新光銀行採用 IBM Power Systems 平台，從無到有建置 AI 模型，三年來更自行開發近 20 個 AI 模型，讓 AI 應用成為新光銀行跨組織、跨部門的創新獲利引擎。
新光銀行數位資訊部資深協理林基玄指出：「公司內部每個系統都需要 AI，所有與客戶的接觸點都是發展 AI 的機會。過去只能在封閉型的工具中開發機器學習模型，透過 IBM 的協助，新光銀行得以打造開放原始碼武器，做好系統的框架，讓模型能量產，協助業務團隊用數據創造獲利。」
台灣 IBM 科技事業部總經理朱宥鑫表示：「金融業邁向 AI 之旅刻不容緩，新光銀行奠基 IBM Power Systems 的 AI 開發工具，透過端到端深度學習平台，打造 AI 創新引擎，賦能企業快速開發 AI 應用，節省開發 AI 模型的門檻及時間。」
新光銀行自 2016 年正式啟動數位轉型，AI 及大數據策略由數位資訊部領軍，首重擴充 AI 應用。新光銀行積極深化組織內大數據分析的實力，協助業務團隊挖掘顧客商機，更進一步運用機器學習和深度學習技術，三年內從無到有，運用場景包含精準行銷、顧客評價、零售銀行信用風險管理、房貸鑑價、票據作業優化、客服錄音調閱、使用知識圖譜技術在企金客戶的關係管理及智能客服，讓 AI 應用遍地開花。
以往新光銀行準備一檔行銷活動，從執行研究目標、行銷包裝、行銷通路發布到檢討活動等流程，需時兩週至一個月；如今新光銀行除了能自動化大量推出行銷活動，更能主動從幾百萬顧客中找到合適的顧客群精準推播行銷活動。新光銀行各事業線平均一年推出 800 個以上的行銷活動，等於每周推出 18 個新活動，亦代表全行同時與客戶接觸的行銷活動超過 50 個以上。新光銀行體現公平待客原則，擁有完整的內控機制，在每天頻繁推出精準行銷活動的情況下，達成客戶高評價的使用者經驗。
新光銀行透過 IBM 顧問的協助，導入人工智慧高效能運算平台 IBM Power Systems，運用開放原始碼依據新光銀行的特性建構可操作的 AI 開發環境與工作流程，再將建置的模型，自動化部署到以容器化為運作主體的推論主機 IBM Power Systems 平台上應用，得以快速訓練模型，部署模型發展數據應用的閉環系統。此外，新光銀行更邀請與研究 AI 領域多年的外部專家、學界教授合作，舉辦讀書會，培養 AI 硬實力。
新光銀行導入 AI 應用的第一步，先用大數據技術整併內部虛實通路的數據，並整合開放數據，建置數據資料庫，妥善管理所有數據；導入 AI 應用的第二步，運用電腦視覺、聽覺、自然語言處理等深度學習技術，優化內部作業與顧客服務，體現公平待客原則，運用在如票據處理、客服錄音 STT、智能客服、企金顧客服務，讓跨組織各部門都能多領域的應用數據。
林基玄強調：「透過 AI 及大數據分析，進一步深化對顧客的洞察，為不同顧客的各式場景量身打造不同的互動方式，找到最適合的客群推送精準行銷活動，提供高效益的產品組合。 」展望未來，新光銀行將持續投入 AI 及大數據分析，在未來兩年內將 AI 模型從近 20 個發展至上百個，並讓 AI 模型跟數據流即時化緊密整合，持續創造企業獲利的新商機。
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