加新的功能。
未來透過AI技術，系統在客服進線後，可以偵測客戶的語氣、用字，來分析是否有任何不耐煩的訊號；如果有，就會即時知會客服改善，提升客戶滿意度。
不只如此，中信銀總經理陳佳文提到，自然語言理解模型還能從顧客言談中，探詢客戶有無貸款、信用卡等其他業務需求，客服人員便能順勢接招，宛如具備讀心術一般，不僅能提升業績，也能降低被推銷的負面感受。
排隊太久不耐煩？提前示警行員介入安撫
不像其他同業直接購買技術，中信銀內部成立自己的「電腦視覺」團隊，開發人臉識別技術，在去（2019）年7月獲得美國國家標準局（NIST）人臉辨識認證，是台灣唯一進榜的金融機構。
宣布合作的同時，台大IoX中心鄭文皇教授與中信銀展現研發成果，以過去電腦視覺技術為基礎，建立微表情與情緒視覺資料庫，開發出全新可以應用在ATM、分行櫃檯的「情緒識別模型」，陳佳文認為，是業界相當創新的技術。
舉例來說，可以將這套模型與ATM上的鏡頭結合，藉由客戶的眼角、嘴型等細微變化，偵測出不安、緊張情緒，能夠提前預防民眾被詐騙集團受騙，或者抓出詐騙集團車手。
不同的應用場景，這套模型也可以結合小型鏡頭，放在分行櫃檯上，若系統偵測到眼前的顧客有不開心的情緒，櫃台另一端的行員會收到示警，改變服務態度或策略。
陳佳文認為，「情緒識別模型」除了作為迎賓服務的技術基礎，由於能清楚辨識出人類的情緒跟反應，接下來像是線上開戶、貸款，等需要身分驗證的服務，也能導入這套系統，拉高線上偽造、欺詐的難度。
評估客戶風險，從分析新聞開始
反洗錢（Anti-money laundering，AML）已是國際趨勢，能夠防堵犯罪、逃漏稅等不法所得，讓罪犯無法利用漏洞及洗錢管道漂白贓款。
金管會規定，依照金融機構洗錢防制辦法，銀行必須做認識客戶（Know your customer，KYC），對往來客戶的身分做盡職審查，依照不同屬性做風險分級，若是公司法人，則必須提供設立章程及股東名冊資料，繁雜的調查、身分確認流程，常常讓第一線行員工作量暴增。
中信銀數據暨科技研發處處長王俊權表示：「過往做徵信，大多是由人工判讀文件，速度比較慢。」這次與台大團隊合作，將自然語言處理技術用於分析新聞報導。總經理陳佳文解釋，AI可以截取報導中的重要資訊，並自動分類，「還能按照時序排列，以及辨別人名。」
銀行未來在做反洗錢、認識客戶工作時，可以參考該名客戶是否有上過新聞，或者判斷該公司與交易之間是否有不尋常的關聯性，協助行員提升糾察效率及準確性。陳佳文希望與台大團隊合作後，可以讓系統有能力判讀英文資訊，繼而將技術導入海外分行。
疫情影響，數位通路使用頻次增加
「中信目前有一半的客服，都是由聊天機器人（ChatBot）回答的。」陳佳文觀察，尤其近期受到武漢肺炎（新型冠狀病毒疾病）疫情影響，民眾減少臨櫃辦理業務，使用行動銀行等數位通路的頻次提升，也因此，數位通路體驗無不成為各業者的研發重點。
科技部目前，共補助全台四所大學的AI中心（台清交成），在全部78項進行的計畫中，台大就占了32個，比率高達42％，是四所大學中規模最大的。除了學術研究，台大AI中心的特色，是培育有實戰經驗的人才，快速與產業接軌，中信銀就是看上這樣的優勢，才決定展開產學合作。
對於與台大的產學合作，陳佳文認為就如同中信銀培養人才的敲門磚，「期待結合學界研發能量，希望有技術、懂理論的資工人才，能透過合作案升級成懂金融、能應用的金融科技人才。」
中信銀除了設有AI研發部，也是業界唯一成立「大數據科技金融處」的業者。王俊權表示，未來技術研發會在中信位於南港的總部進行，並設有專屬的管制室，會在兼顧個資法、去識別化的前提下，讓產學合作使用。
責任編輯：張庭銉
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