AI趋势周报第80期：永丰携成大，秀金融AI成果

重点新闻(0322～0328)

永丰银    成大     金融AI  

永丰银联手成大，秀金融AI产学合作成果

永丰银行与成功大学日前展示产学合作成果，揭露双方自2017年至2018年的金融AI应用成果，包括信用风险管理、财富管理投顾报告、防洗钱，以及外币定存精准行销。2017年时，永丰与成大成立“未来智慧工厂”，由永丰提供实际场域资料、成大进行研究，锁定信用审查、自动撰写报告、精准行销等3大领域，可细分为“法人金融信评与报告”、“消费金融信评与报告”、“客制化财富管理投顾报告”、“客户业务与经济关联图”和“客户需求预测与精准行销”等应用。

成大提到，为加强信用风险管理，自家电机系教授张天豪带领团队建立信用评估模型，提高信用分数的可靠性、缩短作业时间，比如利用该模型将信用风险模型效力（AUC）提高至91.2％，并将信评报告的资讯揭露错误率降低至0％。另一方面，电机工程系副教授黄仁暐团队以深度学习和自然语言生成（NLG），来建立客制化个人财富管理投顾报告与市场资讯分析。而为加强防洗钱机制，资工系高宏宇教授团队以AI建立企业客户的业务与经济关联图，来交叉比对、验证法人金融客户的贷款文件资料；至于个人化服务，统计系李政德教授团队以深度学习打造精准行销分析模型，目前已提高外币定存行销成交率225％，未来将进一步应用至信贷与房贷。（详全文）

Nvidia     Jetson Nano     AI电脑  

Nvidia发布99美元有找的AI小电脑Jetson Nano

Nvidia日前在自家GPU技术大会(GTC 2019)上发布体积小巧、仅7公分 x 4.5公分的AI电脑Jetson Nano，能在执行 AI 工作负载时，提供每秒4,720亿浮点运算次数，而耗电量只有5瓦到10瓦。Nvidia创办人暨首席执行官黄仁勋在会中提到，该产品分为2种版本，一种是针对开发者、创客和玩家推出的开发者套件，可用于开发机器人、无人机、虚拟助理和自主设备等装置，售价为99美元；另一种则是针对想打造大众市场终端系统企业而推出的可立即生产模组，要解决企业过去打造嵌入式应用时，对于尺寸、耗电量和AI运算密度等带来的挑战。

Nvidia表示，Jetson Nano模组可减少硬件的设计和验证AI系统所需的时间，缩短整体开发时间，让产品更快上市。此外，该模组设计还包括电力管理、时脉（Clocking）、内存。Jetson Nano模组售价为129美元。（详全文）

  英特尔     Aurora    超级电脑  

英特尔将为美国打造Exascale等级的新世代超级电脑

英特尔和Cray宣布与美国能源部签约，将打造全球第一座Exascale等级的超级电脑Aurora。这座系统部署于能源部阿贡国家实验室（ANL），将用于先进科学研究。

ANL指出，Aurora效能高达1 exaflops，每秒可执行1百万兆次浮点运算，也就是1,000倍petaflops。它同时具备传统高效能运算（HPC）及人工智能（AI）的处理能力，可协助研究人员从事极大资料量的宇宙模拟、气候预测、寻找预测药物反应的新方法，以及寻找有机太阳能电池更有效的材料等科学研究。英特尔团队预计2021年完成并交付Aurora超级电脑。（详全文）

  玉山银行    交易预测    金融AI  

玉山AI公开挑战赛得奖出炉，为金融AI注入新血

玉山银行日前宣布“2019玉山人工智能公开挑战赛”结果，这是国内金融业首次AI竞赛，主题为金融商品交易预测。玉山银行提供了120天去识别化的客户浏览资料，供参赛者打造机器学习模型，来预测30天后客户的金融商品交易行为，包括信用卡、信托类产品、信贷和外汇。这场竞赛吸引了海内外1,121支队伍参赛，经过3个月竞争，由“Forms”、“超准确预测之神”及“test”三支队伍胜出，除了奖金，这些队伍也将获得玉山银行实习或相关职务面谈的机会。

玉山金控科技长陈昇玮同时揭露玉山科技策略，将聚焦于4大领域，包括提升全通路的顾客体验、了解顾客真实需求、开发及实验新型态金融科技、整合内外部科技资源。玉山银行先前也于法说会上宣布，将AI全面导入至业务体系，并将大数据团队升级为“智能金融处”，由科技长带领，目前部门人数为80人，今年计划以AI来强化账户防冒用、提高信用卡盗刷判断准确率、输地址可鉴定不动产价格、全自动处理支票及导入台股绩优股预测程式等五大业务。（详全文）

  麦当劳    ML       客户体验  

麦当劳买下机器学习新创，要来改善客户体验

国际速食连锁品牌麦当劳日前宣布并购机器学习新创Dynamic Yield，要藉Dynamic Yield的AI个人化及决策逻辑技术，来改善麦当劳的服务品质与客户体验，也就是根据消费者上门时的时间、天气、交通流量或品项趋势来安排得来速的电子菜单，此外也会依据消费者当下的订单立即推荐其它品项。

其实去年麦当劳就曾在美国的多个据点测试过该技术，并预计在今年将决策技术部署至全美麦当劳的得来速服务，再扩充至其它国际市场；未来也计划将决策技术整合至Kiosk与应用程序中。（详全文）

  Salseforce    AI     业务流程  

Salesforce服务云加入三项AI功能，精进业务流程

近日Salesforce服务云（Service Cloud）新增三项AI功能，不只能提供业务人员最佳的回复建议，还能推荐相关的知识文章，此外还有一项案件分配（Case Routing）功能，能按照规则将案件分配给适合的业务处理。

这些新功能是从Salesforce的Einstein人工智能功能扩展而来，回复建议（Reply Recommendations）功能使用自然语言，以文字讯息提供业务人员即时且恰当的回复。而Einstein文章推荐（Article Recommendations）功能，可为业务推荐最佳知识文章，提供快速解决问题的资讯。另外，Einstein案件分配（Case Routing）功能透过机器学习来自动分配案件，可根据预设的标准（比如业务人员的专业领域和过往表现），来将案例分配到合适的工作待办群组或业务人员。（详全文）

机器学习    Julia     侦错器  

机器学习语言Julia释出全新侦错器

机器学习语言Julia，释出了全新的侦错器（Debugger），可以让开发者轻松地侦错和检视（Introspect）程式码，可以深入函式手动走访程式码，并检查状态，也能在不重新启动的状况下，以互动方式更新和替换现有程式码，或是设置中断点和陷阱错误，帮开发者捉出发生故障的问题。

官方提到，侦错器本身就是一组各种功能集合的工具，而其核心功能则是由直译器支援，该直译器不只能够执行Julia程式码，也能以各种前端控制直译器的执行。每个前端都有其可用的套件，Juno将侦错器整合进IDE中，Rebugger则提供REPL文字使用者界面，而侦错器提供传统的命令界面。这些侦错功能都与套件Revise无缝整合，开发者可以在同一个对话（Session）中，连续分析和修改程式码。（详全文）

图片来源／成大、Nvidia、英特尔、玉山

 AI趋势近期新闻 

1. MIT用氨基酸序列搭配机器学习预测复杂蛋白质结构

2. RedMonk热门程式语言排行榜出炉：Kotlin首度挤进前20名

3. Amazon与美国国家科学基金会投资1,000万美元，要研究AI公平性

资料来源：iThome整理，2019年3月