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降低疫情衝擊,SAS建議企業盤整三面向:詐欺偵測、客戶關係重塑與需求預測

(本資訊由廠商提供,不代表PCDIY!立場) 2021-06-28 11:45:36
疫情持續延燒全球,全球數據分析軟體領導廠商SAS在今年全球論壇(SAS Global Forum)分享過去動盪的一年中,組織如何透過人工智慧AI技術,成功建構新營運模式。SAS借鏡海外企業經驗,建議台灣企業應趁疫情之際,強化數位轉型動能,更積極導入AI應用,做好減震及復甦的準備,特別指出「詐欺偵測」、「客戶關係重塑」與「需求預測」三大應對面向。

SAS 台灣總經理陳愷新指出: 「台灣過去一年守疫有成,此時面對疫情已有轉型的借鏡。回顧疫情對SAS海外客戶最大的震撼就是意識到『決策』速度的重要性。面對不確定性,企業更需要能支撐決策的數據基礎、給予行動建議的即時運算技術,以及規劃出模擬情境來預測風險及需求。整體在疫情期間可說以『詐欺偵測』、『客戶關係重塑』與『需求預測』三大面向的應用成長最為明顯。」

疫情助長詐欺犯罪,AI即時偵測阻斷交易
去年疫情四起後,美國舞弊稽核師協會已有77% 的受訪成員指出詐欺案件數量激增[1] ,全球支付業者也表示數位詐欺事件增加35%[2] 。目前台灣民眾對非接觸式的數位交易需求大幅增加,加上近期銀行處理紓困貸款業務,更迎來金融犯罪的隱憂。金融業者此時更需仰賴AI大量且快速運算的特性,阻斷即時異常交易與風險評估,讓資金與金融服務留給真正有需求的民眾。同時針對可疑案件及資金流向,立即透過視覺化調查平台打造更強有力的防範後盾。

過往匯豐銀行(HSBC)即導入SAS即時交易詐欺偵測系統,在客戶刷卡的當下,以平均不到60毫秒的時間內整合大量資料、客戶特徵資料、客戶過去的交易資料,即時偵測出這張信用卡被盜刷的可能性,判斷是否直接阻斷交易。匯豐銀行至今已在30個地區監控超過1億張信用卡,不但讓掌握即時偵測的交易量增加了87%,標記出潛在詐欺的運算資源成本更減少30%。陳愷新也指出,目前國內也有大型銀行加速佈局,已與SAS展開合作信用卡偽冒交易阻斷。

在美國,SAS 與美國身份盜竊資源中心 (Identity Theft Resource Center,ITRC) 更合作推出ViViAN (Virtual Victim Assistance Network ) 身份盜竊虛擬助理作為與客戶溝通的第一線,透過自然語言處理和深度學習打造人性化的對話體驗,協助擴增該中心客服量能,應對2020年破紀錄的尋求身分盜竊協助客戶數量,將受詐欺客戶等待時間降到最低,改善受害者體驗並照顧他們情緒。

情緒分析提升客戶關係層次
疫情肆虐讓以實體互動為主的運動賽事、娛樂和藝文活動、及服務業備受衝擊,那麼企業該如何在這段期間持續增進客戶連結與體驗,並為未來疫情平息後的新常態做好準備呢?

擁有洛杉磯國王、洛杉磯銀河及安大略統治者等曲棍球隊的美國AEG Sports 公司於 Microsoft Azure 上搭載SAS® Viya® AI 平台建立模型,在疫情爆發期間強化會員關係管理,進行調查衡量球迷對於回到現場觀看比賽等活動的看法,分析球迷的情緒與態度,搭配過往球迷行為紀錄,判定哪些是死忠球迷應強化對話感、哪些即將流失需要投入心血挽留。AEG Sports 利用這些客製化策略成功提升10%客戶挽留率,同時提升行銷活動的投資報酬率。

AEG Sports還利用 SAS Viya 提供的機器學習優化模型與資料視覺化功能,快速擷取包含票務、合作通路、銷售、氣象資料和健康專家等資料並進行分析,打造不同模擬情境,預先制定應變計畫。當球迷可以安全地回到球場觀賽時,AEG Sports即能夠快速且靈活將門票需求、場地大小、公共衛生限制與其他因素等進行各級情境預測,來制定最佳化票價。

需求預測與情境模擬,優化營運
疫情下客戶此時更會要求交貨時程的精準度,製造業若沒有精準的預測,備料過多會增加庫存成本,過少則影響客戶滿意度。SAS曾協助美國本田汽車(Honda)運用1,200個經銷商、一天數十次更新,所累積下來的客戶銷售與維修資料,包含施工作業的類型、客戶支付金額、維修歷史資料等,建立一個AI預測模型,預測各零件預備的指標及客戶習慣等,讓零件準備預測準確度高達99%。

目前台灣零售業也面對消費者到實體通路購買意願降低,轉向電子行動商務,如何精準預測銷售趨勢,及優化庫存管理將形成一大挑戰。早在2019年,法國零售龍頭家樂福即攜手SAS處理全球賣場、倉庫及電子商務平台等來源的資料,改善下游消費預測及上游供應商訂貨程序,減少庫存過剩。

然目前全球供應鏈不確定仍在,資料難累積AI該如何預測?其實AI能以時間序列為基礎建立「事件」資料庫;除固定事件外,再納入特殊事件及外部資料如失業率、油價、疫情傳播狀態等,產出各程度衝擊的最佳與最壞情境模擬。

美國疫情爆發之初,各州陸續頒布「居家令」,許多製造商面臨業績衝擊,且保修準備金與備料預估大失準,財務狀況吃緊。當時通用電器(GE),即以SAS AI模型,將突發的疫情狀況參數,如各地政令、疫情嚴峻度、近期異常數據等加入模型訓練,快速產出各類情境,以利決策層級快速擬定應對戰略。

連續多年被評為「全美最佳醫院」克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)於疫情爆發後也攜手SAS以AI模型預測患者人數、所需加護床位數、醫護人員防護設備和呼吸器數量。藉此設計了「最好」、「最壞」以及「最有可能發生」的三種情境,隨情勢和資料源變化進行即時調整。該醫學中心去年即曾啟動「最壞」的情境應對:在其教育園區內為無需加護病房的新冠肺炎患者搭建了1,000張臨時病床。

AI擴展到雲端成趨勢
疫情也突顯企業對於能在各地都能持續運算各種規模資料的需求,AI分析遷徙到雲端是另一波趨勢。IDC指出,大數據和分析軟體於公有雲的部署,到2024 年將以 23.2% 的年複合成長率增長[3]。SAS 亦因應市場需求,持續擴展雲端服務。2020年 11 月,SAS 與 Microsoft 建立了策略合作夥伴關係,在 Microsoft Azure 上發布 SAS Viya雲端原生分析平台。今年並進一步提升服務,讓 Viya平台擴大支援 Amazon Web Services 和 Google Cloud ,下半年還計劃新增對 Red Hat OpenShift 的支援。

SAS台灣總經理陳愷新總結:「疫情仍充滿不確定性,台灣企業應留意上述的全球潮流、吸取海外企業的成功經驗,並評估將工作負載流暢地移轉至雲端,以找出高效率營運模式,適應瞬息萬變的市場。」

[1] 美國舞弊稽核師協會 (ACFE)國際詐欺意識週,2020年11月公布。
[2] 《數位詐欺攀升:新冠肺炎的全球影響(The Escalation of Digital Fraud : Global Impact of The Coronavirus)》,2020年10月,Javelin
[3] IDC Worldwide Big Data and Analytics Software Forecast, 2020–2024 (IDC 2020-2024 年全球大數據和分析軟體預測,2020 年 8 月,IDC #US46760920)





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