運用 AI 建構 4 個金融場景模型,玉山金控舉辦台灣首次金融 AI 競賽

【為什麼我們要挑選這則新聞】日前玉山金控舉辦人工智慧公開挑戰賽,參賽團隊要藉由去識別化的資料,運用 AI 演算法建構 4 個金融場景模型。這是台灣金融業的首次 AI 競賽,展現玉山金控培育台灣 AI 人才的決心,也藉由 AI ,讓金融服務更加優化。(責任編輯:郭家宏)

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「2019 玉山人工智慧公開挑戰賽」於 3 月 23 日舉辦頒獎典禮。這是國內金融業首次 AI 競賽,共有來自海內外的 1,121 隊報名參加,在為期 3 個月的競賽期間,許多隊伍的預測都達相當水準,經過激烈的競爭,前 3 名分別是「Forms」、「超準確預測之神」及「test」,在頒獎典禮中,邀請前 3 名及佳作共 6 個隊伍上台分享建構模型的演算法,玉山銀行智能金融處主管也進行 AI 的實務交流。

藉由去識別化的資料,運用演算法建構 4 個金融場景模型

玉山人工智慧公開挑戰賽的特色,是以去識別化的實際資料,讓參加隊伍透過趨勢科技 T-Brain 平台,嘗試各種不同的演算法建構模型,預測 30 天後顧客實際的交易行為,分為信用卡、信託類產品、信貸及外匯的 4 個場景。本次競賽不只看準確率(Accuracy),主要以機器學習常使用的 F1-Score 數值,搭配產品加權,讓模型可以更加精準有效。

本次競賽要預測的 4 個產品線(信用卡、信託類產品、信貸及外匯)權重不同,而且信用卡及外匯產品大家表現相差不多, 因此第一名的隊伍 Forms 也說到:「決勝關鍵在於信貸以及信託類產品的 F1-Score, 所以在不過度關注公榜結果的情況下, 要多花時間精進這兩類產品的模型,避免 overfitting」。

本次比賽的排行榜有分成公榜與私榜(最終排名之依據),最終獲得好成績的前三名隊伍,都在模型過度擬合(overfitting)的問題上有很好的處理。 從得獎者的報告中可以發現到, 表現好的隊伍大多不會倚靠單一模型, 會透過組合模型的方式來強化預測能力,拉近公、私榜之間的差異, 也會透過交叉驗證(cross-validation)確保模型 在新資料的預測力維持一定的穩定度,最終才能獲得佳績。

舉辦人工智慧公開挑戰賽,展現培育台灣 AI 人才的決心

玉山金控陳昇瑋科技長表示,舉辦玉山人工智慧公開挑戰賽的意義,不僅是台灣金融業的創舉,更展現出玉山培育台灣 AI 人才的決心,透過海內外參賽隊伍的熱烈參與,共同提升人工智慧在台灣產業的實務應用。陳昇瑋科技長進一步強調,玉山的科技策略聚焦 4 大方向,包括提升全通路的顧客體驗、瞭解顧客的真實需求、開發及實驗新型態金融科技、整合內外部科技資源,期望為顧客創造更美好的金融生活。

展望未來,因應科技發展的趨勢,玉山將積極發展場景金融、普惠金融及智能金融,提出「AI Inside, Human Outside」的理念,將 AI 深入到營運各層面,讓科技的玉山持續傳遞有溫度的顧客服務。

(本文訊息由 玉山金控 提供,內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供,可寄至:[email protected],經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。本文提供合作夥伴轉載。)

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