金融業AI趨勢｜銀行AI應用、AI 金融服務未來發展與機會風險一次看懂

金融業 AI 趨勢總覽

AI 已經不只是金融科技（FinTech）的延伸工具，而是推動整體金融服務模式改變的重要技術。從國際大型銀行到台灣金融機構，都開始將 AI 納入長期數位轉型策略，希望透過智慧分析、自動化流程及生成式 AI，提高營運效率與客戶體驗。

目前全球金融業 AI 趨勢主要集中在以下幾個方向：

生成式 AI 成為金融服務新核心

生成式 AI 能快速整理大量文件、分析市場資訊、產出報告及回答客戶問題，因此許多銀行開始導入內部知識庫、智慧客服及投資研究輔助系統。

例如銀行客服不再只是依靠固定問答，而是能理解客戶需求、提供更完整的產品介紹及流程說明，同時降低客服人員重複性工作。

AI 協助風險管理更加即時

金融業每天需要分析大量交易資料、信用資料及市場資訊，AI 可以透過模型分析異常交易、信用風險及市場變化，讓風險管理更加即時。

尤其在反洗錢（AML）、了解你的客戶（KYC）及詐欺偵測方面，AI 已成為許多金融機構的重要工具。

金融服務更加個人化

透過 AI 分析客戶交易紀錄、資產配置及消費習慣，金融機構能提供更符合需求的產品推薦，例如：

• 投資組合建議
• 信用卡優惠推薦
• 保險商品推薦
• 財富管理服務
• 貸款方案評估

未來 AI 將讓金融服務更加精準，但仍須保留人工顧問提供最終專業判斷。

銀行 AI 應用有哪些？

談到銀行 AI 應用，許多人第一個想到的是 AI 客服，但實際上目前 AI 已深入銀行各個部門。

表▲ 銀行AI應用情境比較

近年來，生成式 AI 更開始協助銀行整理法規、產生簡報、摘要會議紀錄及快速查詢內部知識，大幅降低知識搜尋時間。

不過，多數金融機構仍採取「AI 協助、人員覆核」模式，尤其涉及授信、投資建議或重大交易決策時，仍需要專業人員進行最終確認。

金融業應用人工智慧 AI 調查結果的解讀方向

近年來，各國金融監理機關、顧問機構及金融產業協會皆陸續發布金融業應用人工智慧 AI 調查結果。雖然不同調查的樣本與方法有所差異，但整體趨勢具有高度一致性，可從以下幾個方向理解。

AI 已從實驗階段走向正式導入

早期金融業多以概念驗證（PoC）方式測試 AI 技術，但近年調查顯示，越來越多金融機構已將 AI 納入正式營運流程，例如客服、法遵、授信、風控及行銷等部門。

這代表 AI 已不再只是技術部門的專案，而是企業策略的重要一環。

生成式 AI 成為近年投資重點

大型語言模型問世後，多數金融機構開始評估生成式 AI 的應用，包括：

• 智慧客服
• 文件摘要
• 合約分析
• 法規查詢
• 投資研究整理
• 內部知識管理

然而，金融機構普遍仍會限制生成式 AI 可存取的資料範圍，避免涉及敏感資訊或客戶個資。

AI 投資重點逐漸轉向治理能力

過去金融業較重視模型準確率，如今更關注：

• AI 模型是否可解釋
• 是否符合監理要求
• 是否具備資料治理制度
• 是否建立模型驗證流程
• 是否有人工監督機制

因此，閱讀金融業應用人工智慧 AI 調查結果時，不應只關注導入比例，更應觀察企業是否具備完整治理能力，這也是金融監理日益重視的方向。

善用 AI 提升金融服務，也別忽略企業資金效率

AI 能協助金融機構提升授信效率、優化風險管理及改善客戶服務，但對企業而言，真正重要的不只是申請流程變快，而是能否建立穩定且健康的資金運作模式。

若企業因應收帳款回收期較長、短期營運週轉需求增加，或準備擴大投資數位轉型與 AI 專案，可透過 Bznk 必可 的企業資金媒合服務，依據企業實際需求評估應收帳款融資、票據融資及營運週轉等合法資金方案，協助企業的同時，維持穩定現金流，不因短期資金壓力影響營運規劃。

Bznk 必可近年也持續將 AI 技術應用於企業金融服務，例如運用 AI 輔助企業資金需求評估、預審流程及資料分析，協助提升媒合效率，讓企業能更快速了解適合的資金方案。

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圖▲ 銀行導入AI提升金融服務效率（圖／ChatGPT）

AI 金融服務之趨勢與案例

AI 金融服務之趨勢與案例已逐漸從單一功能應用，發展成跨部門、跨流程的整合模式。金融機構不再只是利用 AI 回答客服問題，而是將人工智慧結合資料分析、風險控管、流程自動化及決策輔助，形成完整的智慧金融生態系。

目前全球金融業普遍發展的 AI 金融服務可分為以下幾個方向。

智慧客服與全通路服務

生成式 AI 可整合網站、App、網路銀行、行動銀行及客服中心，提供一致性的客戶服務體驗。除了回答產品問題，也能協助查詢交易流程、提醒申辦文件及引導客戶完成各項金融服務。

未來智慧客服將從「回答問題」逐步演進為「協助完成任務」，例如協助預約理財顧問、辦理貸款申請或完成信用卡相關流程。

授信與信用評估智慧化

AI 能協助銀行快速整理財務報表、分析企業營運狀況及比對歷史信用資料，提高授信效率。

不過，實際核貸結果仍須依據銀行授信政策、法規要求及人工審核，不會完全交由 AI 自動決定。

投資研究效率提升

大型語言模型可快速整理公開資訊、市場新聞、企業財報及研究報告，協助分析師縮短蒐集資料時間。

然而，AI 所產生的分析仍需由投資研究人員確認內容正確性，避免因模型誤判造成投資風險。

法遵與內部知識管理

金融業每天需要面對大量法規更新、內部制度及作業流程。

生成式 AI 可協助：

• 整理法規重點
• 搜尋內部作業規範
• 產生會議摘要
• 整理教育訓練教材
• 加速內部知識分享

這也是目前許多銀行優先導入 AI 的應用場景之一。

AI 對金融業的機會與風險

AI 帶來的效益相當明顯，但金融業屬於高度監理產業，因此 AI 對金融業的機會與風險必須同步評估。

表▲ AI對金融業機會與風險比較

整體而言，AI 最大的價值並非完全取代人力，而是協助專業人員提升決策效率。因此，建立「人機協作」模式，比追求全面自動化更符合目前金融產業發展方向。

AI 對金融業的影響

AI 對金融業的影響不僅體現在科技應用，更重新定義金融機構的人才需求、營運模式及競爭策略。

工作型態改變

重複性的行政工作逐漸由 AI 協助完成，金融從業人員將投入更多時間於：

• 客戶經營
• 財務分析
• 風險判斷
• 專業諮詢
• 跨部門協作

因此，AI 並非完全取代金融人才，而是提高工作價值。

金融產品設計更加個人化

未來銀行可依據不同客戶需求提供更具個人化的金融服務，例如不同年齡層、不同投資屬性及不同企業規模，都可能獲得更符合需求的產品建議。

但金融機構仍須避免演算法造成差別待遇，確保決策具有公平性與可解釋性。

金融競爭模式改變

未來競爭重點將不只是產品，而是：

• AI 能否快速提供服務
• 是否建立完整資料治理
• 是否符合監理要求
• 是否維持資訊安全
• 是否建立可信任 AI

因此，AI 能力將逐漸成為金融機構的重要競爭力。

台灣金融業導入 AI 時應注意的資料治理、模型治理、資安、法遵與人工覆核

金融業涉及大量個人資料與交易資訊，因此導入 AI 時不能只追求效率，更需要建立完善治理制度。

資料治理

AI 品質來自資料品質。

金融機構應建立完整資料生命週期管理，包括資料來源、權限控管、更新頻率、品質檢查及保存期限，避免錯誤資料影響模型判斷。

模型治理

AI 模型需建立完整管理制度，包括：

• 模型驗證
• 定期重新訓練
• 偏誤監控
• 績效評估
• 版本管理
• 可解釋性分析

避免模型因市場環境改變而失去準確性。

資訊安全

生成式 AI 不宜直接處理涉及機密資料或客戶個資。

金融機構通常會採用權限控管、資料遮罩、內部部署或私有模型等方式，降低資訊外洩風險。

法遵管理

金融服務受到相關法規規範，因此 AI 所產出的內容仍須符合：

• 個人資料保護要求
• 消費者權益保障
• 金融監理規範
• 洗錢防制要求
• 公司內部控制制度

任何涉及重大金融決策的 AI 結果，都應符合最新法規要求。

人工覆核

目前國際金融監理趨勢皆強調 Human in the Loop（人工參與）。

也就是說，即使 AI 能提供分析結果，最終涉及：

• 授信核准
• 投資建議
• 重大交易
• 客戶權益
• 法律責任

仍應由專業人員進行人工覆核，以兼顧效率與風險控管。

圖▲ 金融業建立AI治理與風險管理機制（圖／ChatGPT）

結論：掌握AI金融競爭力

金融業 AI 趨勢已從單點應用邁向全面整合，無論是銀行 AI 應用、智慧客服、授信流程、風險管理、法遵作業或內部知識管理，都逐漸成為金融機構提升效率的重要工具。然而，AI 並非萬靈丹，真正的競爭優勢來自高品質資料治理、完善模型治理、資訊安全、法遵制度及人工覆核機制。

對金融機構而言，AI 應扮演的是協助專業人員提升效率與決策品質，而不是完全取代人力。對企業而言，在投入 AI 專案的同時，也應同步規劃資金配置與現金流管理，才能兼顧創新發展與穩健經營。

常見問題（FAQ）

Q1：金融業 AI 趨勢目前最重要的發展方向是什麼？

目前以生成式 AI、智慧客服、風險管理、法遵科技、自動化流程及資料分析為主要發展方向。

Q2：銀行 AI 應用是否已經普及？

多數大型銀行已逐步導入 AI，應用範圍包括客服、授信、反詐欺、法遵及內部知識管理，但仍持續擴大中。

Q3：AI 是否會取代銀行從業人員？

現階段 AI 主要協助提升效率，涉及重大金融決策仍需由專業人員負責，不會完全取代金融人才。

Q4：金融業應用人工智慧 AI 調查結果代表什麼？

調查可反映金融機構導入 AI 的成熟度、應用方向及未來投資重點，但應同時觀察治理制度是否完善。

Q5：AI 對金融業最大的機會是什麼？

可提升服務效率、降低營運成本、改善風險管理及提供更個人化的金融服務。

Q6：AI 對金融業最大的風險有哪些？

主要包括資料安全、模型偏誤、法規遵循、個資保護及過度依賴 AI 所帶來的決策風險。

Q7：金融機構導入 AI 為什麼需要模型治理？

模型治理可確保 AI 持續維持準確性、可解釋性及符合監理要求，降低模型失效風險。

Q8：生成式 AI 可以直接提供投資建議嗎？

生成式 AI 可協助整理資訊與分析資料，但正式投資建議仍須由合格專業人員確認。

Q9：企業導入 AI 前應優先準備什麼？

建議先建立資料治理制度、確認資訊安全需求、盤點導入目標及評估整體資金規劃。

Q10：金融業未來 AI 發展最值得關注的是什麼？

除了技術持續進步，更值得關注的是可信任 AI、資料治理、法遵管理、人機協作及監理制度如何同步發展。

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