新光金控運用DataRobot AI落實AI模型與數據公民化

數碼科技浪潮襲捲全球，台灣金融業者紛紛踏上數碼轉型之路，人工智慧(AI)與機器學習(ML)為企業保有競爭力的關鍵。DataRobot宣布攜手新光金控，透過運用DataRobot的AutoML平台與自動化機器學習技術，強化新光金融集團AI建模能力，落實數據公民化與AI模型公民化，以數據科學加速達成數碼轉型目標。

新光金控將利用DataRobot建構與監控AI模型

DataRobot為部署人工智慧的平台，已替各大企業提供累積超過1.4兆次的預測結果。DataRobot的自動化模型風險管理與模型驗證，將幫助新光金控與旗下子公司的數據科技團隊從繁瑣重覆的任務中解放，進而更加專注於創新產品與服務設計開發。

新光金控將利用DataRobot，建構、部署與監控AI模型，包含：

• 優化現有數碼服務，改善客戶數碼體驗。
• 透過預測數碼金融產品需求，提供精準客製化推薦與服務。
• 落實AutoML公民化與數據公民化。

DataRobot亞太區銷售副總裁Sean Race表示：「新光金控是亞洲首屈一指的金融服務機構，很榮幸他們選擇與DataRobot合作，建立高度精密的機器學習模型，並運用自動化機器學習技術，以數據驅動營運、產品與服務決策。」

DataRobot將透過以下方式支持新光金控持續創新，實現價值型金融願景：

• 提供統一的AutoML平台，讓使用者能迅速規劃與部署AI模型專案。
• 加速AutoML打造的創新服務上市時程，例如：協助新光金控與旗下子公司分析目標客戶、市場區隔與產品定位，找出最佳交叉跨售機會。

DataRobot的人工智慧雲端平台，可透過加強協作與持續最佳化AI模型生命週期，將不同數據與使用者整合。為配合各地區的法規監管，DataRobot 人工智慧雲端平台能被部署在雲端或地端數據中心，並透過嚴格管理提供高度安全性。

DataRobot透過簡單拖放方式完成模型建構

新光金控負責數位科技發展業務資深協理張維熊表示：「自動化機器學習(AutoML)的出現，突破了機器學習廣泛應用的局限性。與DataRobot共同導入的自動化模型訓練過程，結合超級自動化和數據公民化兩大特點，有效幫助數據科學家專注於業務分析，釐清與解決關鍵問題」。

張維熊進一步說明，AutoML邁出了機器學習數據公民化的第一步。過去，數據科學家花費大量時間在處理程式編碼相關任務，但DataRobot透過簡單拖放方式完成模型建構。該平台採用視覺化設計，大幅降低非資訊人員的學習門檻，進而提高跨團隊的協作溝通效率。演算法使模型建構過程得以自動化，從而大幅度縮短了AI模型的開發時間。

PGi樺鼎商業資訊執行長蘇韋倫William Su表示：「作為 DataRobot在台灣的首家合作夥伴，連續四年的合作經驗告訴我們， DataRobot已是台灣各大企業加速AI之路的首選，DataRobot能隨著台灣企業AI成熟度的提升，滿足不同階段的需求，從一開始的AutoML出發到現在更為全面性的Enterprise AI Platform。這次很高興與DataRobot再度攜手，協助新光金控與其子公司持續運用AI落實內外賦能，讓新光金控在AI營運與數據變現上，用最輕鬆有效的方式實現。」