Page 84 - NO.165銀行家雜誌

特別報導
Special Issue

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台灣金融業面臨的最大難題，當是人才不足。未來金融業應多吸納資訊、統計人才，並建置
數據分析專責部門，利用大數據仔細分析業務、財務數據，洞察未來趨勢，提供客戶更優質
的服務。
整理、撰文：陳雅莉

融業應用大數據分析，已是不可逆的 「數據與時間的關聯性， 也 是 不 可 或
金 時代趨勢。為協助金融業從業者認識 缺的觀察面向。」張惠欣再舉例，她有位學
此趨勢，台灣金融研訓院芬恩特創新聚落特 姊在零售業任職，有次從銷售數字中察覺，
邀安侯建業（K P M G）聯合會計師事務所顧 該企業在台北市小巨蛋的分店，每逢星期

問部資深協理張惠欣，以「金融大數據分 四，女裝銷售成績特別好，「原因無他，因
析」為題，解析台灣金融業應用大數據分析 為每個星期四，小巨蛋都會舉辦球賽，球迷
的現況與展望。 多為男性，其女伴大多選擇到附近的商店購
「大數據分析後的洞察，可作為企業進行 物。」
決策的基礎。」張惠欣直言，企業進行決策， 透過分析與比對客戶屬性、造訪時間及
與其倚賴企業主或高階經理人的直覺，不如仔 購買數量，該零售業者將小巨蛋分店的女裝
細分析業務、財務數據，更能洞察未來趨勢， 新貨上架時間，調整為星期四；一如預期，

而大數據分析的主要步驟，包括資料蒐集、整 女裝銷售成績再上層樓。目前，金融業已普
理、排序、分類、分析，「完成資料分析後， 遍導入大數據分析，並將從中獲 得 的 洞 察 ，
就可依此進行預測，再依預測進行決策。」 主要應用於企業決策、客戶體驗與產品行
銷，及企業管理、營運等領域。
觀察不同數據的關聯性 「在企業決策上，金融業常以大數據分
析為基礎，制定市場策略、投資策略。」張
在資料分析階段，分析者可能會發現，看 惠欣解釋，金融業在制定決策前，大多會先
似不相關的數據竟會相互連動；此連動關係， 進行總體經濟分析、產品市場分析，其數據
正是制定決策的重要依據。張惠欣以「啤酒、 也將被納入大數據分析的參考資料。

尿布銷售量高度相關」案例為例，指出美國某
家大賣場進行數據分析後，發現當新手爸爸被 強化並優化風險管理利器
太太要求採買嬰兒尿布時，會順手購買啤酒，
以自我獎勵，之後該大賣場將尿布、啤酒放在 「在客戶體驗與產品行銷上，金融業更
鄰近區域，銷售量果然雙雙上漲。 倚重大數據分析。」張惠欣說明，金融業業

84 台灣銀行家2023.9月號

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