金融業最近起了非常有趣的變化，他們都說自己變成科技公司。ING說自己是一家科技公司，只是剛好有金融業執照；DBS說自己愈來愈不像金融業，愈來愈像科技業；JPMorgan直接說自己就是科技業。這代表科技一定對金融業產生了非常大的衝擊。
反過來，如亞馬遜（Amazon）、Line、樂天等，擁有大量生態系的科技公司，也全部開始要提供金融服務。金融業變科技業，科技業要變金融業。疆界變模糊，競合關係產生變化。
科技業不只要搶銀行業的午餐，連早餐、晚餐都要！
JPMorgan的CEO曾說，「They are eating our lunch！」（矽谷的公司正準備吃掉華爾街的午餐）如果考慮到最近臉書要發行數位貨幣，雖然全世界的央行都跳起來說不可能，可是一旦發成了，相當於全世界3分之1的人口都可以使用，央行的午餐就不是午餐了！
以前Apple Pay是銀行的好朋友，幫助銀行讓支付功能更方便。但蘋果現在要發行信用卡，到底是金融業的朋友，還是敵人？此外，樂天、Line也都正在爭取純網銀執照。
我的心得是，這群人不只對我們的午餐有興趣，連早餐、晚餐他們也都滿有興趣的。金融業已經進入很獨特、過去不會有的競爭環境，科技則扮演關鍵的角色。
數位應用已不再專屬於年輕人
所有傳統企業都在做數位轉型。這幾個字滿好講，但很難做。中信在數位轉型上，不斷自問有哪些優勢。經過盤點，我們歸納三點：第一，中信有將近1000萬數位客戶，而且數位客群的比例比同業高。
第二，我們跟純網銀不同，是走虛實整合的服務，不只有數位通路，包括ATM、分行、社群與客服中心，提供交叉的客戶體驗。
第三，中信有創新的DNA。中信是第一家在台灣做網路銀行，也是第一個把ATM放進超商的銀行。去年我們也把網路銀行跟行動銀行打掉重練，因為我們發現客戶要的完全不一樣。我們習慣不斷顛覆自己、挑戰過去基礎，實踐創新。
這些優勢讓我們能持續發動數位轉型，去因應外部環境的變化跟浪潮。
所謂轉型，必須思考客戶要的體驗跟情境是什麼。很多人認為，數位就是要做一個年輕人的應用，這麼說對也不對。但我們數據顯示，年輕的族群，確實使用數位通路的比例最高，但40至60歲的族群，數位活躍度佔比也超過60%至70%。這表示數位已不再專屬於年輕人，它是全客群的普遍應用。
AI客服支援，讓人去做更有意義的事
也不是做好手機銀行，就做完數位轉型。客戶跟中信的往來，使用多通路的比例，比單一通路多2.2倍。用多通路的人，滿意度也較高。至今多通路在現在、在台灣，還是主流。
但各位要注意，我強調是「現在」。客群的行為每天在變化，因為區塊鏈、AI在改變很多事情。我們每天、每季自問，客戶接下來的需求往哪裡走，策略該如何應變。
為了要發展全方位有溫度的數位金融服務，需要三個基本能力：知道客戶是誰、預想客戶下一步的需求、擁抱客戶，意思是當客戶需要我的時候，我能主動快速提供服務。
不過，我們有1000萬客戶，理專才大約1000人，光認識客戶就做不到，別說做到那3件事。這時候要靠科技，透過人機協作，達成願景。
我舉幾個例子。我相信各位可能都用過聊天機器人，金融業叫智能客服。智能客服每個月的服務量已經超過37萬，佔比大概20%，滿意度高達93%，而且數字仍在上升。
這代表什麼意思？我以前不在金融業，我也最痛恨每次在出國前打電話給銀行客服，只為了問機場接送，花了我一堆時間。現在有了智能客服，直接在手機或網站上輸入：機場接送怎麼辦？客服就馬上回答。簡單的問題交給機器人，讓人力去做高價值、複雜、給建議的問題。
另一個例子是ATM。每個月ATM交易量將近800萬次，但台灣還是一堆人在ATM被詐騙。我們發現，那種慌亂拿著手機去ATM轉帳的人，就是被詐騙的高危險族群。於是，我們用攝影機搭配人工智慧的影像辨識技術，當你有上述行為，交易按下去前，ATM會跳出螢幕，問你是不是有人叫你轉帳，這可能是詐騙。若ATM正好在分行附近，也會通知分行的人員出來關心。
科技改變後台作業，機器人也能做主管
中信在中、後台也利用RPA技術，過去分行有很多文件，要找助理去對，才能快速地提供客戶服務。這幾年我們大量把這些作業交給機器人來做，現在我們銀行有100多個機器人，在不同的流程做這些事。
今年我們升遷了第一個RPA機器人做主管，因為機器人之間的流程，有時候要人去設定，但我們發現協調的事也不需要人介入，機器人就能做好。在協調機器人的人，就像主管平常在協調員工做什麼事，所以我們決定升一個機器人當RPA的主管。聽起來像玩笑，但這不是笑話。
現在是人機協作的時代，很多機器人已經在流程裡扮演關鍵角色。我們就像製造業，在做無人工廠，很多中後台作業已經改變了。
用AI發展科技，仍要對人保留彈性空間
科技要進入行業，向來不是技術問題。技術都很成熟，甚至可以購買，但管理預期與人才文化才是關鍵。
我以AI為例，怎麼管理不同人對AI的預期。有些老闆認為，用AI可以讓員工少一半；有些老闆以為，AI裝上去，5天後就能用；有的老闆認為，AI會發動核戰；每個人對AI的想像都不一樣。事實上，產業內的AI需要大量資料累積才有結果，要讓所有利害相關人對人工智慧落地有合理的預期。
第二，AI需要人才，考驗公司有沒有文化去吸引或培育科技人才。去年我們面試一位AI的資深科學家，面試到最後，面試者問了一個問題：我可不可以不要穿西裝上班？總經理說可以，但總經理問他，為什麼問這個問題？他說，因為我覺得只能穿西裝的公司很遜！在科技圈，很多人就是這樣，所以企業要有一個彈性的環境跟文化，去容納這些人。
事實上，科技跟銀行的DNA很不一樣，科技人愛做實驗、快速敏捷；銀行人是規避風險，不能犯錯。因此，主管要建立一個實驗、容錯的文化，在風險可控的地方，讓科技人發揮；然後原本的人才，要學習管理機器人，甚至保持開放心胸，願意合作。我認為，這兩種人才相加，會是傳統行業或要轉型的行業很好的競爭力。
我希望，中信有一天也能說自己是一家科技公司，只是剛好有金融牌照而已。
