大數據金融的應用及挑戰

台灣金融業決勝未來關鍵點

採訪、撰文：蔡美萱

大數據金融的應用及挑戰

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。

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。