分類: 3C資訊

微信怎麼換綁定的銀行卡

1、首先，打開微信，點擊右下角“我”，點擊“錢包”。

2、在“我的錢包”頁面，就可以看到“銀行卡”了，點擊進入。

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3、在內可以看到微信綁定的銀行卡，如果需要更換，只需要把原銀行卡解綁，然後綁定新卡就可以了，我們點擊任意一張綁定的銀行卡。

4、進入該卡后，點擊右上角圖標，下方就會出現“解除綁定”的按鈕。

5、點擊“解除綁定”，輸入支付密碼后，就可以解綁成功了。

6、要更換別的銀行卡，我們可以看到“銀行卡”頁面內，有“添加銀行卡”按鈕，只要點擊添加就可以了。

來源鏈接：http://tech.3news.cn/kjrd/2021/1129/599879.html

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中央存保建置純網銀監理系統強化流動性風險管理，存款交易無法執行或跨行專戶餘額不足2異常系統將自動示警通報
甫從中央存款保險公司董事長轉任保險安定基金董事長的林銘寬，近期在一場金融科技論壇中，分享了純網銀流動性風險管理機制。由於純網銀是24小時營業，在不能設立任何實體分行的限制下，使得所有交易全程必須在網路完成，為此，金管會對純網銀流動性風險的管理更為重視，特別是夜間與假日流動性風險的監控與因應。

在此前提下，金管會委託中央存款保險公司（CDIC）開發一套純網銀監理系統，並以 API串接來蒐集純網銀的2類監理資料，包括即時通報與定時申報資料。

林銘寬表示，在定期申報資料的自動化報送機制，純網銀監理系統運用API介接，讓純網銀可透過自動化方式定期申報相關資料，申報頻率包括每日、每周、每半個月、每月，比如說，純網銀每日需申報即時存放款資料、流動準備比率等資料。

另一個是即時流動性警訊監控機制，他舉例，當有一筆存款交易超過10分鐘尚未執行，或者當跨行業務結算擔保專戶餘額不足等情況發生時，系統會自動偵測異常並進行示警通報，包括金管會、中央銀行、中央存保等監理機關的監理人員，都會透過手機簡訊與Email即時收到通報訊息，以便在第一時間掌握問題並採取因應措施。

此外，中央存保建置了新的數據倉儲系統，數據來源包括儲存在純網銀監理系統的申報資料，同時，也從金管會單一申報窗口系統下載資料存放在這個數據倉儲中。在數據管理上，林銘寬提到，中央存保會選擇較為重要的數據來建置數據市集（Data Marts），並針對監測的需求，以視覺化的數據儀表板產出所需的分析或報表，來強化監控流動性風險。

 新型態理賠服務   台灣人壽   7-Eleven  
台灣人壽保戶可在全臺6千家7-Eleven門市申請保險理賠
近期，金管會保險局核准台灣人壽與7-Eleven合作試辦的「ibon線上理賠申請」，在經過1年多的試辦驗證，可正式開辦此服務，為國內保險業界首創。

這項服務讓台灣人壽保戶可透過超商門市的多媒體服務機（Kiosk）線上辦理理賠申請，申請完成後，台灣人壽會同步接收到保戶的理賠申請資料與影像，便能進行理賠審核與給付，節省過往理賠申請文件的寄送時間。

雙方的合作在去年4月展開試辦，近期獲得保險局核准開辦服務，同時，保險局發布了保險業辦理超商Kiosk線上理賠申請業務應遵循事項規範，提供給保險業者遵循辦理。台灣人壽統計，試辦期間每個月有將近百名保戶的理賠申請件，其中，非都會區的案件近6成，最遠的案件來自金門縣金城鎮。

 Robinhood   遭駭 
駭客以社交工程手法攻擊股票交易程式Robinhood，造成數百萬名客戶個資外洩
今年7月才登上美國那斯達克股市的股票暨加密貨幣交易程式Robinhood近期揭露，有未經授權的第三方存取了該公司系統，造成部份客戶的個人資料外洩，包括500萬用戶的電子郵件，200萬用戶的姓名，以及310名用戶的姓名、生日與郵遞區號，另有10名客戶被存取更多的資料。

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Robinhood說明，此一未經授權的第三方是透過電話假冒為該公司負責客戶支援的員工，成功地進行了社交工程攻擊，而得以存取特定的客戶支援系統。除了上述資料外，客戶的社會安全碼、銀行帳號或是簽帳卡號碼並未外洩，也未因此造成客戶的財務損失。此外，駭客在入侵成功後，還回頭向Robinhood索取贖金。Robinhood並未公布是否支付了贖金，僅說已通知受影響的客戶，知會執法機關，同時聘請資安業者Mandiant協助調查。

 店家貸款   街口電支   凱基銀行 
街口電子支付串接凱基銀行數位信貸API，為街口商戶推出小額貸款服務
街口電子支付近期宣布與凱基銀行合作，在自家JKO Fintech Hub推出店家貸款服務，作為街口商家向銀行申請小額周轉基金的另一管道。作法上，街口電支串接了凱基銀行數位信貸API，在商家的同意下，系統將自動預先填入店家基本資料，來減少申貸填寫欄位，街口電支宣稱，3分鐘可完成貸款申請。

此外，申貸過程中，商家可同意提供街口電支收款記錄作為財力證明，來向銀行申貸，以加速貸款流程，凱基銀行表示，最快1個工作天能完成審核，審核通過並線上簽約確認後，商家就能動用資金。同時，街口電支也在店家管理App設計了申貸查詢狀態、貸款額度動用、即時還款等功能，來連結銀行服務。

 城市加密貨幣   美國邁阿密   
邁阿密開挖城市加密貨幣MiamiCoin已賺進2千萬美元，市長承諾將收益分潤給市民
CityCoins在今年8月初啟動邁阿密幣（MiamiCoin）的挖礦活動，這是CityCoins所發行的第一個城市加密貨幣，並會自動把3成的收益挪至該城市的加密貨幣錢包中。CityCoins是專門協助各個城市發展它們的城市加密貨幣，而要發行城市幣主要有2個步驟，一是市民投票，二為市政府必須接受城市幣協議的貢獻。

根據報導，在開挖MiamiCoin的3個月以來，已替邁阿密賺進2,100萬美元，如果換算成年度獲利，約等於邁阿密總稅收的1/5。這使得邁阿密市長Suarez決定把城市錢包的獲利以比特幣分給所有市民，計畫替市民設計一個加密貨幣錢包，並與各個加密貨幣交易平臺合作，協助市民取得錢包、註冊及認證身分，成為首個以比特幣分潤給市民的美國城市。

 數位團險平臺   國泰人壽 
國泰人壽新推數位團險平臺，提供企業戶客製化電商團險服務
國泰人壽近期推出數位團險平臺Groupins+，提供電商購物的團險服務體驗，除了套裝及不同場景的團險服務，企業主或人資可依照自身需要，如同電商線上購物一般，挑選想要的團險產品組合加入購物清單中，並快速取得客製化的線上報價。

國泰人壽數位轉型辦公室協理林佳穎指出，企業為員工購買團險服務通常面臨3大痛點，首先是自主性低，因為大多是套裝團險，較難提供即時的客製化服務，其次是仰賴人員服務，第三點則是花費較多時間等待報價，因作業時間，通常需要等待3到5個工作天。因此推出數位團險平臺，並提供企業自主權，自己找、自己選、自己組的創新體驗。

林佳穎表示，團隊為了打造自主彈性的團險體驗，除了花費相當多時間掌握使用者的需求，背後仰賴中台的微服務架構，以支援數位場景及應用的發展，以數據為客戶打造專屬體驗。國泰人壽還運用領域驅動設計（Domain Driven Design）定義團隊的共通語言，將程式、業務邏輯匯至開發模型，讓跨部門團隊能因應變化，快速達成共識，解決業務問題，並透過敏捷開發新功能模組，花了8個月時間就打造了全新的數位團險平臺。

圖片來源／台灣人壽、街口電子支付
責任編輯／李靜宜
 金融科技近期新聞 
1. 亞洲先買後付（BNPL）公司Atome宣布進軍臺灣市場，已與30多家零售品牌合作為顧客提供先買後付的支付選項
2. 
3. 樂天國際銀行新推24小時線上貸款申請及存款開戶一次完成功能
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資料來源：iThome整理，2021年11月

來源鏈接：https://www.ithome.com.tw/news/147933

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Line揭露HyperCLOVA發展架構，由通用超大規模模型和專精小模型兩類模型作為核心引擎，來驅動前端AI資料處理系統Explorer和NLP開發工具Studio。（圖片來源／Line）

在2021年開發者大會上，Line揭露了一款超大語言模型HyperCLOVA，宣布要以這個模型，發展一系列企業級的自然語言處理（NLP）服務，包括用來快速打造NLP應用程式的Studio，以及用來處理NLP訓練資料的Explorer，甚至還有一套AI Filter來過濾模型輸入和輸出值，替企業把關產出品質。

擁有820億參數，語音助理、開放式對話、標語生成都能做

這不是HyperCLOVA首次亮相。早在今年5月，Line母公司Naver就在自家AI大會上揭露HyperCLOVA，號稱韓文版GPT-3，用2,040億個參數訓練而成，比GPT-3的1,750億參數還要多。幾個月後的現在，經過Naver和Line共同改良，HyperCLOVA再次現身重量級大會，不同的是，Line揭露的HyperCLOVA懂的語言更多，還更有完整的產品生態系藍圖，以及更多的實用案例。

比如，大會現場，Line AI執行長砂金信一郎就親自示範以HyperCLOVA優化的虛擬YouTuber絆愛，來與真人即時問答互動，就連能自動打電話訂位的虛擬助理AiCall，也由HyperCLOVA驅動。甚至，Line NLP團隊經理Toshinori Sato秀出一段自己與HyperCLOVA聊天機器人的對話，對話角色包括他自己和擬人化的商品色鉛筆，當他詢問色鉛筆「你是什麼顏色」時，色鉛筆回答「我是紅色」，當他問「你喜歡什麼顏色」時，它說「藍色，因為藍天和海洋很美麗，不是嗎？」這個簡單的示範，點出了HyperCLOVA作為商品聊天機器人的應用潛力，企業可用來開發專屬機器人，回覆顧客對商品的各種問題。

這款HyperCLOVA具有820億個參數，是大型多語言模型，正處於整體發展藍圖的第三階段。這代表，HyperCLOVA已走過只精通日文、規模達130億參數的第一階段，也經過390億參數的多語言模型第二階段。而且，HyperCLOVA在第二階段，就與BERT大型日文模型表現相當，準確度只差1.65（85.03對86.68）。明年，HyperCLOVA還要從第三階段邁入最後階段，不只要達到2,040億參數規模，還要成為超大規模（Hyper-scale）模型。

自建語料庫3原則透露商品化野心，用小樣本學習保有通用力

要訓練如此龐大的HyperCLOVA，得先建立一套語料庫。Toshinori Sato點出，Line收集語料有3個原則，第一是不從Line任何對話服務中取得資料（包括Line社群功能OpenChat），再來是確保語料多樣性，最後是建立語料庫子集，如此才能將語料庫用於Line以外的服務。這3個原則，也凸顯Line要以HyperCLOVA發展AI產品的決心。

在這些原則下，他們以NLP經典開源預訓練模型BERT的2019年資料集為語料庫基礎，再以爬蟲方式收集Line搜尋的文字資料，同時購買外部資料，並確保這些資料來自重要的網站，讓模型學習各種日文表達方式。Toshinori Sato強調，Line團隊特別注重個資，語料庫中任何與個資相關的訊息，都會刪除。

經過一年多努力，這個語料庫目前累積到1.8TB大，擁有100億個樣本，Token數量達到5,000億個。雖然Line未透露太多HyperCLOVA的模型架構細節，但可以看出，有別於直接拿BERT來微調下游任務的NLP圈常見作法，Line重新打造一套屬於自己的大型預訓練模型。Toshinori Sato表示，BERT雖然只需依使用者需求，用特定任務資料集來簡單微調下游任務（如翻譯、問答），就能享有SOTA模型準確度，但，使用者還是得按不同任務，建立專屬小型資料集來微調BERT，這種監督式學習方法，可能讓BERT喪失通用能力。

為保有通用力，設計HyperCLOVA時，Line就決定要讓它可透過小樣本來學習（Few-shot learning），甚至是單樣本（One-shot）和零樣本（Zero-shot）。意思是，在小樣本的情境中，開發者只需給定一個任務描述和少數示例，HyperCLOVA就能以這些樣本來學習解題。在單樣本學習中，開發者給定任務描述和一個示例，模型即可學習，甚至在零樣本中，只需提供任務描述即可，不需任何示例。這麼做，HyperCLOVA可根據簡短的描述或少量樣本來解決各種任務，更貼近一般企業的需求。

這就是Line的HyperCLOVA計畫。他們希望，靠HyperCLOVA一個大型模型，就能利用多種資料，來解決多種任務，扭轉過去「一種資料來源-一個模型-一個任務」的窘境。Toshinori Sato舉例，過去，要解決搜尋任務，只能用搜尋模型來分析網頁資料，產出所需的搜尋結果。或是，要用購買紀錄進行商品推薦和顧客關係維護時，得分別打造兩套模型，一套用來推薦，另一套用來維持顧客關係，即便兩者的資料來源都是一樣的，還是得用兩套模型分析。

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「我們希望用一個大型模型來處理各類資料、執行各種任務，」他舉例，這個超大模型要能分析網頁資料、購買記錄、交易紀錄、語音輸入，並用這些資料來執行搜尋、問答、商品推薦、需求預測、對話等任務，至少先解決這些任務共通的NLP問題。這個方向，定下了HyperCLOVA的發展基調。

當引擎驅動兩大應用系統，還要打造企業通用AI生態系

圖片來源_Line

大會上一張HyperCLOVA的發展架構圖，清楚點出未來產品路線。在這張架構圖的最底層，是驅動一切服務的資料層，包括各類大數據和開放資料。在資料層之上是模型層，也是HyperCLOVA模型所在處。這層包括了兩類重要模型，分別是通用的超大規模模型，以及專精各類任務的小型模型，包括日文模型、多語言模型、影像模型等。

模型層之上是基礎架構層，包含模型訓練與推論，再往上就是HyperCLOVA所驅動的前端應用系統，包括Explorer和Studio。其中，Explorer專門用來處理AI訓練資料，比如文字資料生成、文字資料分類，讓使用者用來打造AI模型。特別的是，Explorer中還搭配一套AI Filter控管機制，來把關模型的輸入值與輸出值，同時確保HyperCLOVA不被濫用。Studio則是更應用導向的NLP開發工具，它有三大功能，包括用來開發NLP應用的沙盒環境Playground，以及資料生成和強化功能，還有NLP模型微調功能。這些功能都以HyperCLOVA驅動，目前最成熟的功能就屬Playground。

Playground可以怎麼用呢？Toshinori Sato在會場上，展示一款以Playground打造的廣告文宣生成應用程式。在這款應用程式中，使用者可輸入自家產品名稱、一句摘要（如產品成分、產地）和說明，系統就會產生一段產品文宣，使用者可調整溫度（Temperator）、重複排除（Repeatition Penalty）和最大詞彙量（Maximum Tokens）等參數，來調整文宣內容。

HyperCLOVA Studio中的Playground有如沙盒環境，使用者可用來開發各類NLP應用，比如打造一個快速生成產品廣告文宣的應用程式，只要輸入產品名稱和簡短摘要，就能產出文宣內容，使用者還可調整參數來變更內容。圖片來源_Line

這個只需輸入單項產品資料、就能產出文宣的功能，就是運用HyperCLOVA單樣本學習的能力。但這只是Playground的範例之一，企業可用Playground來開發多種NLP應用。今年，Line也將開放開發者試用Studio，並釋出Python SDK，要讓大家都能使用。

不過，在Line的技術戰略中，NLP應用只是第一步。Line預告，接下來要結合電腦視覺技術，賦予HyperCLOVA「看」的能力，既要能看懂影像，也要懂影像中的文字，比如將多模態AI納入主打的OCR服務，讓AI辨識圖片中文字，還能理解文字含義，甚至，Line要進一步將推動工作流程自動化，利用影像辨識和NLP能力，來自動化法律合約檢視與修改。他們的目標是，用一個模型解決多模態任務，打造MiLAI（Mixed Line），往通用AI邁進、打造更完整的AI產品生態系。

 

來源鏈接：https://www.ithome.com.tw/news/147921

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Line自行建置一套MLOps監測工具Lupus，包括Lupus函式庫、主機和網頁版App，可收集所有ML模型相關指標並偵測異常，將資訊視覺化呈現在網頁App上。（圖片來源／Line）

「我們有100多個機器學習產品，橫跨20多個部門中運作！」Line機器學習開發部工程師石河純輝說。當AI深化到企業內部各流程，就得有套機制來監控模型，以便在模型偏移時即時調整。這種機制就是MLOps。

高度仰賴AI的Line深知MLOps重要性，但仍面臨不少挑戰，像是收集模型各類指標、模型異常偵測和監控視覺化等問題。經過一番琢磨，他們找出一套解法，自行開發一套MLOps監控工具Lupus，提供專屬監控主機、專用函式庫和視覺化儀表板的網頁應用，讓開發者、維運者和專案成員更容易掌握ML模型的動態和品質，甚至可用來即時重新訓練模型，修正模型預測的偏差。

為何MLOps不好做？資料漂移、周期性特性比DevOps複雜好幾倍

談起維運，最為人熟知的就是DevOps，諸如資源使用狀況（CPU、記憶體等）、網路流量變化、硬碟讀寫能力等，都能靠一套成熟的監控機制來自動、定時把關，還能用邏輯簡單的警報系統來提醒維運者。

但，MLOps遠比DevOps要複雜。石河純輝指出，MLOps是「ML + Dev + Ops」這三種工作流程（也是團隊）的整合，工作流程涵蓋了ML階段的模型設計、分析、評估，再加上Dev階段的資料收集、工作流程建立，還有與Ops階段重疊的模型派送工作等。甚至，Ops階段還需要進行模型維運和監控。

要發展一套MLOps流程，得涉及資料和模型兩大層面。就資料來說，維運者得注意輸入資料的變化，也就是資料是否發生漂移，另也需注意輸入值的目標模式變化，即是否發生概念漂移。在模型部分，則要注意模型準確度、推薦值的多樣性，以及模型公平性。

而且，石河純輝指出，MLOps監控頻率會因模型而異，無法像傳統DevOps作法，只是簡單地設置閾值警示通知即可。有些模型數小時就得檢測一次，有些是數天才需要，得依不同ML應用的生命周期來設定。

Line跨部門上線100多個ML產品，自建管理工具仍不足

對Line來說，負責管理ML模型應用的就是機器學習開發部門。他們專門設計ML產品，來給不同單位使用。石河純輝透露，他們至今已上線100多個ML產品，遍布內部20多個部門。為管理這些模型，Line機器學習部門也設置一系列MLOps工作流程和工具。

他們以K8s和自建的Hadoop叢集資料統一平臺「IU」為主要運算環境，並自建Jupyter主機Jutopia來提供模型開發環境，讓開發者用來分析資料、進行實驗。同時，Line採用3套工作流程引擎如Airflow、Argo Workflows和Azkaban來處理批次工作，並以CI/CD工具ArgoCD、Drone CI進行模型部署派送工作。

除了使用開源工具，Line機器學習部門也自建了專屬工具來管理AI模型，像是共用特徵向量管理器，用來收集使用者行為日誌和產品後設資料（Metadata），讓不同ML專案也能使用這些共通性的資料。此外，還有一套內部函式庫，來進行模型收集、分散式訓練和推論、管理輸入和輸出，以及推薦自動化等工作，在測試工具上，也自建一套外部實驗管理軟體，來管理AB測試、生成推薦的展示等。

「這些工具解決了ML + Dev + Ops的大部分工作，」但石河純輝話鋒一轉，唯獨Ops中的模型表現監控尚未做到。

Line MLOps三大挑戰：資料遺失、模型更新、手動監控

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也因此，他坦言，隨著自家上線的ML產品越多，監控成本越來越大，再加上Line當時的監控和通報機制是每個專案各自建置一套系統，在這種做法下，監控系統的效果不強，只能根據最少量的變動指標來通報。也因為沒有一套好的監控系統，團隊無法察覺資料缺失、模型輸出值的變化等狀況，甚至曾造成已上線ML模型停擺。

石河純輝進一步分析，Line MLOps有三大痛點要克服。首先是資料缺失，當模型訓練的資料發生遺漏或延遲發送，就會造成模型預測不佳，甚至產出無效預測值。舉例來說，Line有套Email預測系統，每天根據外部單位傳送的表格資料，來進行行為預測，再將預測結果回傳給外部單位。若表格上的資料有缺漏，就會影響模型表現，沒有好的監控系統，工程師也不會察覺異常，「這發生過幾次了，」他說。

第二個痛點是模型更新。他回憶，團隊曾經在模型架構更新時，忽略了新舊模型的預測值分布狀況，即便新模型的預測值更準確，只要預測值分布明顯改變，就會大幅影響個別使用者屬性，給出截然不同的內容，降低使用者體驗。「這種現象，當時要2個禮拜後才發現、改善，」石河純輝強調。

第三個痛點則是手動監控問題。因為Line針對各專案，在Jupyter Notebook中建置了專屬監控系統，來追蹤模型指標、視覺化呈現結果。這個做法雖然方便，但手動收集的指標，只在當下有用，很難重複利用。而且，觸發警報的條件只能套用簡單規則，更是常常無法審查整體監控程式碼的品質。

瞄準指標收集、異常偵測和視覺化，自建監控機制Lupus

為克服這些痛點，Line機器學習開發部門決定打造一款MLOps監控工具，要具備三要素，要能輕鬆收集指標、快速偵測異常，還要有友善的視覺化介面，讓專案成員隨時掌握模型動態。

這款工具就是Lupus，由三大部分組成，首先是建置Lupus主機，用來管理變動指標、提供異常偵測API，再來是一套Lupus函式庫，可提供各種指標聚合工具和API客戶端。最後是Lupus SPA應用程式，這是一款網頁App，可視覺化圖表來呈現指標狀況和異常偵測結果，也內建驗證功能和後設資料管理。

在這套ML模型監控系統中，指標收集任務啟動後，Lupus函式庫會隨之啟動，Lupus SPA也會同步顯示指標狀態。再來，Lupus主機作為入口點，所有請求都由這臺主機處理，也負責授權驗證工作。啟動後，Lupus主機還會發送請求給不同Worker，平行執行指標收集工作和異常偵測工作。這些工作會使用前述的Airflow等工具來排程執行，而Lupus也有一套Worker機制來管理工作流程，以及記錄後設資料。

Line自行打造的MLOps監測工具中，包含一套網頁App：Lupus SPA，可讓專案成員查看模型指標變化圖表，讓模型變動資訊更容易分享、討論。圖片來源_Line

至於收集到的指標和異常偵測資料，則長期儲存於開源的資料倉儲Hive，並利用開源搜尋引擎ElasticSearch來提供資訊搜尋和視覺化呈現。

指標收集運作上，Lupus函式庫可用來整合不同指標，將指標所需的資料推送到Lupus主機，主機再上傳指標至S3相容的儲存庫，並提交收集工作至佇列。最後，工作流程工具會將資料儲存於ElasticSearch和Hive中。石河純輝指出，指標收集可用來衡量資料漂移、概念漂移，也能決定模型是否要替換。

而在異常偵測機制上，可以利用Lupus函式庫的API來發送偵測請求，進而促發工作流程工具來讀取儲存於Hive的指標，開始進行偵測，並將異常資訊儲存於ElasticSearch和Hive。這些都內建在Lupus函式庫中，方便ML開發者容易整合到ML專案中。

最後，ML專案所有成員都可以利用Lupus SPA，在App上查看各指標的趨勢圖表和異常偵測結果，也能直接展開細節說明。石河純輝總結，這套MLOps監控工具，讓每日的指標收集工作更容易進行，也能偵測到之前未注意的異常，更能發現新洞察，像是模型準確度的變化，進而激發成員改善ML產品。此外，這個方法也讓Line團隊的監控程式碼經層層審查，比過去的自製方式更可靠。而視覺化的網頁App，則讓團隊更容易分享模型資訊，提高溝通效率。

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宇安交通關係企業，自成立迄今，即秉持著「以誠待人」、「以實處事」的企業信念

AWS針對企業災難恢復需求，推出，這是一個以CloudEndure Disaster Recovery為基礎，可用於物理、虛擬和雲端伺服器的可擴展災難恢復服務，DRS讓用戶可將AWS作為彈性恢復站點，而不需要在企業端自己建立災難恢復基礎設施。

AWS提到，企業要維持業務連續性，就不能只是定期備份資料，為了滿足企業恢復時間目標（RTO），還需要備份包含處理資料的基礎設施、作業系統、應用程式和配置，尤其是勒索軟體日益猖獗，更是凸顯了執行完整時間點恢復的重要性。

過去企業會選擇採用獨立的實體災難恢復基礎設施，但是這些基礎設施不只占用空間，且企業需要投入不少資源成本，在這些設施被呼叫之前，都會處於閒置狀態，在平時也需要定期檢查和維護，以確保災難恢復運作正常。

企業在準備自家災難恢復功能，需要支出大量的開銷，AWS看準這點，發布全託管彈性災難恢復服務，訴求簡單設定和維護之外，用戶也能夠以較低的成本，建置災難恢復服務。當用戶啟用DRS之後，系統會對作業系統、應用程式和資料庫進行持續複製，這將能夠讓企業在災難發生後，達到數秒鐘的恢復點目標（Recovery Point Objectives，RPOs），以及數分鐘的恢復時間目標，在面對勒索軟體的攻擊，DRS還能夠恢復到先前特定時間點。

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DRS會根據需要擴展規模，來符合企業當前的系統配置，AWS提到，用戶不需要耗費人工程序，來保持這種持續準備的狀態，而且DRS還提供災難恢復演練，來確保備份確實可用，DRS能夠在不影響正在執行的複製，以及使用者日常活動，就能進行具有成本效益的恢復演練，讓企業有信心能夠在遭遇災難發生時，正確地執行系統恢復。

在用戶啟用DRS之後，系統會持續從物理、虛擬和雲端伺服器，複製區塊儲存磁碟區，來支援以秒為單位的業務RPO，AWS提到，DRS的恢復包括實體基礎設施、VMware vSphere、微軟Hyper-V和雲端基礎設施，也可以恢復Windows和Linux作業系統上執行的所有應用程式和資料庫，DRS能夠針對用戶AWS伺服器調度恢復程序，來支援以分鐘為單位的RTO。

用戶使用DRS需要在伺服器上安裝代理，DRS會將資料複製到用戶AWS帳戶指定的暫存區域子網中，由於暫存區域子網使用成本較低的儲存以及最少的運算資源，因此降低了用戶支出的費用。在DRS控制臺中，用戶可以根據需要恢復不同地區的EC2執行個體，而且藉由DRS自動化複製和恢復程序，用戶可以使用單一流程配置、測試和操作災難恢復能力，這些工作不要求使用者擁有特定的專業技能。

AWS提到，用戶按小時支付DRS費用，不需要承諾長期合約或是一定數量的伺服器，是較本地端或是資料中心恢復解決方案更經濟的方式。

來源鏈接：https://www.ithome.com.tw/news/147912

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滑手機已經成為常態，在網路上購物、使用行動支付交易金額、享受App訂閱付費服務等行為早已是生活的一部分。不就滑個手機，是會怎麼樣？

透過直覺測驗竟發現7成以上的民眾在使用手機時因為缺乏正確的資安意識，手機安全指數只有30分，小手手在操作手機的同時就讓自己的個人隱私已經洩密了，嚴重時可能會遭人冒用，造成財物上的損失。

整理了4大資安重點，別再讓自己的隱私被看光光了！

濾鏡當道的修美圖世代、外送方便取得的後疫情時代，手機都會下載無數個App軟體，開啟使用出現授權存取要求的畫面時，有7成以上的民眾通常都會一指通過，很容易個資就從指縫中流露出去了。

▲查詢是否符合資安規範或是否有資安標章。(圖/業者提供)

正確的資安小知識：

安全的App除了存取權限的正當性，也必須要提供使用者「拒絕」的權利，小提醒，如果只能選擇接受授權的App，其實是不安全的。

是不是金融、銀行類的免費App就可以安心下載使用？透過這次的資安測驗我們發現高達9成的民眾都會選擇下載，但其實有具備交易功能的App更需要資安驗證來保障使用者的帳戶安全。

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經濟部工業局已完成App基本資安規範及檢測基準，即使是金融、銀行類的App也要經過檢測才會比較安全，民眾在下載之前若有疑慮，建議還是先上網查詢是否符合資安規範或是否有資安標章，避免小手手沒控管好不小心就出賣身家了。行動應用資安聯盟官網 / App認證專區 

指紋、密碼或臉部辨識解鎖手機後，在使用需要登入帳密的App，通常8成以上的人都會選擇自動登入省去還要重新輸入的流程（相信也有很多民眾是根本就忘記當初註冊的帳號與密碼了）

小提醒，自動登入帳密雖然很方便，但如果手機不小心遺失或借用他人時，有心人只要點開App可是會直接獲取你的個資，所以民眾別貪圖方便，還是要養成隨時開啟重新輸入帳密的習慣才能真正保障自己的隱私。

▲(圖/業者提供)

所有需要登入帳密的App在使用完後要記得登出，下次再使用時不應該自動登入，也不應該在輸入帳號後就會自動跳出密碼，而是應該每次使用都要重新輸入帳密才不會讓有心人有機可趁獲取你的個資。

現在提供訂閱付費服務的App越來越多，使用自動扣款享受服務的同時，也很容易不小心忘記取消訂閱而一直被定期收費（每月的存款就是這樣一點一低的流失），所以民眾選擇訂閱的同時也應該要注意每次扣款的驗證機制才能確保錢財不會從指縫中流失。

自動扣款應該要提供每次驗證身份的機制，除了可以確保為本人使用之外，也可以清楚記錄每次扣款的金額額度，避免造成忘記取消訂閱而讓荷包君縮水了！

補足資安小知識的民眾，可以再來挑戰一次直覺測驗，讓個資隱私都維持安全防護，減低資安危機，滑手機再也不用擔心會把整付身家都賣出去了。

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大型戰場「比奇攻城戰」11月28日火熱開戰

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Google地圖今天在台北推出「車廂擁擠程度預測」功能，成為繼雪梨、紐約後，全球第3個推出此服務的城市。使用者將可以在使用導航時，查看台北捷運板南線即時車廂擁擠程度。

Google在官方部落格發文說明，目前這項功能採用的資料由台北捷運提供，會逐步納入更多城市、捷運路線的預測資料，讓通勤族享受更便利的交通導引。

車廂擁擠程度預測結果是在人工智慧技術的輔助下，綜合分析Google地圖使用者貢獻的數據，以及用來預測全球各地大眾運輸路線擁擠程度的歷史趨勢所得。

Google強調，所有預測功能都以保障隱私權為最優先考量，Google採用世界級的去識別化技術和差異化隱私技巧來處理定位記錄資料，確保使用者的資料隱私安全無虞。

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Google地圖今天還公布其他多項新功能，其中「區域繁忙度」功能將整合即時繁忙度趨勢，可以立即查看社區或城市內特定區域的人潮是否開始增加或已經十分擁擠，這項功能將在今年底前開放全球Android及iOS用戶使用。

為了幫助使用者在大型建築物內迅速掌握方向，Google地圖將針對世界各地的所有機場、購物中心和交通轉運站，在全球Android和iOS裝置上擴充「商家指南」分頁功能。只要建築物有相關資料可供存取，用戶就能迅速查看建築物周遭的商店類型，例如機場貴賓室、停車場等。

此外，Google地圖向Android使用者推出只提供本人查看的全新「時間軸深入分析」分頁，如果選擇開啟「定位記錄」功能，即可在時間軸中看到一個全新分頁，將提供每月的移動趨勢分析，可以查看自己使用的交通方式，包含在開車、搭乘飛機、騎乘單車、步行等的距離和時間。（編輯：張良知）1101117

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Line今年開發者大會聚焦自身技術實力的鍛造成果，介紹強化AI生產力的多項關鍵。「明年，Yahoo開發成果也將會在Line開發者大會上展現。」Line技術長朴懿彬這樣預告，揭露了她對兩家公司合併後技術整合的期待，將在明年開花結果。（圖片來源／Line）

今年滿10歲的Line，正處於關鍵的企業轉型期。

3年前，Line在開發者大會宣布轉型成AI公司的大願景，更揭露了AI藍圖要發展8大領域AI。但去年全球疫情肆虐，日本災情衝擊下，Line轉而集中資源發展零接觸商機、遠距抗疫等新需求，如聊天支付、線上視訊會議等，8大AI領域也進一步聚焦到4大AI研發方向。

企業定位調整之際，日本Line母公司Naver和日本Yahoo的母公司軟銀合資開設了ZHD控股公司，將日本Line和日本雅虎兩家公司整併成為同一個集團的兩家子公司，在今年3月完成合併。

日本最大入口網站和最大即時通訊平臺兩大巨頭，雙方用戶加起來超過3億人，服務的企業店家超過了1,500萬家，橫跨金融、電商、廣告、媒體、網路社群、旅遊等產業。彼此的平臺、技術、資料、人力的資源要能互通，甚至共享，不只是公司體制面的調整，更是技術面的大考驗。過去有不少科技公司整併後營運挫敗甚至消失，就是因為技術面或產品面的整合失敗所致，這正是Line在2021年所面對的課題和挑戰。成則加速飛天，不成則斷翅落地。

這個挑戰多大？可從Line的使用規模略知一二。全球各國的每月活躍人數在2021年6月時，達到了2億人規模，不只通訊平臺，廣告，新的影音服務和新聞服務在去年也大幅成長，而新聞服務在日本的單月瀏覽人數更達到154億人次。技術面，Line即時通訊平臺每秒要處理高達40萬個請求，用戶一天上傳的資料量更是高達11PB，包括各種圖片、影片、貼圖等。過去幾年所打造的集中式資料平臺Information Universe（簡稱IU），目前累計有290PB資料，每個月都會再增加10PB的龐大資料量。

在IU平臺上更有一套Machin Learning Universe（MLU）平臺，可提供NLP模型、電腦視覺模型、推薦模型、廣告優化模型等，更從Line不同服務的授權Log資料中，蒐集了8千萬種特徵，作為機器學習訓練之用。「因為有這一套資料平臺和機器學習平臺，我們才能更快推出新服務。」Line技術長朴懿彬強調。

但上述這些數據，只有Line自己的用戶數據。今年6月時，Line日本用戶數約8,900萬人，而日本Yahoo則有約6,700萬人，旗下支付服務PayPay也有4,000萬人。兩家公司整併後，在使用者端的技術將以Line現有技術為主，也就是說，Line這套技術體系最後得面對的考驗是，超過3億人的日本用戶規模，比Line全球規模還要多了50%，要整併這些新來用戶和資料，都是平臺和技術的超大難題。

今年Line開發者大會上，不像過去兩屆大談未來方向，Line今年更聚焦揭露自身技術實力的鍛造成果，其中有3大技術進展，是為了強化前瞻AI技術力、機器學習應用開發速度，甚至能更自動化累積訓練資料的AI生產力關鍵大改造。

關鍵1：發展超大規模通用NLP模型和生態圈

第一個關鍵是超大規模的通用NLP模型HyperCLOVA。朴懿彬表示，MLU是Line對內提供的機器學習平臺，對外部使用者和開發者也有一套通用機器學習平臺，就是HyperCLOVA。

Line AI執行長砂金信一郎指出，全球AI技術發展上，不只出現各式各樣的資料集，也出現了各種超大規模的通用型NLP模型，例如Open AI組織發展的GPT 3或是Google的T5，可以用於各種任務的AI推論之用。這正是Line也要自己發展通用NLP模型的原因。

Line和Naver聯手，去年先發表了日語版NLP，今年5月更在Line的AI大會上揭露了HyperCLOVA這個超大規模通用NLP專案，新增加了韓語版NLP，號稱是韓文版GPT-3，用2,040億個參數訓練而成，比GPT-3的1,750億參數還要多。而去年日語版NLP模型現在發展到390億個參數。Line也開始打造多語言模型，目前達到390億參數，希望2022年達到820億個參數，而日語版NLP模型明年目標更是驚人的2,040億個參數。

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「參數越多，代表能描述更多字詞間的關係，NLP的推論能力和泛用性就能越大。」砂金信一郎強調，但語言模型的訓練是NLP應用一大挑戰，往往需要1、2個月才能訓練出一個超大規模的NLP模型，非常耗時，Line希望透過HyperCLOVA這個超大規模NLP模型，再結合少樣本訓練或單樣本訓練來調校，加快開發特定應用NLP模型的速度。為了讓HyperCLOVA打造的NLP模型能提供給第三方商用，Line在訓練語料蒐集上不只排除有版權保護的資料，也不用Line自家服務的資料。

不只如此，Line還進一步打造GUI介面的AI開發環境HyperCLOVA Studio服務，內建NLP模型、資料生成機制和ML調校機制，更能直接線上測試NLP應用。還有一套Explorer工具可用來輔助語料文本分類和生成的處理。這兩個工具都內建了過濾層和稽核機制，可因應AI倫理或資料隱私議題。

目前Line已經完成了HyperCLOVA的API，正準備釋出，也將開放試用HyperCLOVA Studio。砂金信一郎透露，未來將提供半自動的場景生成工具，可自動產生特定場景的AI應用，如Chatbot和AiCall服務，也打造更多小型的通用語言模型。未來還會邁向多模態通用模型，不只文字語料，也將可以用來訓練影像和聲音的語料。

關鍵2：結合MLOps更自動化追蹤ML模型品質

將通用NLP模型發展成一個推動NLP應用生態圈的技術架構，只是Line強化AI生產力的第一關鍵，另外還有兩個關鍵，第二項就是ML模型品質監控自動化。Line打造了一套MLOps系統，稱為Lupus。Line現在有上百款運用機器學習的產品，分散在20多個部門中，如何讓這些單位都有能力自行掌握所用模型的狀態，尤其當資料漂移，例如使用者行為改變，導致所用機器學習模型的預測力開始下滑時，能夠第一時間發現，進而重新訓練機器學習模型。這套Lupus以專屬監控主機、函式庫和一款網頁應用程式，讓開發者、維運者和專案成員更方便掌握模型最新動態。

Lupus不只可以讓開發者容易建立偵測指標，也能自動偵測模型的異常，並且透過視覺化儀表板方便業務團隊參與判斷。這正是AI生產力的第三個關鍵，可以用來維護AI應用的預測品質，還能簡化ML長期維運的工作。

關鍵3：打造新一代使用者特徵自動預測系統

最後一項是，Line在去年重新改造了使用者人格（User Persona）預測系統，這是一個用來推測用戶屬性的系統，可以利用機器學習技術自動預測使用者的興趣、特質、特徵等，作為內容推薦或目標行銷等需用戶分類資訊的場景。

這套系統所涵蓋的用戶規模，以Line用戶為主，如8,900萬人日本用戶上，累積的機器學習特徵維度高達480萬維，也涵蓋了臺灣每月活躍用戶近5千萬人次，針對臺灣用戶的特徵維度則有140萬維。這些都是Line的訊息推播、廣告發送、內容推薦能夠更精準鎖定目標對象的關鍵。

為了因應未來日本用戶規模達到3億人，Line在去年夏天導入了GPU和K8s叢集，重新改造了這套系統，能夠運用主流的機器學習框架，更計畫要發展一套使用者人格特徵自動產生的機器學習框架，來加快，每次新增一種新使用者機器學習特徵抽取自動化的流程，可以更快將新服務的使用者納入使用者人格系統所涵蓋的範圍中。

上述這三項關鍵，可以加速AI應用開發、簡化AI訓練流程，甚至是確保模型品質和長期維運的關鍵，可說是提升AI生產力的核心。這正是今年的 Line提升自身技術體質的成果。

「明年，Yahoo開發成果也將會在Line開發者大會上展現。」朴懿彬在開發大會主場演講中這項預告，揭露了她對兩家公司合併後技術整合的期待，將在明年開花結果。

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Line用機器學習建立一個可以從使用者的原始Log資料來推測其特徵屬性的自動化推測機制，再套用到所有使用者，而且可以不斷自動化進行，再定期更新。（圖片來源／Line）

去年，Line重新改造了使用者人格（User Persona）預測系統，這是一個用來推測用戶屬性的系統，可以利用機器學習技術自動預測使用者的興趣、特質、特徵等，作為內容推薦或目標行銷等需要用戶分類資訊的應用場景。

這個系統有多重要？負責打造這套系統的Line資深機器學習工程師渡辺哲朗舉三個場景來說明。因為在這套系統中，記錄了兩大類使用者屬性資料，一種是與人口變項有關的屬性，例如性別、年齡，或是使用者所用裝置資訊，例如OS平臺，另一種則使用者的心理屬性，例如興趣，喜好等。

常見用途是廣告發送，Line廣告發送時，外部廣告主可以瞄準目標用戶，在特定可用的屬性中，指定想要行銷的目標對象的屬性，這個屬性就是使用者人格系統中記錄的使用者屬性之一。或者是官方帳號訊息推播，也能簡單指定特定條件的對象，這些條件包括性別、年齡、所用OS類型，地區、訂閱持續期的資訊，也來自人格系統的屬性記錄。

還有一項Line自己常見作法是用來解決新服務的冷啟動（Cold Start）問題。當新服務上線時，Line會透過推播訊息來吸引可能有興趣採用的潛在用戶，但是新服務的Log資料有限，無法用於推薦，就能使用者人格系統中累積的推測屬性（非真實而是由機器學習模型抽取的推測屬性），作為推薦對象的篩選，縮小推播範圍。「這對新服務上線的成本控管，有很大幫助。」渡辺哲朗說。

但Line用戶全球將近2億人，光是日本就有8,900萬個用戶，臺灣每月活躍帳號也有5千萬個，其中不少是一人有多個帳號。很難一一要求用戶填寫各式各樣的資料，甚至一些心理傾向的屬性，如何標記是一大挑戰。

這些用戶屬性資料在Line機器學習訓練中，也是一項重要的資料。在Line統一資料平臺IU中，有一個Z-feature特徵資料集，內有所有用戶可用來提供模型訓練用的使用者特徵資料，例如日本8,900萬名用戶的特徵維度高達480萬維，而臺灣5千萬名用戶的特徵維度則有140萬維。這些龐大的使用者特徵維度，正是Line各種與使用者相關的機器學習模型用來訓練的重要資料集，讓Line的訊息推播服務、廣告發送服務或是各種內容推薦能夠更精準鎖定目標對象的關鍵。

用機器學習建立使用者特徵自動化推測機制

如何產生龐大的使用者特徵資料庫，Line的作法是利用機器學習建立一個可以從使用者的原始Log資料來推測其特徵屬性的自動化推測機制，再套用到所有使用者，而且可以不斷自動化進行，再定期更新，例如每天，這些特徵資料，儲存到UI平臺的Z-feature特徵資料集中，讓各項服務的機器學習模型，都能有最新的使用者特徵資料可用，也可用於各種推播或推薦篩選目標對象條件之用。

Line在2014年就打造出第一代的使用者人格推測系統，當時利用Scrath實作出用推測人格特質的神經網絡模型程式碼，為了處理大規模資料，後來進一步導入了MPI平行處理技術，2016年更進一步使用深度學習框架Theano和Mesos叢集打造出一整套系統，這就是第一代的使用者人格推測系統。

第一代系統的運算以CPU為主，所用的Theano深度學習框架，經過幾年反而漸漸沒落，甚至無法使用新的主流機器學習函式庫，例如就無法使用PyTorch。

隨著使用者規模越來越大，推測系統老舊的問題越來越嚴重，所以，去年夏天，Line決定導入GPU運算技術，也將整套系統轉移到現在主流的容器管理平臺K8S上。為了善用這個環境，Line還自行發展了一套分散式計算的機器學習函式庫稱為ghee，可以使用最新的主流深度學習函式庫來進行使用者人格特徵模型的訓練和推測之用。

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去年夏天打造第二代系統，採用GPU和K8s

不過，去年夏天完成了第二代系統後，Line還不滿意，尤其日後要因應與日本Yahoo整併後暴增的3億人用戶規模，得讓這套使用者人格預測系統更有效率，也要更容易擴大規模，Line後續還展開了幾項系統改造工程。

為提高效率處理更龐大用戶規模，展開多項系統改造

為了提高推論預測的準確度，Line將去年夏天所用的單層DNN，改為多層架構的CNN卷積神經網絡中的ResNet深度殘差網絡，也針對不同類型的服務，來區分不同的embedding層，進行不同的嵌入處理程序，進而改善準確度， 另外還採用了MLP-Mixer作法，來讓模型更快速達到SOTA等級的預測效果。渡辺哲朗解釋，不是每一個用戶都會用到Line的所有服務，MLP-Mixer這種作法可以彌補用戶所用服務有限時資料不足的影響，能讓對這類少量服務用戶也能達到SOTA等級的預測效果。

除了改善模型，另一方面還需要維持屬性推測的穩定性。渡辺哲朗表示，因為採取自動化作法來推測用戶屬性，有時模型推測的結果差異很大，例如昨天推測的40歲族群有10萬人，但隔天模型推測有此特徵的人卻是7萬人，但業務人員可能還來不及調整推播策略的設定，導致這波行銷對象的人數就會少發送3萬人，而不是原本預期的10萬人。「模型輸出不穩定會對業務團隊產生很大的影響。」他強調。

所以，Line後來也採用了一些作法，來避免單日波動過大。例如開發了一個數據平滑化API，採用逐日分階段釋出新模型預測結果的作法，例如新模型雖然預測這項屬性的人有10萬人，但Line不會一天就將10萬人的屬性都套用新值，而是分幾天，每天只更新部分使用者的屬性，來避免突然一天出現增加 10萬人異動的大波動，避免業務團隊來不及因應。

另外，Line也打造了一套MLOps系統稱為Lupus，可以用來追蹤模型品質，來監控是否出現推論極端變化的情況，例如自動透過SQL指令來查詢不同屬性的用戶數量，來判斷新模型預測屬性是否出現劇烈變化。

因為第二代使用者人格預測系統，可以針對不同的資料來源或屬性類型，來採取不一樣的特徵抽取處理程序，但不同流程各自抽取特徵時，處理流程中會有類似的階段或步驟，例如特徵抽取訓練、建立資料集作法，或是進行模型再訓練的作法也會類似。

因此，Line建立了一套可以讓不同處理流程都能共用的機器學習函式庫ghee，還提供了一套共用的Model API來進行訓練，甚至是，連預處理都有一套處理API，方便開發者快速進行特徵屬性的資料預處理作業。「經過這些改造，Line才有了一套成熟的使用者人格預測系統。」渡辺哲朗指出。

下一階段，Line要將ML函式庫擴充方式也標準化和自動化，建立一個機器學習模型的基礎框架，內有一套可共用的基礎程式碼配置檔。

專案團隊中的資料科學家只需要添加額外的程式碼或者是這次專案特殊的配置設定資訊就可以建立新處理流程的模型，來加速建立新模型的速度，未來還要打造一套Auto-persona API，能用來處理所有用戶的屬性預測，自動產生各種服務的使用者屬性預測。

來源鏈接：https://www.ithome.com.tw/news/147923

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