SAS台湾总经理陈恺新：疫情冲击 企业应该加速导入AI

疫情持续延烧全球，软体厂商SAS指出，自从去年疫情在全球四起之后，疫情助长诈欺犯罪，全球支付业的数位诈欺事件增加35％。SAS台湾总经理陈恺新指出，疫情之下企业导入AI更显重要，以应用面来看，以「诈欺侦测」、「客户关系重塑」、「需求预测」三面向成长最明显。他表示，疫情冲击下，企业更需强化数位转型动能，积极导入AI应用，做好「减震」及「复苏」的准备。

SAS表示，新冠肺炎疫情去年初在去年开始蔓延，美国舞弊稽核师协会表示，已有77％的受访成员指出诈欺案件数量激增，全球支付业数位诈欺事件更增加35％。此外，因为疫情影响，网购和数位支付的蓬勃发展，促使电商销售创下历史新纪录，但随之而来的，数位支付在全球助长诈欺案件增加。

而台湾近期非接触式的交易需求大幅增加，加上近期银行处理纾困贷款业务，金融犯罪隐忧也升温。陈恺新指出，对金融业者来说，此时更需仰赖AI大量且快速运算的特性，阻断即时异常交易与风险评估，让资金与金融服务留给真正有需求的民众。同时针对可疑案件及资金流向，立即透过视觉化调查平台打造更强有力的防范后盾。

陈恺新指出，疫情的影响下，企业更需要能支撑决策的数据基础、给予行动建议的即时运算技术，以及规划出模拟情境来预测风险及需求。整体在疫情期间，可说以「诈欺侦测」、「客户关系重塑」、「需求预测」三大面向的应用成长最为明显。

以诈欺侦测来说，陈恺新说，汇丰银行（HSBC）导入SAS即时交易诈欺侦测系统，在客户刷卡的当下，以平均不到60毫秒的时间内整合大量资料、客户特征资料、客户过去的交易资料，即时侦测出这张信用卡被盗刷的可能性，判断是否直接阻断交易。

目前汇丰银行至今已在30个地区监控超过1亿张信用卡，不但让掌握即时侦测的交易量增加了87％，标记出潜在诈欺的运算资源成本更减少30％。陈恺新也指出，目前国内也有大型银行加速布局，已与SAS展开合作信用卡伪冒交易阻断。

而在需求预测方面，以制造业来说，疫情下客户更会要求交货时程的精准度，制造业若没有精准的预测，备料过多会增加库存成本，过少则影响客户满意度。SAS曾协助美国本田汽车（Honda）运用1200个经销商所累积下来的销售与维修资料，建立AI模型，预测各零件预备的指标及客户习惯等，让零件准备预测准确度高达99％。

此外，在零售产业，疫情爆发让民生消费转往线上，如何精准预测销售趋势，及优化库存管理将形成一大挑战。法国零售商家乐福先前也携手SAS处理全球卖场、仓库及电子商务平台等来源的资料，改善下游消费预测及上游供应商订货程序，减少库存过剩。

然而，目前全球供应链不确定仍在，资料难累积AI该如何预测？其实AI能以时间序列为基础建立「事件」资料库；除固定事件外，再纳入特殊事件及外部资料如失业率、油价、疫情传播状态等，产出各程度冲击的最佳与最坏情境模拟。

美国疫情爆发之初，各州陆续颁布「居家令」，许多制造商面临业绩冲击，且保修准备金与备料预估大失准，财务状况吃紧。当时通用电器（GE），即以SAS AI模型，将突发的疫情状况参数，如各地政令、疫情严峻度、近期异常数据等加入模型训练，快速产出各类情境，以利决策层级快速拟定应对战略。

此外，连续多年被评为「全美最佳医院」克里夫兰医学中心（Cleveland Clinic）于疫情爆发后也携手SAS以AI模型预测患者人数、所需加护床位数、医护人员防护设备和呼吸器数量。借此设计了「最好」、「最坏」以及「最有可能发生」的三种情境，随情势和资料源变化进行即时调整。该医学中心去年即曾启动「最坏」的情境应对：在其教育园区内为无需加护病房的新冠肺炎患者搭建了1000张临时病床。