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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