【數碼轉型】銀行業數碼化仍存難題 專家籲引入「超自動化」技術加快決策流程
▲ 海量的數據除了為銀行帶來商機，與此同時也帶來挑戰，要適當地應用並非易事。
科技浪潮席捲金融業已有一段時間，惟銀行普遍仍有不少挑戰需要面對，如數據無法打通、收集客人資料又受嚴格監管，導致決策緩慢，難以滿足現今的消費者需求。有專家建議，銀行可借助集結人工智能（AI）及機器人流程自動化（RPA）等的超自動化（Hyperautomation）技術，整合各類業務系統，打通數據孤島，加速決策流程，應對轉型期間的挑戰。
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商業分析軟件與服務供應商SAS香港銷售總監梁立明早前接受本報訪問時提及，盡管近年金融業已經加快步伐積極部署數碼轉型，但總收到不少客戶回饋，指在應用數據期間，依然有許多障礙。
數據難打通 影響客戶體驗
梁立明提到，一間銀行有很多事情要「照顧」，如客戶體驗、與生意夥伴的互動、要因應市場變化業務策略、法律監管等，「好多資料飛入來，這些就是所謂的大數據」。他又指，海量的數據除了為銀行帶來商機，與此同時也帶來挑戰，要適當地應用並非易事。
例如數據難打通，導致資料處理及分析需時，影響客戶體驗。他指：
現今世代的客戶總希望與銀行的互動可以順暢，追求迅速的回應，他們對緩慢的流程或反應遲鈍的服務，幾乎沒有容忍度。
但有許多服務批核程序複雜，可能涉及數十個決策點分支，例如抵押貸款申請就需要收集不同資料數據，進行多次檢查和驗證，以確保信貸報價符合客戶的承受能力和銀行的風險偏好。
雖然每個組織都有大量資料可供使用，如客戶資料、評論、調查和社交媒體互動，但大部分是非結構化資料，要如何將數據蒐集和存放在一起，然後又如何管理使用，都是極具挑戰。加上不少銀行的不同部門，對數據的定義和使用存在仍較大差異，致使各部門之間的數據不能互通及進行分析，拖慢了決策流程和審批速度，難以做到實時回應。
決策流程 交予AI進行
因此，他建議銀行可借用結合AI、機器學習、RPA等多種技術和平台的超自動化技術，使業務流程得以自動化。梁立明笑言：「自動化已是大家熟悉的術語，但超自動化對於許多組織來說仍是一個新概念。」他解釋，超自動化技術能快速識別、審查和自動化業務流程。核心是AI加上決策自動化（Decision automation），決策流程毋須人工的介入與干預，將決策交予AI進行。
舉例，越南金融公司VietCredit就導入超自動化於信用卡業務中。該機構需進入一新興市場，但許多顧客均沒有過往的信用紀錄，導致該企難以進行信用審核評估及核卡。應用超自動化技術後，便集結客戶社交網路、電信公司，甚至電商採購等的歷史蹤迹，AI分析並了解客戶的行為模式，其後再自動計算風險評分，快速評估新客戶的信用水平，自動決定是否核卡。
據悉，對比一般金融機構需要數天的處理時間，該企短短5分鐘內便能決定信用額度，甚至可當場發卡。而在導入超自動化後的5個月內，該企就發行了1.1萬張信用卡。
不過，當工作都步向自動化，打工仔的「飯碗」又是否岌岌可危？梁立明強調，科技是用來提供協助，並非要取代人類，「要創新、與客戶互動等人性化的動作，機器依然無法做到」。他補充，現時各行各業人才緊絀，自動化甚至有助紓解人手壓力。
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記者：曾曉汶
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