AI專才渴市搶人有計 (WeLab 李家達)
原文刊於信報財經新聞專欄「StartupBeat創科鬥室」
人工智能(AI)技術日新月異,對金融科技(FinTech)行業影響深遠。除了跨國大企業,不少初創為搶攻市場,近年積極涉足AI領域,惟相關人才一直供不應求。《信報》StartupBeat請來WeLab香港總經理李家達,探討如何利用AI滿足客戶要求,以及招攬專才的策略。
主持:尹思哲 《信報》科技編輯
嘉賓:李家達 WeLab香港總經理
尹:得知WeLab剛於5月聯同科學園參與「香港人工智能實驗室」計劃,可否分享你們在AI應用的實際例子?
Chatbot讓員工安心放假
李:WeLab在2013年成立,當時還未有人討論AI,亦未有FinTech等字眼。後來,我們把AI融合於銀行貸款業務之中,減省了繁複的交易程序及時間,並提供更佳的客戶服務體驗。聊天機械人(Chatbot)和AI卡數清算師,就是WeLab在人工智能應用的主要產品。我們的聊天機械人以對話形式呈現,甚至懂得給予客戶不同建議,取代過往網站「常見問題」(FAQ)等應用。
回想以往的農曆新年,公司需要一定數量的員工留守支援客戶服務。今年我們的深圳分公司只須用Chatbot便解決了所有客戶問題,讓員工在新年期間安心放假。
此外,港人慣常有數張信用卡,部分人或擁有數款貸款產品,惟各產品因年期、利息等組合不同,價格亦大相逕庭。有見及此,WeLab研發了AI卡數清算師,透過應用程式介面(API),連接香港信貸資料庫。配合分析資料數據的技術,能在快至一秒內計算出數以萬計的貸款組合,並兼任「顧問」角色,為客戶建議個人化的信貸方案。
尹:以往一些網購的客服平台,曾運用「真人在線聊天」(Live Chat)。然而,問題是一旦人流多便出現塞車排長龍的情況,有時亦無法解決客戶需要,聊天機械人能幫到手嗎?
李:Live Chat曾經流行一時,但缺點是背後耗用不少人力、物力,亦無法即時處理大量客戶問題,最後更要排隊輪候聊天。我們開發的Chatbot能日夜為客戶服務,既解決費時失事的問題,亦比坊間的Chatbot人性化。
當客戶使用服務時,恍如置身於銀行櫃台前,與真實的客服人員對話,協助完成整個申請手續。
尹:現時以Chatbot達成交易的客戶數目,相比傳統手續申請有何不同?
李:自推出Chatbot之後,客戶使用的活躍度大增,它亦包辦了客戶查詢、申請手續等程序。時至今日,我們已不會在申請手續上,額外投放大量人力資源,只保留一至兩位員工,專責電話查詢等後勤服務。此外,團隊亦會每天收集數據,不斷訓練及優化Chatbot的運作,如協助它深入理解廣東話等,不同句型、語句的意思,務求日後能即時回應客戶各種問題。
尹:WeLab在香港與深圳均設有分公司,兩地同樣缺乏AI專才嗎?請人的難度高嗎?
李:AI是近年興起的熱潮,以往缺乏計劃培育專才,導致現時AI人才不多。深圳雖然比香港較易請人,但兩地均面對AI專才不足的問題。
市場上最渴求的主要是AI數據專才,配合企業的大數據分析、機器學習、深度學習等策略。金融科技如今發展迅速,市場極之渴求AI人才,他們有較大競爭力,間接令待遇搶高。不過,除考慮各種優厚待遇,亦要看重AI專才能否跟公司文化結合,例如彼此分享一致的目標、文化價值觀。
現時WeLab的AI數據專才大約有30至40人,以初級和高級員工居多,主要聘請Data Scientist(數據科學家)﹔至於中層的AI員工,需從百度、阿里巴巴、騰訊(00700)三間公司,或從京東等科企物色。
給予開發自由度同重要
尹:請人難,留人更難。你們怎樣留住出色的AI專才為公司効力呢?
李:首先,公司會為出色的人才提供較優厚的待遇;其次,再考慮員工本身與公司文化的結合。由於AI應用層面廣泛,若公司能配合AI專才,例如在開發產品上給予適當的自由度,自選有興趣研發的項目,有助他們熱中投入工作,繼續為團隊効力。
註:以上嘉賓訪問均屬個人意見,與本報立場無關。
[ English Version ]
WeLab on adopting AI in business, retaining tech talent
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