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銀行如何提供超級個人化服務?百人數據團隊靠AI打造中信腦
為了顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋,中國信託採取的對策是走入AI與大數據,更為發展AI應用訂下3大KPI,來掌握研發資源的最適化;今年,中信更成立數據治理委員會,希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題
文/李靜宜 | 2021-06-10發表
「透過科技力,來創造競爭力。」中國信託銀行數據暨科技研發處處長王俊權,用一句話點出中國信託大力發展AI與大數據的戰略核心。
3年多前,中國信託定調以AI與大數據作為主要發展方向,並成立了數據研發中心,要用AI來加值業務場景的服務與產品。設立初期僅有一人,到現在已擴大為百人團隊,更在2020年初正式提升為數據暨科技研發處。王俊權正是該團隊的一號員工,更是中國信託內部大力推動AI與大數據的關鍵人物。
中國信託的經營策略是,顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋。而為了守住既有的優勢,中信採取的對策是走入AI與大數據,來作為轉型的利器。不只要轉型,王俊權表示,中信更希望透過AI與大數據,孵化出不同於以往的經營模式。
「CTBC+AI」是中國信託發展AI的大方向,在各業務線上,都能將既有的經營方法加上AI,來提升效率與效能,更要以這樣的科技力創造競爭力。更以優化、平臺、全面、轉型、顛覆這5大階段任務,往下推動AI。
王俊權解釋,中信的策略是,從最小且最有把握的項目開始,所以,透過AI來優化既有的經營方式,是中信切入AI的第一項任務。運用AI優化的專案成功後,下一步,中信就能將AI技術進一步平臺化;有了平臺之後,就能將AI技術全面導入到銀行。
走過了優化階段、平臺階段到全面發展階段,AI已經落地到中信的金融場景,也陸續有了一些階段性成果。王俊權表示,中信現在聚焦「轉型」與「顛覆」,希望透過AI幫助組織轉型,最終期待是要用AI提出顛覆的想法,創造新的經營模式,他透露,目前已有幾個專案正在進行中。
依循著CTBC+AI這項大主軸,中國信託打造了「中信腦」,定調3條研發路線: 電腦視覺、自然語言處理(NLP)、機器思考,也成立了3大實驗室,聚焦研發6大AI應用核心,包括了精準行銷、市場預測引擎、文字與文件辨識應用、人臉與物件辨識應用、機器閱讀到機器對話。從應用場景來看,則鎖定營銷經營、流程優化、風險控管這3項。累計至今,中信在業務單位落地的AI專案超過了20個。
第一類應用場景的AI,中信稱為「營銷經營+AI」,囊括個人化推薦、需求預測,目的是協助增加收益,並提升客戶滿意度、客戶資產、新申購產品數等。王俊權提到,像是推薦引擎專案,中信金控整體客戶數有1,100多萬戶,產品與通路又多,需要透過AI推薦引擎來實現精準行銷,預測顧客未來的金融需求,才能進一步推薦。中信也將這類預測技術,應用到金融商品的預測,比如房價預測、股市預測、匯率預測等。
「流程優化+AI」則是中信第二大類應用場景,包含法金作業流程、客戶申請流程、線上作業流程,希望用來協助內部提升作業效率,來減少作業成本,最終目的也同樣要能夠提升客戶滿意度。 目前,中信內部有多項端對端的流程數位化專案,像是個金、法金、AML(反洗錢)、HR等業務,都有導入AI來優化既有流程。
最後一類場景的應用是「風險控管+AI」,則應用在AML作業、偽冒偵測、稽核,來改善內部作業效率,減少風險的損失。比如,王俊權提到,前年底,中信銀行上線了一套用自然語言處理技術分析負面新聞的平臺,這個AI反洗錢專案的成果,後來更從臺灣擴大應用到7個國家的海外分行。
王俊權表示,3大實驗室所負責的6大AI核心,就是沿著這3大類應用分頭進行,其中,因為銀行面對數位化的壓力較大,所以,又以銀行為應用主力,再逐漸將AI技術擴大到金控旗下子公司,如投信、台灣人壽、中國信託資融等。
自行培養AI研發能力,更訂定3大AI管理KPI
AI發展策略上,中國信託除了自主研發,也會與廠商協作。不過,這兩種策略該如何拿捏,中信內部也走過一段辯論的路。王俊權表示,最後的判斷依據是,「金融業需要的核心能力,中信會投入有限的研發資源。若不是中信認為的核心能力,則盡可能用市場上的解決方案,來加快回應市場的時間。」
舉例來說,銀行業使用分析模型並非新鮮事,AI技術與傳統統計回歸最大的不同是,能夠處理大量非結構數據,像是人臉、電文等資料,可是,這些數據機敏性較高,如果銀行不能自行掌握技術,而需委外,王俊權認為,第一個問題就是,銀行創新的保密性較弱,再者,廠商進入銀行接觸到如此多的機密性資料,有時也有法遵問題。
尤其,金融業對個資的管制嚴格,非結構化資料很難離開金融業,但是,在臺灣,許多AI技術原廠來自海外,對於銀行來說,整體應用或導入的彈性都相對較低,這些都是中國信託選擇培養自家AI研發能量的關鍵因素。
中信在AI應用發展策略,更訂出3大關鍵績效指摽(KPI),作為研發資源最適化的參考。王俊權表示:「對資源有限,需求無限的單位而言,研發的管理是一大關鍵。」首先,中信不會輕易增加AI生產線,因每開一條生產線就會涉及維運與資源分散的議題。所以,「AI生產線的管理」是第一項KPI。
「AI研發資源調度的管理」是第二項KPI。王俊權提到,資源有限狀況下,應該分配多少資源,投入短期的落地變現,還是長期的亮點顛覆,「是一種決策的藝術。」過去,中信希望AI可以迅速擴大到各單位,所以,王俊權採取80/20法則,將80%的資源用在短期落地變現,讓大家有感,保留20%在真正創新的研發。不過,他表示,這個比例每年或每季會進行調整,要讓研發資源投入到需要的地方。
第三項KPI則是「核心複用的比率」,也就是同一項核心技術盡可能重複利用的比率。王俊權要求研發團隊,每條AI生產線至少要有3個落地應用。目前,中國信託共有6條AI生產線,以及20幾個AI落地應用的專案,他提到:「平均每條AI生產線,有3~4個核心複用。」未來,更希望將每個AI核心,擴大到金控內各個應用,所以,要盡可能提升核心的複用,他對團隊的期待是,能提高到兩位數的複用率。
他進一步舉例,3年前,中信導入工研院智能文審技術,來辨識客戶申辦信用卡、貸款所需檢附的財力證明,像是存摺、扣繳憑單等金融常用的固定格式文件。去年,中信將文字辨識應用,複用到分行的場景,上線AI票券辨識服務,在審票機中加入AI、OCR技術來辨識支票,來減少櫃員人工審票與顧客等待的時間,及提升作業人員登打的產能。
目前,中信已做到一張支票上的7個要件,包括到期日、抬頭人、金額、禁止背書轉、發票章讓章或手寫、背書、帳號,都能夠用AI辨識。王俊權提到,中信將自行研發的印刷體的文字辨識核心、手寫英數的AI辨識核心、文印鑑辨識技術,通通導入支票辨識上,「這就是一種AI核心的複用」。此外,為了持續優化辨識正確率,中信更導入AI反饋機制,內部自己發展出標記功能,來改善標記效率,長期目標是達到9成的辨識正確率。今年,中信預計將該AI應用擴大到22家分行。
中信還有另一項AI核心應用是人臉與物件辨識應用,王俊權坦言:「人臉辨識技術,對於組織的轉型與顛覆是亮點有餘,可是力道不足。」不過,若能結合防偽能力及數位流程,可能會創造出藍海的新應用。中信正在思考,如何運用人臉辨識、活體辨識、微表情辨識、情緒辨識等AI核心,交錯組合來打造遠端核身相關應用。
金融業需緊跟科技的腳步,轉變為自身的競爭力,才能在指數型成長的趨勢下,站上領先地位。AI與大數據,正是下一波競爭力的最大利器。─── 中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權
推動超級個人化服務,中信靠大數據建立5大行銷策略
「中信銀行每個月有1.5億筆的金融數據,1.9億筆的非金融數據。更可觀的是,疫情期間,顧客更加喜歡使用數位服務,每月高達2億筆的顧客數位數據。」王俊權首度揭露了中信內部統計的海量數據。不只如此,中信銀行1年與顧客會有20億次的行銷溝通,顧客造訪行動銀行、網路銀行或到行銷網頁觀望的次數,更是高達16億次。
「中國信託的數據含金量很高,因此,全都要採集起來,作為銀行KYC的關鍵第一步。」他提到,光在2017年到2018年這段期間,中信內部就採集了大量數據,來建立360度客戶全景標籤。即便,當時各個單位已有自己的全景標籤,中信仍認為要有一個可以全行共用的主數據庫。
有數據來了解顧客,銀行就能出手,中信的策略是以數據掌握顧客人生不同階段需求,提供超級個人化服務。王俊權表示,中信策略是運用AI與大數據,透過個人化溝通方式,來提升顧客的成交機會。中信更先將這種作法,落地到銀行的「艱困區」,若在艱困區測試後有成效,再轉移到「黃金區」主戰場。「一方面不會影響到既有的業務動能,另一方面團隊也會比較有信心。」
在推動超級個人化服務,中信採取了5大行銷策略,並各自搭配合適的AI技術。第一項策略是使用最適合的通路對不同顧客溝通;第二項是尋找顧客有興趣的話題來互動,王俊權透露,今年底將從人工轉為全自動化,用AI生成銀行與顧客行銷的文案。
選擇對的時間,則是第三項策略,比如,當外幣跌到一定數值時,跟該名顧客歷史申購外幣的成本有競爭性,就能在此時發送推薦資訊給顧客。
第四項策略則是打造貼合顧客需求的產品,他提到,中信已有不同產品的預測模型,能預測未來3個月或1周後,該名顧客可能需要的產品。可供業務單位、EDM數位行銷,來聚焦其中高成交率的顧客。最後一項策略是對的活動,即便是賣同一項產品,不同活動的優惠或行銷設計都要不一樣。
王俊權認為,不僅不要過度叨擾顧客,更希望提供一次就能擊中顧客的服務。甚至,目標是做到自動化行銷,他透露,目前正在建置平臺的階段,除了要能自動採集數據,更要自動反應顧客下一步的預測,讓銀行出手可以更快,或盡可能減少PM或行銷出手時會遇上的人工斷點,甚至,讓每次出手後的反饋可以更為即時,來推動多波段行銷。
成立數據治理委員會,優先梳理2類數據
「數據治理是比下水道還要更下水道的底層工程。」特別對於大型金融機構來說,海量的數據勢必要有與過往不同的梳理方式,王俊權如此說著。
因此,今年中信銀行成立了數據治理委員會,由總經理親自主持,各個業務單位主管都參與,「希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題。」他坦言,今年是試行階段,但中信已經注意到這個趨勢,而且必須往這方向走。
中信在數據治理特別強調「以用為治」,去年,更研究了全世界數據治理做得較好的企業,比如,數據治理發展超過20年的華為。王俊權坦言:「對中信而言,數據治理既然是一場長期抗戰,就必須明確為何而戰。」
由於資源有限,中信在數據治理的戰略,優先從兩類業務來推動,第一類是不能犯的錯,這類資料的處理一旦犯錯,銀行容忍度很低,如監理報送這類數據就需要優先梳理。另外一類是業務效益較大者,王俊權表示,若沒有好的數據治理標準,業務效益很難有長期的呈現。這是中信今年訂下數據治理的方向,也希望從小開始,慢慢擴大到全行。
經理人小檔案
王俊權
中國信託銀行數據暨科技研發處處長
學歷:臺灣大學國際企業研究所商學碩士
經歷:早年在美國矽谷的科技公司做美股分析,回臺後陸續待過4家銀行,主要負責風險管理;2005年加入中國信託銀行擔任全球個金風險管理處處長,2018年兼任數據研發中心最高主管;現為中信銀行數據暨科技研發處處長,兼任中信金控數據主管
附圖:中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權 (攝影/洪政偉)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/people/144842?fbclid=IwAR0XaBPczoiqTWTEQH8qHfNDbmyyTpA43Akd2gYWhsBbh0oIbWsBNWdF4Fk
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Magic Leap 夢醒時分,創始人辭 CEO 後再創業,押注 AI 虛擬人
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 02 月 01 日 14:16 |
2016 年,一段 7D 影像走紅,畫面令人驚奇:一隻鯨魚從體育館地面一躍而起,落回地面時濺起水花,一旁的觀眾發出陣陣驚呼,似乎沒有穿戴任何裝置就可裸眼看戲。
這段影像出自 Magic Leap,神祕無比又估值奇高、數次身處負面風波甚至陷入出售境地的擴增實境裝置新創公司。
2020 年 5 月,Magic Leap 創始人 Rony Abovitz(首圖)宣布辭去 CEO,直到最近,他的新公司浮出水面──這次,Rony Abovitz 要打造「虛擬人」(synthetic beings),專注 AI 角色和互動式故事。
看來,Magic Leap 十年 AR 夢結束之際,新嘗試開始了。
15 年實現雄心壯志
美國時間 17 日,外媒 VentureBeat 獨家報導,Rony Abovitz 的新公司名為 Sun and Thunder──實際上官網顯示,公司於 2020 年秋季成立。
Rony Abovitz 受訪時表示:
Sun and Thunder 要做的是技術、智力、藝術的融合,旨在設計虛擬人,要在空間運算(spatial computing)的技術之下,或是在 Magic Leap 試圖創造的 MR(混合實境)體驗下講故事。
據他透露,虛擬人的靈感源於動畫工作室和遊戲(如 Inklings)一些神話概念,以及 Island Records 等音樂廠牌的自由創作精神。
據了解,Sun and Thunder 團隊還不到 10 人,未來一段時間內可能一直保持如此規模。Rony Abovitz 認為,約需 15 年才能實現雄心壯志:
我意識到至少需要 15 年製作和打造潛在技術、有創意的頂級產品。我得到的教訓是要保持謙虛、低調、豁達,把事情做好真的很重要。
目前公司還在進行不少實驗性工作,主要是為了「放大人類的智慧和創造力」,Rony Abovitz 將 Sun and Thunder 所處的發展階段稱為是「超新星」(supernova)階段。
Sun and Thunder 的第一個 AI 角色、第一位虛擬藝人是 Jako Vega(又稱 Yellow Dove),人設是穿越時空的流浪歌手,電影正在製作。
按計畫,今年 Sun and Thunder 將嘗試推出短片,向人們展示嘗試的東西,其中有些概念聽起來可能更像是科幻小說才有的東西(例如創造具「真正智慧」的 AI 角色),似乎與 Magic Leap 當年發表體育館鯨魚影片如出一轍。
Rony Abovitz 強調,雖然 Sun and Thunder 的業務涉及上述技術,但新公司與 Magic Leap 無關。
話雖如此,我們還是很難不想到 Magic Leap。
2017 年 12 月,Magic Leap 第一款黑科技產品揭開面紗,名為 Magic Leap One Creator Edition。
Magic Leap One 主要針對 C 端市場,應用場景包括購物、娛樂及效率三類。硬體方面,Magic Leap One 包含三部分:一個 AR 眼鏡 Lightwear,一個手把和一個處理器 Lightpack。
發表半年多後的 2018 年 8 月,Magic Leap One 才開始透過 Magic Leap 官網和 AT&T 門市販售。
一般而言,一款智慧硬體正式發售後,就會有媒體和科技圈人士拆解、評測。就在第三方紛紛評論之時,Magic Leap 於 2018 年 8 月 27 日發文,重點解釋產品背後的技術──不是別的,正是空間運算。
Magic Leap 表示:
Magic Leap 將數位光場訊號與人眼、腦結合,人腦視覺皮層為 Magic Leap One 的螢幕,Lightwear 和 Lightpack 則是為繼續開發環境辨識、背景感測的 AI 技術提供平台。
總體來說,空間運算可得出結合數位光場、感測和運算的仿生系統。
既然 Sun and Thunder 要在空間運算技術下、混合實境體驗打造虛擬人,那 Rony Abovitz 的新專案其實離 Magic Leap 並不遠。
Magic Leap 的興與衰
2011 年,Magic Leap 成立,發行名叫 Hour Blue 的 AR App,跨出
AR 領域的一大步。
之後幾年 Magic Leap 遲遲不發表產品,只透過 Demo、專利申請等吊眾人胃口。人們對產品的預期持續提升,公司估值也不斷上漲,一度成為史上最貴「概念」公司,前後融資 26 億美元,估值早在 2017 年就達 60 億美元。
Magic Leap 創立後的主要融資情況:
2014 年 10 月,B 輪 5.42 億美元,Google 領投,高通、KKR、KPCB 等跟投。
2016 年 2 月,C 輪 7.935 億美元,阿里巴巴領投,投資方還包括 Google、摩根大通。
2017 年 10 月,D 輪 5.02 億美元,新加坡政府旗下淡馬錫控股領投,參投方包括 EDBI、巴西 Grupo Blobo 及 Janus Henderson Investors。
2019 年 4 月,獲得 2.8 億美元融資,投資者為日本最大的行動營運商 NTT DoCoMo。
Magic Leap 首款產品問世後,眾人卻覺得很失望,主要原因包括但不限於:
水平視場角只有 40 度。
並沒有採用之前宣稱的光纖掃描技術,而是與 HoloLens 相同的光波導技術。
互動設計類似 ARKit。
之前 Rony Abovitz 表示核心技術是一塊類似鏡片的玻璃,他稱之為「光學晶片」,但並沒有用在產品。
《Wired》雜誌記者 Jessi Hempel 體驗 Magice Leap One 時發現,這款產品有不少問題,比如說手把失靈、畫面卡頓等。最終他的評價是:
說實話,這些體驗與我之前玩過的 AR 和 VR 裝置同水準,行銷話術的「秒殺一切對手」確實有點誇張。
據了解,Magic Leap One 發售 6 個月後僅售出約 6,000 套,之前目標是10 萬套,於是一條條負面新聞也隨之而來。
不僅融資受阻、銷量慘淡、庫存積壓,2019 年 8 月 22 日,Rony Abovitz 與摩根大通抵押代理人 Eleftherios Karsos 簽署的「轉讓協議」曝光,涉及抵押專利約 1,903 項。
2019 年 11 月,CFO 和創意策略部高級副總裁 SVP 高層都離職,多部門員工遭裁減。
不過 Magic Leap 也進行了「自救運動」:在 C 端產品銷售無力的情況下,Magic Leap 針對企業,推出 Magic Leap 1 Enterprise Suite。
但就結果來看,效果並不顯著。
2020 年 3 月就有消息傳出,Magic Leap 正在評估 Facebook、嬌生等巨頭的購買興趣。
2020 年 5 月末,Rony Abovitz 宣布卸任 CEO(仍是董事會成員),並開始物色接班人選。
2020 年 9 月,Magic Leap 聘請前微軟資深技術執行長兼業務開發執行副總裁 Peggy Johnson 執掌公司,Magic Leap 開始向 B 端 MR 軟硬體過渡。
最新採訪中,Rony Abovitz 表示,很高興看到 Peggy Johnson 繼續帶領Magic Leap 發展──他承認 Magic Leap 過於誇大、最終令人失望的事實,但表示依然對 Peggy Johnson 很有信心。
Rony Abovitz 要講一個新故事
出身正統猶太家庭的 Rony Abovitz,父親是房地產從業者,母親則為藝術家。或許很大程度受母親影響,他玩雅達利(Atari)電子遊戲長大,8 歲那年得到第一台電腦。高中畢業時,希望成為科學家的他就讀邁阿密大學,獲得生物醫學工程碩士學位──在校期間,他還是漫畫家。
後來 Rony Abovitz 未能成為科學家,而是踏上創業之路:
2004 年,創立了 MAKO Surgical Corp.,即製造手術機械臂輔助平台的公司,2013 年以 16.5 億美元被骨科醫療裝置巨頭 Stryker Corporation 收購。
2010 年,Rony Abovitz 還有一家發行唱片的工作室。
2011 年,於佛羅里達州創立 Magic Leap。
2020 年,Sun and Thunder 的故事開始。
如今 Rony Abovitz 年過半百,雖然 Magic Leap 的 AR 夢該醒了,但新嘗試也開始了。或許擁有藝術細胞、擴增實境領域技術基礎、能唬過巨頭的畫大餅能力的 Rony Abovitz,也能帶領小團隊再闖出一番成就。
資料來源:https://technews.tw/2021/02/01/magic-leap-rony-abovitz/
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01:00 第一階段投遞文件的時程,越早交越好?
02:10 拜託不要用奇怪email去註冊帳號
03:49 在校成績太爛還有救嗎.....
04:31 成績單國際評估是什麼?
05:00 網路資料還是跟實際狀況可能不同喔(搞得我很緊張)
06:00 CV撰寫方向&技巧&舉例
07:11 SOP撰寫的3大重點
10:29 推薦信請早點開始,好嗎?
11:02 一定要找學校頂尖教授或業界大佬推薦嗎?
11:29 免除繳申請費的方法 (臉皮要很厚)
11:56 英文成績上傳跟成績單有相同的狀況
12:35 任何狀況94冷靜就好
12:54 修改CV&SOP的兩個推薦諮詢管道(真的要用喔,超推)
14:41 現在一定會面試嗎?面試準備方向
15:42 我延期入學的過程分享
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★2019回顧影片
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#美國碩士#整合行銷#申請碩士

美國 行銷碩士申請 在 馬它mata x Youtube 的最讚貼文
真的是把一年半以來申請碩士的心得都~整理好了!要是我沒有放自己一個長假這些東西應該一輩子都出不來XD
這次的分享,如果有用到舉例我都是統一用【紐約大學整合營銷碩士】為例,雖然大家申請的碩士不同,但其實申請有很多東西都是雷同的,所以相信一定能幫到有需求的大家的,如果有幫助到你的話,很歡迎把影片分享出去給更多人!
請期待下集!會分享我準備的大禮包給大家,也可以留言妳的問題,我會在IG回覆喔
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01:50 猶如相親般報告個人背景&各種成績&錄取結果
02:45 到底要花多久準備申請美國碩士?
05:00 托福一定要考過100、GRE一定要考過320嗎?人生好難 : )
06:46 如何選校選科系!同個名稱教的差很大
07:47 地理位置影響找工作
08:31 念美國碩士要花xx萬……
10:00 各種幫助大家找學校科系的網路資源!排名還要參考嗎?
10:54 推薦資訊超多的大陸網站給各位
12:51 實際操作如何瀏覽國外學校網站!什麼該先看!
14:57 怎麼查學費多少?
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GRE : https://www.blink.com.tw/board/post/98399/
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#美國碩士#整合行銷#申請碩士

美國 行銷碩士申請 在 請益#請益關於英美留學&行銷研究所- 留學板 - Dcard 的推薦與評價
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美國 行銷碩士申請 在 [建議]美國MS還是先累積作經驗? - 看板CareerPlan 的推薦與評價
各位好
小妹是今年畢業的社會新鮮人
但目前在人生交叉口相當迷惘
想請教各位前輩建議
今年年初才決定要申請國外研究所
但因為本身是轉系生所以到大四課還很多
直到八月底才正式畢業 開始準備TOEFL和GMAT
本來是打算給自己半年時間全職準備考試申請(明年秋季班)
丟完申請後先去找個工作做
如果錄取後再去念書
小妹是國立前段經濟系畢業
經濟系的出路前面文章已討論過
事實上我也對繼續在相關領域深造沒有興趣
所以想申請國外的行銷研究所
但因為沒有任何工作經驗所以只能申請MS
但在美國念行銷MS要在當地找到工作機會十分渺茫
所以目前有兩個方案
第一個是繼續準備T和G然後照原定計畫申請個美國行銷MS念
只是要有心理準備畢業後還是打包回台灣領低薪
(事實上我不太確定國外商碩的學歷在台灣的價值多高?)
第二是還是先把T和G的分數考到留著
然後先去找份行銷相關工作做個三四年
希望可以讓履歷漂亮一點
然後申請TOP20的MBA
或許畢業後會比較有機會留在美國工作(這邊是跟MS比較)
我已經爬過相關的文章
知道現在就算是TOP10的MBA想留在美國工作也不是件容易的事
也知道如果要做行銷有沒有碩士其實沒差多少
但是出國念書是我很想完成的事
就算最後還是回來台灣也希望這份學歷可以幫助我在知名外商找到工作
畢竟我也知道以目前的資歷要在知名外商找到工作不太可能
很多人會為了留在美國念CS或是會計
但這不是我有興趣跟能力的領域所以不考慮
並非非得要留在美國只是希望這個碩士學歷對我的職涯是有幫助的
最後來想請教如果要先工作再申請MBA
什麼樣的工作會比較適合我這樣背景的新鮮人?
由於真的很怕再作出短視近利的選擇
希望各位不吝指教
謝謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.243.117.167
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/CareerPlan/M.1447161470.A.93F.html
謝謝各位指教,看來先做相關工作是比較好的方式。
只是我只有學士畢業,要找到可以放上履歷申請MBA的行銷工作感覺不太容易,
請問對於找工作這一方面還有其他建議嗎?
謝謝各位,這些意見小妹都會認真參考。
※ 編輯: fenix7666 (61.230.73.12), 11/11/2015 13:41:58
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