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，不少初創公司為搶攻市場，近年積極涉足AI領域。定位于“智能信貸解決方案提供商”的金融科技集團WeLab（我來貸）一直把人工智能的研發作為己任，近日，《信報》StartupBeat邀請WeLab（我來貸）香港總經理李家達，探討如何利用AI滿足客戶要求，以及招聘專才的策略。

WeLab（我來貸）香港總經理李家達接受香港《信報》StartUpBeat采訪

主持：尹思哲，香港《信報》科技編輯

嘉賓：李家達，WeLab（我來貸）香港總經理

尹：得知WeLab（我來貸）剛于5月聯同科學園參與“香港人工智能實驗室”、計劃，可否分享WeLab（我來貸）在AI應用的實際例子？

李：WeLab（我來貸）在2013年成立，當時還沒有人討論AI，亦沒有FinTech等字眼。后來，我們把AI融合于銀行貸款業務之中，減少了繁復的交易程序及時間，并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（我來貸）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”等板塊。

回想以前的農歷新年，公司需要一定數量的員工留守支持客戶服務。今年我來貸深圳分公司只須用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，香港人習慣有數張信用卡，部分人或擁有數款貸款產品，但各產品因年期、利息等組合不同，價格亦大相徑庭。有見及此，WeLab（我來貸）研發了AI卡數清算師，透過應用程序編程接口（API），連接香港信貸數據庫。配合分析數據的技術，能在快至一秒內計算出數以萬計的貸款組合，并兼任“顧問”角色，為客戶建議個性化的信貸方案。

尹：以往一些電商的客服平臺，曾經運用“真人在線聊天”（Live Chat）。然而，一旦人流多便出現排隊等待的情況，有時候亦無法解決客戶需要，聊天機械人能幫忙嗎？

李：Live Chat曾經流行，但缺點是背后耗用不少人力、物力，亦無法實時處理大量客戶問題，最后更要排隊等候聊天。WeLab（我來貸）開發的Chatbot能日夜為客戶服務，既解決費時失事的問題，亦比其他的Chatbot人性化。當客戶使用服務時，恍如置身于銀行柜臺前，與真實的客服人員對話，協助完成整個申請手續。

尹：目前以Chatbot達成交易的客戶數目，相比傳統手續申請有何不同？

李：自WeLab（我來貸）推出Chatbot之后，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，WeLab（我來貸）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，專門負責電話查詢等后勤服務。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，務求日后能實時響應客戶各種問題。

尹：WeLab（我來貸）在香港與深圳均設有分公司，兩地同樣缺乏AI專才嗎？招聘的難度高嗎？

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。深圳雖然比香港較容易招聘，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，間接令待遇提升。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（我來貸）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）﹔至于中層的AI員工，需從百度、阿里巴巴、騰訊三間公司，或從京東等科企物色。

尹：招人難，留人更難。WeLab（我來貸）是怎樣留住出色的AI專才的呢？

李：首先，WeLab（我來貸）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。由于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，有助他們熱情投入工作，繼續為團隊效力。

后記：在采訪中WeLab（我來貸）香港總經理李家達表達了WeLab（我來貸）愿意為這樣的AI專才提供土壤，讓他們可以盡情發揮才能的意愿。相信在未來的發展中，WeLab（我來貸）能把金融和科技緊密結合在一起，為AI人才提供造一個寬松、優質的環境，為行業培養更多有干勁、有熱情、務實肯干的AI人才。