新聞剪影

＜台北訊＞

日盛銀行在今年導入現金卡信用評分系統後，不僅大幅縮減徵審作業時間，亦有效的區別出申貸戶的信用風險，使銀行在核貸時能做出最準確的判斷。而這背後有賴探宇科技所開發的「UniCredit智慧型信用評分系統」， 該系統是以資料探勘為基礎，銀行可依自行所屬的客戶為基礎並輔以聯合徵信中心（JCIC）聯徵資料或行內查詢資料等來建立專屬的信用評分模型，並且可自行調整更新模型，使後續營運維護不再受限於系統廠商，技術也得以生根，最重要的是以銀行本身的客戶資料輔以先進的資料探勘技術，將可產生最符合各銀行客戶特性的預測模型，使潛在風險客戶可精準的預測出來，大幅減少可能的壞帳損失。

日盛銀行消金事業處副總楊銀宗表示：「消費金融之成敗最重視的是信用風險控管能力，本行為能精準掌握客戶風險的變化，不僅自行建構信用風險評估專業團隊，並且與專業廠商合作建立風險資料庫及信用評分模型，在完成現金卡的信用模型建置後，亦將加速建立小額信貸､車貸､房貸等信用風險評分模型，未來更將利用此評分模型，計算符合巴賽爾資本協定的相關風險因子，期能建立全方位的信評系統。探宇科技所研發的UniCreditTM智慧型信用評分系統為目前國內相關系統的領先開發者，利用資料探勘的自我學習能力，可及時反應出客戶的風險變化，加以其客製化的彈性及Know How的移轉，是我們選擇與探宇科技合作的重要原因」。

探宇科技總經理張慶光表示，國內銀行為強化競爭力，紛紛開始引進商業智慧產品來處理風險控管問題，UniCredit能有效整合銀行進件系統與行內系統，並控管進件資料、歷史信評資料的準備與資料品質，同時對於系統所產生的信評分析模型也提供績效不良警告的模型績效管理功能。此外，UniCredit亦能自動監控最新的壞帳率，並產出完整的信評分析報表，透過UniCredit自行產生的評分預測模型，讓信用徵審時程更為快速，並且由於預測比以往採傳統評分卡方式精準，讓現有消費金融徵審作業更加的智慧化與自動化。

UniMarketing是以資料探勘技術（Data Mining）為分析基礎，提供企業行銷及決策管理者完整的行銷決策參考，功能涵蓋：差異化行銷分析（顧客區隔）、顧客消費行為預測分析、RFM顧客價值追蹤管理、商品銷售組合分析等行銷分析解決方案，能與OLAP及Data Warehousing完全整合，操作上無技術門檻，可直接由行銷規劃分析者使用，能活化應用既有客戶資料為既有龐大資料庫加值，提升企業核心競爭力。

有了探宇科技UniMarketingTM智慧型行銷分析解決方案的助益，未來中華銀行信用卡部除持續追求發卡量、簽帳金額穩定成長及服務品質的提昇外，未來更將參酌聯合徵信中心(JCIC)的信用資料加強風險客戶預測分析，以提早預測出不良客戶，並即時地予以管制，降低不良客戶對該行之負面影響。同時，為減少客戶的流失率，也將Data Mining系統預測分類出來的流失卡友名單?入JOCS系統，讓第一線客服人員在第一時間得知客戶狀況，以達到挽留客戶的目的。另外配合客戶購買行為和偏好需求的預測分析，進行行銷策略規劃、分析客層及屬性、安排活動內容以及商品搭配，以提高各種商品方案的行銷回應率，鼓勵客戶使用循環信用及預借現金，更有效率的運用銀行的資源，讓中華銀行信用卡成為最受歡迎的信用卡。

從儲存到管理，從管理到分析，資訊科技一步步走向智慧的層次。隨著ERP逐漸成為企業營運的基本工具後，企業e化的焦點逐漸轉到BI（商業智慧）的身上。根據資策會的預測，台灣BI及資料倉儲市場到2005將達到63億新台幣的市場規模，成長幅度備受矚目；在商業智慧的領域中，資料探勘（Data-Mining）始終是一門受到高度關切的新興技術，且逐漸成為企業創造利潤的一大利器。

資料探勘 推動下一波企業成長

　2000年才成立的探宇科技，發展至今不過三年多，卻已是國內資料探勘領域中不可忽視的一股力量。原本屬於艱深、冷門的資料探勘，在歷經許多研究與修正後，逐漸受到企業重視，在探宇科技總經理張慶光的眼中看來，這一切其實早有脈絡可循。

「資訊科技最早就只是紀錄資料，隨著資料量愈大，才出現database，把資料更有系統的紀錄下來，但也還是記錄罷了」張慶光表示，接著才出現資料倉儲技術，將分散的資料整合起來，又為了進一步分析資料，開始出現OLAP (線上資料分析on-line analytical processing)，「但此時仍舊是歷史資料的整理，還談不上分析與應用」。
　張慶光提出，許多人常把資料探勘與OLAP混為一談，但兩者卻是截然不同的，「龐大的資料裡其實隱藏著許多智慧」他指出，要如何歸納整理，從中找出預測的規則，並進一步應用在實務上，才是資料探勘扮演的功能，「不僅是分析歷史資料，重點於如何從其中進行預測分析」張慶光強調。
　他以銀行貸款為例，運用資料探勘技術，在客戶申請貸款時，便可從以前的資料找出該客戶是否為潛在性的壞帳客戶，再決定是否核准貸款。又或者百貨公司在進行銷售前，可應用資料探勘分析顧客的消費行為，並找出不同產品的潛在購買者，方便推動各項促銷活動。張慶光表示，以上例子都已屬於預測的層次，這才是資料探勘珍貴之處，「我認為它真的是未來的趨勢」。

化繁為簡 讓資料探勘技術更平易近人

　從應用者來看，資料探勘技術一向艱深難懂，相關技術人力始終是企業採用時的一大顧慮。這項複雜、深奧的技術到了探宇科技手中，卻搖身一變成為平易近人的實務應用技術，也成了探宇科技最大的競爭優勢。
　張慶光分析，許多廠商所開發出的軟體，雖然號稱是資料探勘，「但都還只是停留在tool的層次」，還是只能給學術研究者、資訊人員使用，但這些人卻對實務應用、業務不甚熟悉，懂公司業務的人卻又不懂得使用，「無形中就產生一道鴻溝(gap)」。
　探宇科技集結了博碩士以上的資料探勘人才，技術能力一流，但卻不會陷入純技術的迷失，「我們產品其實很user-friendly」張慶光解釋，「將資料探勘中關於演算法則、統計、類神經網路等，全都隱藏起來」，使用者看到的是一個易於操作的介面，很容易產生出一些預測模型，「只要資料一跑，就可產出一些預測結果、名單等」。為了更貼近企業的需求，探宇甚至成立一專業服務部門，針對不同產業的企業，協助其產出各式預測模型，例如客戶流失預測分析、客戶活動回應預測分析、客戶貢獻度、忠誠度預測分析、商品銷售組合分析等。
　這樣的定位果然為探宇爭取到很大的市場空間。從2000年成立至2002年這段時間，探宇專注於研發之中，2003開始，產品大獲市場青睞，「只要出去比案，從來未曾輸過」張慶光充滿驕傲的表示，無論是針對各產業的「UniMarketing™智慧型行銷資料探勘分析系統」、消費金融業的「UniCredit™智慧型信用評分系統」以及零售百貨業的「UniCampaign™智慧型行銷活動規劃系統」，都獲得極好的評價與迴響，國內信用卡發卡超過百萬以上的銀行中，就有三家銀行採用探宇的產品，包括玉山、中華以及聯邦銀行，此外，B＆Q特力屋也是探宇的客戶之一，近期還拿下渣打銀行貴賓理財的客戶分析專案，成績相當不俗。

深耕金融與零售業 並持續擴大其他產業應用

　過去三年多來，探宇的發展領域主要以消費金融與零售百貨為主。張慶光解釋，龐大詳盡的資料為資料探勘應用的前提，「而沒有任何產業會像消費金融或百貨零售業一樣，擁有哪麼詳盡的資料」，「且我們每天生活都接觸，對於其業務較瞭解，進入門檻較低。」
　隨著成長，探宇也逐漸擴大技術的應用層面，陸續進行其它領域的研究與發展。張慶光指出，資料探勘的應用其實很廣，例如製造業的良率分析與預測，或是電信業的盜打預測，又或者是醫療產業的就醫行為預測。現階段，探宇希望能繼續在既有的客戶基礎上持續深耕，爭取更多消費金融以及百貨零售業的客戶，同時也不斷研究新的應用領域。張慶光透露，醫療、製造、電信會是探宇接下來最先投入的目標。
　除了技術的優勢，張慶光認為其另一項優勢便在於「我們的廚師都在台灣」；他解釋，與國外大廠相比，探宇整個研發團隊、服務人員都台灣，這是一項極大的競爭優勢，「我們可以幫客戶做很多，不只是賣產品，還包括分析資料、協助立預測模型」，對於一些IT人力不足的企業而言，探宇甚至量身提供探勘服務，客戶不需購買軟體，而改以合約方式，享受定期的探勘服務。
　為了能讓資料探勘技術更符合實務需求，探宇成立的前兩年幾乎是在沒有收入的情形下開發產品，雖然艱苦，但從2003年一系列產品相繼推出便獲得市場肯定的結果來看，辛苦果然是值得的。展望未來, 張慶光樂觀的認為, 資料探勘將成為各行各業決策分析的核心, 而探宇科技將是其中的翹楚, 預計在2004年隨著更多合作廠商的加入, 業績將呈爆發性成長。

(本文摘自 IT home 電腦報 第124期)

＜台北訊＞

信用卡發卡量居全國第三大的聯邦銀行，今日宣佈與資料探勘（Data Mining）領導廠商－探宇科技合作，導入國內第一套以先進的資料探勘技術為基礎的信用卡進件評分系統－「UniCredit智慧型信用評分系統」。

國內信用卡市場發卡迄今已突破3,600萬張，平均每個成年人擁有超過二張以上的信用卡，各家銀行為爭食此塊大餅，莫不投入大筆的行銷預算爭取新客戶並刺激消費，但信用擴張結果亦造成發卡浮濫、壞帳率攀升的隱憂。銀行過去為防止潛在的發卡風險，除參酌聯合徵信中心的信用資料外，尚會輔以由徵審經驗或簡易的統計資料所產生的信用評分表，做為核卡的參考。但隨著發卡量的增加及客戶行為的多樣化，傳統的評分表已無法滿足發卡行在準確性及時效性的二大需求。有鑑於此，一套以科學化為基本且具自我學習能力的「信用評分系統（Credit Scoring）」，便成為各發卡行有效控制風險不可或缺的工具。

聯邦銀行自民國82年發出第一張信用卡後，積極投入經營信用卡市場至今進入第十個年頭，繼今年四月中旬宣布突破200萬張卡之後，最近其發卡量又突破224萬張卡，成為國內信用卡發卡排名第三大發卡行。綜觀近三年，整體信用卡成長率89.1%，聯邦銀行信用卡成長速度則達235.6%，大幅領先市場成長率， 可謂是目前市場成長最快、最有潛力的發卡機構。聯邦銀行指出，在達成台灣前三大發卡行目標以後，除繼續追求發卡量、簽帳金額及服務品質提昇外，今年，聯邦銀行將信用卡發展計劃的重點放在加強各信用卡功能及提昇服務品質上，期以更優質的服務，厚實市場的競爭力，讓聯邦信用卡成為台灣地區最專業的發卡機構。而對信用卡的內部風險控管，聯邦銀行信用卡更首先採用由探宇科技公司所研發的「UniCreditTM智慧型信用評分系統」，做為信用卡客戶新申請進件徵審的評分系統。

聯邦銀行表示：「未來信用卡的發卡品質將成為信用卡業務致勝的關鍵，優質的客戶將會為銀行帶來可觀的利潤，但潛在的壞帳風險亦將侵蝕既有的利基，為有效過濾風險客戶，本行引進探宇科技的UniCredit做為信用卡徵審評分系統，其先進的資料探勘技術是我們選擇的首要考量。」

探宇科技總經理張慶光亦說明：「過去發卡行核卡作業僅根據授信人員的經驗及傳統的計分卡來審核客戶風險的可能性，然而往往侷限於徵審人員過去有限的經驗，且過於主觀，缺乏公正及一致性的評估標準，而目前市面上的評分卡，其所審核的屬性太過簡單，且缺乏彈性。於實務上應用，常需再仰賴徵審人員進一步的評估及確認，不夠有效率。有鑑於此，探宇科技特推出以資料探勘為基礎，完全符合本地客戶特性的信用評分系統-「UniCredit」。銀行導入本系統後，可以自行客戶為基礎建立專屬的信用評分模型，並且可自行調整更新此模型，使銀行的營運不再受限於廠商的系統、技術得以生根，最重要的是以銀行本身的客戶資料輔以先進的資料探勘技術，將可產生最符合銀行客戶特性的預測模型，使銀行可精準的預測潛在風險客戶，減少可能之壞帳損失。」，

探宇科技的「UniCreditTM信用評分系統」，是國內第一套針對消費金融所設計，以資料探勘技術(Data Mining) 為核心的信用評分系統。

其主要定位及特色如下：

• 完全符合本地市場特性，以自行的客戶資料產生信用評分模型，而非以國外之客戶資料或評分模型套用於本地市場。
• 採用最新先進之資料探勘技術，從銀行累積之客戶歷史資料中，自動產生評分模型，非僅利用統計原理歸納出簡易評分表。
• 銀行可定期調整或更新評分模型。銀行的自主性大，可省下大筆顧問支出。
• 模型更新的速度快，可在最短時間建立新的模型，毋需仰賴國外顧問的協助，時效性最佳。
• 彈性的整合介面，可輕易與現行徵審系統整合，原有系統變動性最少
• 全中文化操作介面，使用者操作及管理容易
• 可依客戶需求，客製化系統功能，滿足銀行之專屬需求
• 未來可結合其他資料探勘功能，進行更進一步客戶行為分析及預測
  　 　　　
  

關於「UniCreditTM智慧型行銷資料探勘分析系統」
UniCreditTM為一套易於操作、可以廣泛應用在消費金融業上客戶進件申請之信用評分工具，對於強調以客戶服務為導向、講究核卡速度又同時希望能減少逾期放款的發卡銀行而言，，亟仰賴一套科學化之機制以有效率地在審核之初便做出最佳的決策;亦即按照申請人的資料，評估個人信用風險的大小以作為准駁及額度多寡的依據。UniCreditTM採用資料探勘技術做為分析模型與預測效果的基礎，對於銀行客戶，更具備使壞帳損失最小化、營業利率最大化與提昇客戶滿意度與內部管理效益最佳化的優勢。

＜台北訊＞

微利時代來臨，信用卡業務的競爭已由「爭卡量」的大眾化行銷方式，轉向以資料探勘為基礎的精準化行銷方式，透過資料探勘的分析及預測功能，信用卡業者將能精準地篩選出優質客戶、降低可能之信用風險、提供符合客戶需要的差異化行銷方案。由目前發卡超過百萬張以上的發卡行中，已有玉山、中華及聯邦銀行與資料探勘的領導廠商 - 探宇科技合作導入資料探勘的解決方案，即可看出此一趨勢。

國內目前信用卡的發卡量已超過6000萬張，銀行為爭奪有限的客源，除投入大量的行銷成本以刺激消費外，亦不斷的以各種方案，鼓勵客戶使用循環信用及預借現金，此大眾化的行銷方式不僅造成行銷資源的浪費，回應率極低外，也衍生信用卡客戶授信品質低落，逾繳帳款等信用風險問題。在如今這樣的「微利時代」，消費者荷包緊縮，盲目的行銷活動將嚴重影響企業獲利的能力。以往，由於缺乏適當的分析工具，因此信用卡的業務必須仰賴經驗判斷及少數的分析報表，不僅耗費成本亦不具時效性。如今，隨著資料探勘軟體的逐漸成熟，銀行將可更有效的掌握客戶行為的變化，採行相關的因應措施。而探宇科技則是此一領域的佼佼者。

探宇科技自成立以來即戳力於研發以資料探勘為核心的相關應用軟體，並專注於金融業及流通零售業的市場銷售，已獨立完成適用於不同產業的應用軟體，如針對行銷人員使用的「UniMarketingTM智慧型行銷資料探勘分析系統」、消費金融所需的「UniCredit信用評等系統」及零售業專用的「UniCampaign智慧型行活動規劃系統」等。其簡易的操作介面、與實務相結合的分析流程及精準的預測功能，大幅的降低系統導入的技術門檻，輔以專業顧問團隊的導入規劃，其應用效益甚獲客戶好評。

目前，針對信用卡業務已成功為客戶建立「客戶信用評等」、「郵購客戶消費行為預測」、「預借現金客戶回應預測」、「流失客戶預測」、「客戶頁獻度預測」、「VIP客戶消費分群」、「逾期還款行為預測」、「郵購商品組合分析」等模型，經實際導入後成效卓著，另有多家信用卡客戶正洽談導入中。

探宇科技總經理張慶光指出，以銀行的資訊作業而言，雖然已經可以經由資料倉儲或OLAP私軟體產出各類報表，但對於預測客戶的信用評等、購買行為和偏好的需求，則付之闕如。過去由於資料探勘工具導入時的技術門檻極高，需仰賴資訊或統計專業人員建置模型，但也往往因此而與實務脫節，資料探勘只流為統計及研究的工具。探宇科技著眼於此項需求，開發出符合各項實務應用的資料探勘解決方案，具備導入成本低、速度快，容易驗證實績等優勢。其中UniMarketingTM系統，亦獲得工業局舉辦之第一屆「創新軟體系統創意大賽」肯定，為國內最專業的資料探勘軟體公司。

2003.08.19 工商時報\人物專訪：程鏡明報導
探宇科技專業提供資料探勘（Data Mining）解決方案，本報記者特別走訪該公司總經理張慶光，談企業導入資料探勘的效益，及未來發展趨勢。以下為專訪紀要：

問：企業主每天面對龐大的資訊流量，遭遇的問題為何？Data Mining的應用領域？
答：
目前企業每天皆會產生龐大的資料，但大多缺乏有效的分析工具，企業主只有基本的統計報表可看，無法從各種角度分析公司的績效，也缺乏對未來的預測軟體，企業主或業務主管只能憑經驗做判斷。Data Mining資料探勘專案導入，將使企業無用的資料變成有用的企業智慧，其應用廣泛，例如在金融業可應用於客戶信用評等、逾期帳齡還款行為預測、客戶終身價值分析、金融商品交叉銷售分析等；在零售業可應用於直效行銷預測、購物籃分析、客戶忠誠度分析；在製造業可以利用製程中所產生之資料進行良率改善分析等。

問：企業導入Data Mining的效益為何？
答：
1. 累積企業智慧：
經年累月留存的客戶基本資料、消費購買紀錄或是促銷活動資料，潛藏許多極富意義的商業資訊，透過資料探勘分析模型，可以鑑往知來進一步評估企業產品競爭力以及客戶消費偏好。
2. 強化客戶忠誠度：
藉由來店頻率、消費時間點與實際購買金額等數值資料，可以把較抽象的忠誠度概念，提升成為較客觀的指標，以便留住最有價值、對企業服務滿意度與認同度最高的寶貴客戶。
3. 增加銷售利潤：
運用於直效行銷領域，或特定族群的行銷活動，能大幅改善企業行銷的效益。
4. 發掘潛在商機：
資料探勘分析平台的預測模型，可提升行銷活動的回應率或找到特定商品的目標客戶群。

隨著資料量不斷攀升，許多企業紛紛架構商業智慧（BI）系統，以處理每天龐大的資訊流量，進而從事商業分析，做出最佳決策與獲利。

探宇科技總經理張慶光指出，目前企業每天皆會產生龐大的資料，許多資料分散在各處未整合，即使資料已整合，但常缺乏有效的分析工具，無法從各種角度分析公司的績效；甚至有些公司導入預測軟體後，卻沒有適切的分析人員，來為企業產生有用的資訊，導致系統閒置。

資料探勘（Data Mining）主要在協助企業從其大量的資料中，分析歸類出特定的行為模式並產生預測規則，以提供決策人員參考。其效益包括活化資料，從經年累月所積存的資料找出特定的模式，將無用的資料變成有用的企業智慧，並能產生預測模型，如預測信用卡之流失客戶，客戶貢獻度預測等。

【本刊訊】面對外商BI、Data Mining解決方案大舉壓境，本土業者探宇科技也不惶多讓，總經理張慶光表示，該公司自行研發的「UniMarketing 智慧型行銷資料探勘分析系統」已獲得玉山銀行採用於推展信用卡差異化服務系統中，該公司未來將持續發展本土的Data Mining解決方案，目前鎖定於金融、零售業市場。

成立於2000年的探宇科技，主要由一群技術團隊專業人士所創立，鎖定Data Mining技術所衍生的相關資料探勘應用，張慶光表示，相較於目前市面上的BI解決方案，探宇首創以行銷智能（Marketing Intelligence）為訴求，研發出一系列以Data Mining為核心的行銷智能應用方案；他強調目前市面上的BI方案，多半僅能做到OLAP的功能，對於企業來說，仍缺乏對市場的決策因應，而探宇的方案能夠提供進一步的預測方案，真正滿足企業的實際應用需求。

相較於資料倉儲，張慶光指出，DW較和營運面息息相關，將企業資料整合完畢之後，透過OLAP來進行查詢等相關應用；他強調，Data Mining並不是用來查詢資料，而是透過資料分析找出固定的行為模式、規則，替企業發展出預測的功能而大幅度提升其決策能力。

相較於客戶關係管理、資料倉儲此類龐大規模的解決方案，張慶光說明，Data Mining能夠做為CRM方案的基礎，他指出，若單純應用Data Mining工具，無法發揮CRM價值，反之，單導入CRM解決方案，卻又缺乏有效滿足企業實際需求，因此探宇科技特別開發出鎖定市場行銷的Data Mining方案，成為眾多Data Mining廠商中，唯一可提供特殊產業用戶的應用系統。

張慶光指出，探宇科技的「UniMarketing 智慧型行銷資料探勘分析系統」，是以Data Mining為核心，為企業建立商業智慧系統時，最關鍵且容易立竿見影的部份；其功能主要包括，「客戶分群分析」、「客戶行為分析」、「忠誠度分析」、「貢獻度分析」與「購物習性分析」等等，即便是非技術人員也能夠輕鬆上手，於玉山銀行系統上線後，將強化信用卡部門準確反應市場變化能力，也會大為降低導入新系統時資訊部門之工作負擔，可謂一舉數得。