備戰 2020 年，數位科技將全面加速垂直產業轉型，擁有跨界能力的科技人才也鍍上一層「金」，而隨著金融科技（FinTech）急速發展，具備數位科技應用、大數據 AI、數據分析、資料科學、資料工程等技能的跨界人才將持續成為金融業的新寵兒，若再加上法律遵循、風險管理等加值能力，更是當紅的搶手人才。
當傳統金融企業想要跟一線國際科技大廠、資訊業爭相競逐好人才，以免在數位轉型浪潮下被遠甩在後，就勢必要有大刀闊斧地決心來進行自己轉型，「先革自己的命」，其中關鍵點就是要打破過去金融業常被詬病的效率問題，要跳脫原有的組織框架，打破各自為政的現況，建立更透明、更協作地跨部門溝通運作機制，同時，也要有嶄新的招募思維及工作環境，刺激更多新想法誕生、並為員工創造表現的舞台，才能吸引更多優秀的人才加入。
近幾年以數據驅動（data driven as culture）為理念、進行全台灣最大數位轉型工程的國泰金控，特地設立數位數據暨科技發展中心（簡稱數數發中心）作為集團數位策略大腦，跳脫既有組織框架來為集團注入新血，並大力號召「數據人才」（data talent）加入。從選才策略、工作內容到辦公環境，數數發都注入了宛如新創公司的創新氛圍以及數據驅動思維，同時更祭上豐厚軟硬體資源、彈性組織文化以及高度挑戰性的工作環境來吸引優秀數據人才，並透過培訓計畫培養員工自主分析能力，建立數據導向文化，將數據驅動創新因子散佈到全集團。
多元豐富資料宛如寶庫，資料人才可以長袖善舞獲得超大成就感
國泰金控擁有全台 1,300 萬客戶，擁有多元且龐大的資料量，對於愛玩資料、探索資料科學的人來說，可說是寶庫、也是天堂。透過長期大數據的累積與經營，開發各種商業情境應用，為用戶打造完善、一致的消費體驗。數據人才來到這，就像進入一個待挖掘、含金量極高的礦場，且多數的數據開發專案都具有可執行性，能真正落地到不同金融應用場景。
國泰金控數數發中心成立 3 年多來，數據團隊已成長接近 200 人。除少數由內部轉調外，成員大都來自外部招募 — 他們雖從不同產業而來，但卻對資料分析及探索金融科技有著相同的熱忱。
「來到這裡彷彿是一座寶庫，除了數據的來源更多元、涵蓋範圍更廣，可以落地的應用及組合的商品也更加豐富。對於人才來說，能看到自己所參與的專案開花結果，並且真正落地到市場中，就是最大的成就感。」國泰金控數數發中心數據生態發展部專案協理吳香妮點出為何數數發中心能吸引來自電商、電信、科技產業並有著不同領域背景如統計、數學、物理、廣告、心理系的人才。
矩陣式組織鍛鍊數據能力，讓同仁自行解決 8 成數據分析需求
吳香妮在國泰集團服務超過 10 年，過去擔任產品企劃，憑藉著深厚的業務經驗轉調數數發中心，她分享來自第一手的觀察，數數發中心是金控數位轉型的引擎，擁有強大的驅動力，這裡的工作氛圍跟過去很不一樣，特別重視「即時溝通」與「敏捷協作」。
在數數發，絕大時候需要與集團內的子公司或是跨部門合作，跟科技公司的組織編制很像，每一次合作都是以「專案式」的方式組隊，匯聚包含軟體開發、專案管理、行銷、法遵等不同部門的人在一起開發專案。吳香妮表示，這個作法體現了「One Team」精神 — 藉由矩陣型組織解決過去跨部門間缺少橫向溝通、各自為政的問題。
國泰金控的終極目標是可以透過專案經驗的累積與成果的產出，將創新的火種散佈到各個部門與子公司，因此，「數據人才培訓計畫」應運誕生。吳香妮進一步指出，數數發不希望在業務單位提出數據分析需求後，僅獲得一份報告，專案就此結束。因此，「數據人才培訓計畫」讓提出需求的單位直接派人駐點在數數發，透過技能培養、分析建模實作、執行應用等三階段來培訓其數據分析能力，共同激盪業務邏輯與發想創新商業應用。
從撰寫簡單程式碼、建模、了解資料表、模型實作與產出到調整模型等，數數發同仁手把手傳授數據處理與分析技能，「經過此培訓，業務單位同仁可以處理部門內 80% 的數據分析需求」吳香妮說。
多種演算法及模型預測，探索多樣業務場更 Smart、更 Robust
除了佈局集團內部的數據種子人才，數數發對於數據分析工具的使用方法也非常有彈性。國泰世華銀行數據生態營運部數據分析師賴顯昌過去在知名管理顧問機構工作，服務許多銀行客戶，雖然金融業向來不缺數據，但是他發現能運用的數據分析工具或方法卻相當有限，也因此無法在工作上做更多創新的嘗試。舉例來說，過往銀行通常只用簡單的統計來探索數據，開發新商品也習慣採用過去的經驗法則或是業務邏輯。但令他驚訝的是，數數發積極導入各種分析工具，打造了完善的分析環境，讓員工可以使用各種演算法與預測模型探索不同的業務場景，進行數據分析與研究。
賴顯昌表示，剛開始與各個子公司合作時，會花較多時間在溝通關於數據分析的工具及知識，但在啟動專案後，這些業務單位同仁回到工作崗位開始嘗試建模分析，也會回過頭來提出更多運用其他分析工具的新想法，長期觀察下來，可以感受到創新的種子已在集團各處開始發酵。
跨部門合作完備金融犯罪防治，面向數據 DNA 開枝散葉，創新變革轉型隨處看得見
「我們希望同仁可以將過往累積的業務經驗、MIS 統計結果，以及最新的機器學習、深度學習模型結合在一起，從數據中挖掘商業價值。當掌握了更深層的數據洞察，金融應用就能從傳統的行銷、銷售領域，拓展到企業後台營運管理，目前也已經有許多營運管理部門開始與數數發接洽」吳香妮分享。
國泰金控數數發中心數據生態發展部資深資料科學分析師蕭羽廷分享，曾與營運部門共同合作一項金融犯罪防治的專案。該部門過去習慣以角色為基礎並搭配簡單規則來找目標客戶，而數數發團隊則建議透過以行為模式建立模型，透過進階關聯網絡演算法挖掘潛在金融犯罪行爲。
透過數據模型的分析，加速拓展了以往難以評估甚至觸及的犯罪跡象，這是該部門在專案開始前始料未及的，漸漸地更多部門看到了數據的力量。
這樣的合作過程，可以帶來雙向的效益，除了子公司能接觸更多元的數據分析手法，數數發同仁也能夠更深入了解子公司的需求痛點，並能快速累積金融領域知識。未來跨團隊合作時，溝通語言更能一致，數據分析也更能精確與業務接軌。
強大技術力，用數據加速轉型動能
分別從知名管顧公司、甚至是具有博士學位的賴顯昌、蕭羽廷，都選擇加入國泰金控數數發，好奇什麼是讓他們選擇加入？他們不約而同回答：「這裡打破我對金融業的刻板印象！」他們過往認為金融業保守、步調慢、溝通緩慢、沒有發揮舞台，不過數數發卻大相逕庭，不僅建立容錯的文化，也鼓勵由下而上主動提出新想法，不管是研究演算法、新架構或使用者體驗，主管都給予員工機會去嘗試。
此外，強大技術力、有一群熱愛數據分析、資料科學的好夥伴也是讓他們樂當跨界人才的原因。學術研究體系出身、擁有博士學位，過去在工研院服務的蕭羽廷很佩服數數發擁有強勁的技術能量，舉例來說，由金控、銀行等子公司資料科學家組成的小組每周都會透過技術討論會，輪流講解自己寫的程式碼，並針對不同主題交流，如特徵工程、資料結構、新潮技術分享等。「AI 技術是資料科學團隊的精神糧食，而持續精進技術則是團隊成員之間的共識」蕭羽廷說。
針對新興數據人才培育，數數發在硬體部分將持續培育熟悉 Hadoop、Data lake、Spark 等平台方面的人才，軟體方面也透過一系列機器學習、深度學習、分析工具等教育訓練課程讓同仁持續精進，甚至未來在銀行的儲備主管也會到數數發實習，使擔任核心業務的管理人員都具備數據分析能力。吳香妮說，「只有當集團所有人都具備數據思維，這樣的轉型才算成功！」
（本文提供合作夥伴轉載。）
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