[韋拿踢法似我]睇咗,冇乜特別。咁我當然係買咗返屋企睇啦,唔會去打人書釘咁咩嘅。細個仲打唔夠咩(細個唔係打誠品啦),而家有能力就唔好咁度縮了。50蚊,食個大家樂早餐都冇咗。
TLDR:介紹返,上星期我在Patreon寫嗰篇日本股仲全面。況且仲會一路繼續寫。點都抵睇。
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1. 朋友話頭,你以為本人強項係金融,其實唔係。以為我強項係寫文,其實都唔係。本人係Information processor,又即係金融DJ,仲係市場降躁耳機。我可以幫你整合啲不同嘅東西,消化咗,屙返出嚟,等你易入口。同埋我會睇得到唔同事情嘅關係。仲有,我可以幫你過濾咗好多雜試 —在呢個時代呢樣先最重要。
2. 呢本東西,標題150台幣,香港誠品賣50港紙,算有良心(*),雖然有冇良心我都係咁買架啦,星巴克幾蚊咖啡粉(有冇?)賣你幾十蚊添。表面望落算多嘢睇,但老老實實,同樣價錢,你買本「信報財經月刊」好過,下期有我。嘻。
3. 講返一樣嘢,我唔止一次提過,本人最憎台灣翻譯金融書嘅一樣嘢,並唔係啲用語(全世界就你一個咩,唔好咁中二病),而係啲推薦序。
4. 人地原本本書好地地,硬係要搵件乜柒投信或者乜柒外資嘅二打六,然後出嚟評點幾句。最Q好笑仲要係夾硬name dropping,個作者入面某一章提過嘅某條友,丫,佢嚟台灣時我同我上司同佢飲過茶呀。關我撚事?你唔見人地原本英文版有呢啲嘢?當然呢啲就係台式圍威喂啦,明嘅,但你見香港都冇呢啲咁嘅嘢。
5. 咁你話,你講嘅係翻譯書,呢本雜誌喎。但佢呢個封面故事,登登,就係譯日本雜誌嘅。雖然冇name dropping,嘩我去銀座Ginza Six食中村藤吉呀作者又去過呀(巧多日本大媽的)。但,我一見有個台灣人寫導讀,我即時已經諗,去到第幾段會出現「失落三十年」?果然第二段就有!
6. 個封面故事嘛,無甚特別。外資大買進?一早知啦,日日新聞紙都有報。至於1000億美金,聽落好多,但講緊由舊年開始喎。而日本股市,差不多一日300億美金成交(香港講緊大約200億美金)。
7. See?你唔量化,聽落1000億美金就好多,實情只係3日成交。當然,佢1000億美金呢個數肯定係低估嘅。
8. 仲有,最正嘅當然係,佢除咗譯日文雜誌外,當然要加埋自己嘅東西。之後仲整咗幾篇講基金,講日本樓。原因就你懂的。而佢譯日本雜誌嗰兩篇文,係冇叫你去買基金嘅,只係畀啲個股你。睇到分別冇?
9. 不過,就當然唔係一無是處嘅。首先佢講咗啲個股,雖然照計你睇我Patreon篇文好過。
10. 但佢提到一樣嘢,日本股市,大約有40%嘅股票係below book,即係 股價低過帳面值,Price to book 低過一倍。美股講緊只係7%,英國甚至唔夠1%。中國?原來都只係多過美國少少,但呢個數字係今年3月嘅。
11. 固然阿豬阿狗都識講價值陷阱,平嘅可以再平。But still.我Patreon嗰27隻日本股,都有唔少係相當殘的(但我亦唔只係揀殘嘅嘢),可以自己去睇下。
(*)不吐不快,但照計你身邊梗有啲咁嘅人。例如你去旅行佢叫你幫佢買嘢,仲要拎個Google Finance 嘅價去同你計 啲 yen幾錢(佢真係當自己拎到Google Finance嘅價!)。甚至我見過有啲仲極品嘅,拎返個圖出嚟同你講,喂,唔係喎,你去嗰時一對六喎,做乜而家同我計一對七?唔係發生在身上,係我朋友嘅朋友怪罪佢。我話,佢心中肯定覺得仲係益咗你呀,你賺咗信用卡里數!
呢啲友,記住疏遠佢。幫人買過嘢就知,都係一件幾麻煩嘅事,但好多人真係當你「順路」,講到「你去開大阪會經過京都呀可?」咁滯。仲有唔好忘記,仲要時間幫你去搵,幫你排隊,仲要驚買錯畀你小。同埋仲有一個風險:件嘢有乜中途爛咗唔見咗,都係你自己負責的。真人真事,我嗰時去德國幫人買波衫,結果漏咗在火車。咁當然係我自己拎錢幫佢買過件啦,唔通同人講「你件波衫我買咗啦,不過漏低咗,盛惠八百蚊」?但其實我冇同我朋友講呢件事(唔知佢會唔會睇到呢個POST),我啲朋友都係比較好的,向來都係 我話幾錢就幾錢,唔會拎個匯率圖出嚟同我計。
記住,就算本雜誌原本200台幣誠品賣200港紙,我都覺得係冇問題的。因為你可以唔買的。
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銀行如何提供超級個人化服務?百人數據團隊靠AI打造中信腦
為了顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋,中國信託採取的對策是走入AI與大數據,更為發展AI應用訂下3大KPI,來掌握研發資源的最適化;今年,中信更成立數據治理委員會,希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題
文/李靜宜 | 2021-06-10發表
「透過科技力,來創造競爭力。」中國信託銀行數據暨科技研發處處長王俊權,用一句話點出中國信託大力發展AI與大數據的戰略核心。
3年多前,中國信託定調以AI與大數據作為主要發展方向,並成立了數據研發中心,要用AI來加值業務場景的服務與產品。設立初期僅有一人,到現在已擴大為百人團隊,更在2020年初正式提升為數據暨科技研發處。王俊權正是該團隊的一號員工,更是中國信託內部大力推動AI與大數據的關鍵人物。
中國信託的經營策略是,顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋。而為了守住既有的優勢,中信採取的對策是走入AI與大數據,來作為轉型的利器。不只要轉型,王俊權表示,中信更希望透過AI與大數據,孵化出不同於以往的經營模式。
「CTBC+AI」是中國信託發展AI的大方向,在各業務線上,都能將既有的經營方法加上AI,來提升效率與效能,更要以這樣的科技力創造競爭力。更以優化、平臺、全面、轉型、顛覆這5大階段任務,往下推動AI。
王俊權解釋,中信的策略是,從最小且最有把握的項目開始,所以,透過AI來優化既有的經營方式,是中信切入AI的第一項任務。運用AI優化的專案成功後,下一步,中信就能將AI技術進一步平臺化;有了平臺之後,就能將AI技術全面導入到銀行。
走過了優化階段、平臺階段到全面發展階段,AI已經落地到中信的金融場景,也陸續有了一些階段性成果。王俊權表示,中信現在聚焦「轉型」與「顛覆」,希望透過AI幫助組織轉型,最終期待是要用AI提出顛覆的想法,創造新的經營模式,他透露,目前已有幾個專案正在進行中。
依循著CTBC+AI這項大主軸,中國信託打造了「中信腦」,定調3條研發路線: 電腦視覺、自然語言處理(NLP)、機器思考,也成立了3大實驗室,聚焦研發6大AI應用核心,包括了精準行銷、市場預測引擎、文字與文件辨識應用、人臉與物件辨識應用、機器閱讀到機器對話。從應用場景來看,則鎖定營銷經營、流程優化、風險控管這3項。累計至今,中信在業務單位落地的AI專案超過了20個。
第一類應用場景的AI,中信稱為「營銷經營+AI」,囊括個人化推薦、需求預測,目的是協助增加收益,並提升客戶滿意度、客戶資產、新申購產品數等。王俊權提到,像是推薦引擎專案,中信金控整體客戶數有1,100多萬戶,產品與通路又多,需要透過AI推薦引擎來實現精準行銷,預測顧客未來的金融需求,才能進一步推薦。中信也將這類預測技術,應用到金融商品的預測,比如房價預測、股市預測、匯率預測等。
「流程優化+AI」則是中信第二大類應用場景,包含法金作業流程、客戶申請流程、線上作業流程,希望用來協助內部提升作業效率,來減少作業成本,最終目的也同樣要能夠提升客戶滿意度。 目前,中信內部有多項端對端的流程數位化專案,像是個金、法金、AML(反洗錢)、HR等業務,都有導入AI來優化既有流程。
最後一類場景的應用是「風險控管+AI」,則應用在AML作業、偽冒偵測、稽核,來改善內部作業效率,減少風險的損失。比如,王俊權提到,前年底,中信銀行上線了一套用自然語言處理技術分析負面新聞的平臺,這個AI反洗錢專案的成果,後來更從臺灣擴大應用到7個國家的海外分行。
王俊權表示,3大實驗室所負責的6大AI核心,就是沿著這3大類應用分頭進行,其中,因為銀行面對數位化的壓力較大,所以,又以銀行為應用主力,再逐漸將AI技術擴大到金控旗下子公司,如投信、台灣人壽、中國信託資融等。
自行培養AI研發能力,更訂定3大AI管理KPI
AI發展策略上,中國信託除了自主研發,也會與廠商協作。不過,這兩種策略該如何拿捏,中信內部也走過一段辯論的路。王俊權表示,最後的判斷依據是,「金融業需要的核心能力,中信會投入有限的研發資源。若不是中信認為的核心能力,則盡可能用市場上的解決方案,來加快回應市場的時間。」
舉例來說,銀行業使用分析模型並非新鮮事,AI技術與傳統統計回歸最大的不同是,能夠處理大量非結構數據,像是人臉、電文等資料,可是,這些數據機敏性較高,如果銀行不能自行掌握技術,而需委外,王俊權認為,第一個問題就是,銀行創新的保密性較弱,再者,廠商進入銀行接觸到如此多的機密性資料,有時也有法遵問題。
尤其,金融業對個資的管制嚴格,非結構化資料很難離開金融業,但是,在臺灣,許多AI技術原廠來自海外,對於銀行來說,整體應用或導入的彈性都相對較低,這些都是中國信託選擇培養自家AI研發能量的關鍵因素。
中信在AI應用發展策略,更訂出3大關鍵績效指摽(KPI),作為研發資源最適化的參考。王俊權表示:「對資源有限,需求無限的單位而言,研發的管理是一大關鍵。」首先,中信不會輕易增加AI生產線,因每開一條生產線就會涉及維運與資源分散的議題。所以,「AI生產線的管理」是第一項KPI。
「AI研發資源調度的管理」是第二項KPI。王俊權提到,資源有限狀況下,應該分配多少資源,投入短期的落地變現,還是長期的亮點顛覆,「是一種決策的藝術。」過去,中信希望AI可以迅速擴大到各單位,所以,王俊權採取80/20法則,將80%的資源用在短期落地變現,讓大家有感,保留20%在真正創新的研發。不過,他表示,這個比例每年或每季會進行調整,要讓研發資源投入到需要的地方。
第三項KPI則是「核心複用的比率」,也就是同一項核心技術盡可能重複利用的比率。王俊權要求研發團隊,每條AI生產線至少要有3個落地應用。目前,中國信託共有6條AI生產線,以及20幾個AI落地應用的專案,他提到:「平均每條AI生產線,有3~4個核心複用。」未來,更希望將每個AI核心,擴大到金控內各個應用,所以,要盡可能提升核心的複用,他對團隊的期待是,能提高到兩位數的複用率。
他進一步舉例,3年前,中信導入工研院智能文審技術,來辨識客戶申辦信用卡、貸款所需檢附的財力證明,像是存摺、扣繳憑單等金融常用的固定格式文件。去年,中信將文字辨識應用,複用到分行的場景,上線AI票券辨識服務,在審票機中加入AI、OCR技術來辨識支票,來減少櫃員人工審票與顧客等待的時間,及提升作業人員登打的產能。
目前,中信已做到一張支票上的7個要件,包括到期日、抬頭人、金額、禁止背書轉、發票章讓章或手寫、背書、帳號,都能夠用AI辨識。王俊權提到,中信將自行研發的印刷體的文字辨識核心、手寫英數的AI辨識核心、文印鑑辨識技術,通通導入支票辨識上,「這就是一種AI核心的複用」。此外,為了持續優化辨識正確率,中信更導入AI反饋機制,內部自己發展出標記功能,來改善標記效率,長期目標是達到9成的辨識正確率。今年,中信預計將該AI應用擴大到22家分行。
中信還有另一項AI核心應用是人臉與物件辨識應用,王俊權坦言:「人臉辨識技術,對於組織的轉型與顛覆是亮點有餘,可是力道不足。」不過,若能結合防偽能力及數位流程,可能會創造出藍海的新應用。中信正在思考,如何運用人臉辨識、活體辨識、微表情辨識、情緒辨識等AI核心,交錯組合來打造遠端核身相關應用。
金融業需緊跟科技的腳步,轉變為自身的競爭力,才能在指數型成長的趨勢下,站上領先地位。AI與大數據,正是下一波競爭力的最大利器。─── 中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權
推動超級個人化服務,中信靠大數據建立5大行銷策略
「中信銀行每個月有1.5億筆的金融數據,1.9億筆的非金融數據。更可觀的是,疫情期間,顧客更加喜歡使用數位服務,每月高達2億筆的顧客數位數據。」王俊權首度揭露了中信內部統計的海量數據。不只如此,中信銀行1年與顧客會有20億次的行銷溝通,顧客造訪行動銀行、網路銀行或到行銷網頁觀望的次數,更是高達16億次。
「中國信託的數據含金量很高,因此,全都要採集起來,作為銀行KYC的關鍵第一步。」他提到,光在2017年到2018年這段期間,中信內部就採集了大量數據,來建立360度客戶全景標籤。即便,當時各個單位已有自己的全景標籤,中信仍認為要有一個可以全行共用的主數據庫。
有數據來了解顧客,銀行就能出手,中信的策略是以數據掌握顧客人生不同階段需求,提供超級個人化服務。王俊權表示,中信策略是運用AI與大數據,透過個人化溝通方式,來提升顧客的成交機會。中信更先將這種作法,落地到銀行的「艱困區」,若在艱困區測試後有成效,再轉移到「黃金區」主戰場。「一方面不會影響到既有的業務動能,另一方面團隊也會比較有信心。」
在推動超級個人化服務,中信採取了5大行銷策略,並各自搭配合適的AI技術。第一項策略是使用最適合的通路對不同顧客溝通;第二項是尋找顧客有興趣的話題來互動,王俊權透露,今年底將從人工轉為全自動化,用AI生成銀行與顧客行銷的文案。
選擇對的時間,則是第三項策略,比如,當外幣跌到一定數值時,跟該名顧客歷史申購外幣的成本有競爭性,就能在此時發送推薦資訊給顧客。
第四項策略則是打造貼合顧客需求的產品,他提到,中信已有不同產品的預測模型,能預測未來3個月或1周後,該名顧客可能需要的產品。可供業務單位、EDM數位行銷,來聚焦其中高成交率的顧客。最後一項策略是對的活動,即便是賣同一項產品,不同活動的優惠或行銷設計都要不一樣。
王俊權認為,不僅不要過度叨擾顧客,更希望提供一次就能擊中顧客的服務。甚至,目標是做到自動化行銷,他透露,目前正在建置平臺的階段,除了要能自動採集數據,更要自動反應顧客下一步的預測,讓銀行出手可以更快,或盡可能減少PM或行銷出手時會遇上的人工斷點,甚至,讓每次出手後的反饋可以更為即時,來推動多波段行銷。
成立數據治理委員會,優先梳理2類數據
「數據治理是比下水道還要更下水道的底層工程。」特別對於大型金融機構來說,海量的數據勢必要有與過往不同的梳理方式,王俊權如此說著。
因此,今年中信銀行成立了數據治理委員會,由總經理親自主持,各個業務單位主管都參與,「希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題。」他坦言,今年是試行階段,但中信已經注意到這個趨勢,而且必須往這方向走。
中信在數據治理特別強調「以用為治」,去年,更研究了全世界數據治理做得較好的企業,比如,數據治理發展超過20年的華為。王俊權坦言:「對中信而言,數據治理既然是一場長期抗戰,就必須明確為何而戰。」
由於資源有限,中信在數據治理的戰略,優先從兩類業務來推動,第一類是不能犯的錯,這類資料的處理一旦犯錯,銀行容忍度很低,如監理報送這類數據就需要優先梳理。另外一類是業務效益較大者,王俊權表示,若沒有好的數據治理標準,業務效益很難有長期的呈現。這是中信今年訂下數據治理的方向,也希望從小開始,慢慢擴大到全行。
經理人小檔案
王俊權
中國信託銀行數據暨科技研發處處長
學歷:臺灣大學國際企業研究所商學碩士
經歷:早年在美國矽谷的科技公司做美股分析,回臺後陸續待過4家銀行,主要負責風險管理;2005年加入中國信託銀行擔任全球個金風險管理處處長,2018年兼任數據研發中心最高主管;現為中信銀行數據暨科技研發處處長,兼任中信金控數據主管
附圖:中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權 (攝影/洪政偉)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/people/144842?fbclid=IwAR0XaBPczoiqTWTEQH8qHfNDbmyyTpA43Akd2gYWhsBbh0oIbWsBNWdF4Fk
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匯豐旅人-輕旅卡|http://comparegroup.go2cloud.org/SH1hy
匯豐旅人-御璽卡|http://comparegroup.go2cloud.org/SH1hz
匯豐旅人-無限卡|http://comparegroup.go2cloud.org/SH1i0
國泰亞洲萬里通-世界卡|https://shinli.pse.is/x8ccv
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花旗現金回饋Plus卡|https://shinli.pse.is/uap54 (指定行動支付10%)
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永豐JCB|https://shinli.pse.is/N4YCD (網購5%/外送平台10%)
永豐Sport|https://shinli.pse.is/N4YCD (健身房/運動用品/藥妝店8%)
玉山Pi錢包|https://shinli.pse.is/PSTRY (國內最高5%)
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信用卡匯率比較 在 Introduction Youtube 的最讚貼文
#銀行#公股銀行#民營銀行#外商銀行#銀行選擇
蕾咪在做財務顧問的過程中常常被問,到底該和哪家銀行往來比較好?其實取決於你的目的,是要投資、儲蓄還是領錢方便?每家銀行都有自己主攻的強項,因此這次也會分析台灣銀行的4大類型!希望大家都能找到適合自己往來的銀行呦~:)
如果喜歡這個頻道別忘了訂閱分享喔~:)
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00:00大家好~這次要分享銀行常見的4種類型!
00:44什麼是銀行?
01:34影片的三大重點
01:47如何選擇適合自己的銀行?
02:34跟銀行穩定往來的優缺點?
04:10台灣常見的銀行類型?
08:40給新手挑銀行的建議
09:08蕾咪想知道~你最愛哪家銀行呢?
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信用卡匯率比較 在 信用卡匯率比較在PTT/Dcard完整相關資訊 - 媽媽最愛你 的必吃
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信用卡匯率比較 在 [資訊] 國際組織信用卡匯率比較APP - 刷刷- 看板Japan_Travel 的必吃
由於之前常看到版友討論日本信用卡匯率相關問題
自己也有這樣需求想要比較在日本刷哪張信用卡比較好
所以就寫了一個這樣的 APP
之前也有在信用卡版介紹過
想跟常常在日本旅遊的各位分享
如有違反版規會立刻刪除 感謝
------------以下 APP 介紹分隔線------------
由於一次要查詢三個國際組織資料及換算的流程複雜又麻煩,現在網路上並沒有提供
這樣相關的換算程式,因此我們整理了之前版友的教學,撰寫一個 Android App - 刷刷
。
這個 APP 主要用來計算 VISA/MASTER/JCB 三大國際組織,當天或最新匯率提供為信用卡
刷卡的建議依據,縱使出帳金額並不會以當日匯率直接計算,但相信多少都會有相對性的
差異,也提供版上的朋友們對於在國外旅遊時,更方便的掌握要刷哪個國際組織的信用卡
,以得到比較好的匯率。除此之外,目前先後蒐集了各組織從2016年1月1日到現在的匯率
狀態,幫助大家可以在日後銀行出帳時,驗算出帳金額是否與國際組織差異過大,讓大家
有個參考基準。
這是小弟第一次與朋友自己撰寫獨立APP,很多系統架構方面經驗不是很足夠,目前
只有提供Android的版本,如果大家有需要歡迎下載,並請大家不吝惜提供意見,提供我
們改進的方向。
這是我們的應用程式專頁:
https://www.facebook.com/creditcardcurrency
有任何問題都歡迎在上面反應,協助我們讓這個程式變成更好用的工具,謝謝。
Google play下載頁面:
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.creditcardcurrencyexchange
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Japan_Travel/M.1480785153.A.B15.html
※ 編輯: p158276 (123.192.205.129), 12/04/2016 01:13:07
※ 編輯: p158276 (123.192.205.129), 12/04/2016 01:15:48
謝謝大家的支持如果覺得我們不錯或是有任何問題歡迎到 playstore 給我們五顆星評價
和 建議
謝謝
※ 編輯: p158276 (114.136.243.76), 12/04/2016 15:22:18
※ 編輯: p158276 (114.136.243.76), 12/04/2016 16:42:47
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