AI 驅動銀行業轉型的八大關鍵：從效率優化到營運模式升級

銀行業長期處於業務複雜、監管嚴格，以及高度依賴資料與文件的環境，使其成為最適合導入 AI 的產業之一。從流程自動化、風險控管到決策支援，AI 都具備明顯的轉型潛力。

然而現況顯示，多數應用仍停留在後臺效率優化，真正能重塑營運模式或創造新價值的案例仍然有限，意味著 AI 從「工具」進化為「核心能力」之間，仍存在不小落差。

安永近期對全球銀行業的研究指出，AI 難以規模化的關鍵不在技術，而在於治理架構、職能分工、資料基礎與人才能力尚未到位。缺乏清楚策略與跨部門合作，使得 AI 專案往往淪為零散實驗，難以形成長期競爭力。

因此，銀行若要真正釋放 AI 的價值，重點不在於導入多少應用，而是能否從營運與職能架構出發，將 AI 納入核心運作，成為效率、風險管理與服務創新的關鍵能力。

概要

• 銀行業長期處於業務複雜、監管嚴格與高度依賴資料與文件的環境，使其成為最適合導入 AI 的產業之一；但多數應用仍停留在後臺效率優化，真正能重塑營運模式或創造新價值的案例仍有限。
• 安永研究指出，AI 難以規模化的關鍵不在技術，而在治理架構、職能分工、資料基礎與人才能力尚未到位，缺乏清楚策略與跨部門合作，使專案往往淪為零散實驗。
• 真正釋放 AI 價值，重點不在導入多少應用，而在能否從營運與職能架構出發，將 AI 納入核心運作，成為效率、風險管理與服務創新的關鍵能力。

關鍵一｜效率優化只是起點，AI 必須走向客戶價值與營運模式創新

對銀行來說，AI 的價值不該只停留在成本控管與後臺效率，而應更進一步提升客戶體驗、拓展新服務並優化營運模式。

目前，多數銀行仍將 AI 應用在知識管理、KYC、資料與文件處理等內部流程。雖然能提升效率，但對收入成長與客戶關係的貢獻有限。

AI 在高價值場景的導入仍然不足，主要原因有兩點：

1. 生成式 AI 的準確性與風險疑慮

銀行普遍擔心 AI 在關鍵決策、對客建議或法令遵循情境中的可靠度，避免錯誤輸出造成營運與聲譽風險，因此應用多集中於低風險的內部場景。

2. AI 導入常由資訊部門主導

若以技術可行性為起點，而非從客戶體驗或業務流程反推需求，自然容易聚焦在後臺流程，較難進入前臺服務與商業模式創新。

然而，不論企業客戶或個人客戶，對 AI 輔助服務的接受度正快速提升。許多財務主管已對 AI 顧問、智慧分析與個人化洞察展現高度興趣。

這代表銀行若能將 AI 延伸至客戶互動與產品服務現場，不僅能強化專業服務深度，也能創造新的收入模式。

AI 不應只是效率工具，而應成為串連效率、服務品質與成長動能的核心引擎。

關鍵二｜從「技術主導」轉向「業務主導、科技賦能」

目前多數銀行的 AI 專案仍由資訊部門主導，應用場景自然集中在後臺營運。這雖能降低風險，但也容易忽略前線業務與客戶體驗需求，限制 AI 的策略影響力。

要讓 AI 真正創造價值，銀行應由業務團隊主導應用方向，資訊單位負責提供平臺、工具與技術支援，同時由高階管理層清楚設定 AI 發展策略。

唯有讓業務、科技與營運形成合作機制，AI 才能從單點工具升級為能重塑金融服務模式的核心能力。

關鍵三｜以「可衡量的價值」管理 AI 投資，而非只看技術成果

AI 的效益並不總是立即反映在財務數字上，而可能體現在風險降低、分析深度提升或客戶體驗改善等面向，使 ROI 衡量變得更具挑戰性。若沒有合適的評估框架，AI 投資容易流於短期實驗而難以持續。因此，銀行業仍需建立「可接受的不完美衡量方式」，至少做到方向清楚、投入可控。

實務上，銀行可透過三種方式建立可行的衡量機制：

1. 以替代性指標輔助衡量投資效益

透過粗略評估方式（如 A/B 測試）判斷應用場景優先順序，或將單一應用成效，與 AI 規模化所需的資料、技術與人才等基礎投入分開衡量，避免混淆判斷。

2. 設立專項預算，支持實驗與能力建設

將部分資源明確定位為探索性投入，用於 PoC 與能力培養，而非以短期財務成效作為唯一 KPI。

3. 運用 AI 工具模擬未來成效，輔助 ROI 評估

透過情境模擬與預測分析，評估對效率、風險或服務品質的潛在影響。

關鍵四｜打造可重複使用的 AI 平臺，而非零散應用堆疊

部分銀行為追求快速導入，選擇引進各種即用型工具，短期內確實能改善流程，但往往形成架構破碎、工具分散的問題，反而提高長期成本，也限制擴展性。

因此，銀行業應以「平臺化」思維建構 AI 能力，整合 OCR、機器學習、RAG、向量資料庫等核心模組，並納入模型驗證、風險監控與摘要生成等共用功能，讓不同業務單位能在一致架構下快速擴展應用。透過可重複使用的 AI 平臺，不僅能降低重複投資，也有助於打破資料孤島，支撐 AI 在全組織的長期發展。

關鍵五｜以現代化方法解決資料品質與治理瓶頸

銀行每日處理大量交易與文件，資料分散、格式不一，加上個資與法遵要求，使資料治理成為 AI 導入最棘手的挑戰之一。高品質、可用且具關聯性的資料，是 AI 發揮效益的前提，但單靠人力進行整理與校驗，不僅成本高昂，也難以長期維持。

越來越多銀行開始以 AI 解決資料問題，例如自動辨識資料、協助清理與校正、判斷資料關聯性、支援合規檢核等。同時，也需補強資料科學、分析與資安等關鍵人才，確保提升資料可用性之餘，也能兼顧隱私與監管要求。

關鍵六｜依自身條件選擇雲端、本地或混合架構，以及自建與外購策略

隨著 AI 應用增加，銀行對運算與基礎架構的需求大幅提升，使雲端與本地部署的取捨再次成為焦點。

實務上沒有一體適用的解決方案，銀行必須依據自身資源、 AI 目標、既有架構與監管要求，評估安全、成本、彈性與可控性。隨著雲端技術成熟，部分過往被視為高風險的議題已有改善，但供應商集中、費用上升與新型資安風險，仍使銀行必須保持審慎。

同時，自建與外購的決策也需考量三項因素：

• 外部解決方案的成熟度與穩定性
• 內部是否具備自行建立AI所需的專業能力
• 該技術是否影響銀行的核心競爭優勢

唯有保持彈性，銀行才能在可控風險下持續擴展 AI 價值。

關鍵七｜提前培養未來能力，重塑銀行的人才結構

AI 要能真正規模化，人才是最關鍵的基礎。調查顯示，超過半數銀行認為技術與數據能力不足，已直接影響 AI 的商業價值。

因此銀行需同時投入兩個方向：

• 提升既有員工的 AI 工具與資料知識能力
• 引進更多具備 AI、資料工程、系統開發與資安背景的人才，避免人才缺口成為 AI 推進的瓶頸。

關鍵八｜同步強化 AI 帶來的風險治理與控制機制

AI 規模化後，風險型態也更加複雜，多數銀行主管對 AI輸出結果可靠度、錯誤資訊誤用、敏感資料外洩等議題表達高度關切。

因此，銀行必須在應用設計初期就納入風控與法遵單位，提前辨識風險，並持續更新既有的控制機制，確保 AI 始終在安全、可控的條件下運作。