[國際經濟觀察] 區塊鏈是什麼？IBM、麥肯錫、高盛報告：改變金融的革命性技術|數位時代 BusinessNext

[國際經濟觀察] 區塊鏈是什麼？IBM、麥肯錫、高盛報告：改變金融的革命性技術

IBM、麥肯錫、高盛報告指出，區塊鏈是將來金融科技（Fintech）的主要投資與發展的項目。除此之外，區塊鏈技術的應用不只在銀行方面，還包含物聯網、電力產業、保險業等。

說到區塊鏈（Blockchain），很容易大家會聯想到BitCoin，不過區塊鏈的意義遠高過這個被過度吹捧的數位貨幣，但提到區塊鏈其實很多人還是會一頭霧水，不知道Blockchain到底在說什麼，因為區塊鏈的應用範圍事實上很廣，所以這篇會以金融為主來討論區塊鏈的革命性意義，而這是產官學全部都高度認可的未來趨勢，全球已經有多個央行或金融監管單位、頂級顧問公司如麥肯錫、投行像是高盛等，都發布報告來確認區塊鏈是將來金融科技（Fintech）的主要投資與發展的項目。

區塊鏈（Blockchain）到底是什麼？

簡單來說，應用在金融上，區塊鏈就是一個去中心化、分散式紀錄、公開透明共享的大型網路帳本，所有節點上的發生的交易數據會壓縮成區塊（Block），和全部的節點複製共享，形成一串鏈（chain），由於所有節點都會複製交易數據，無法在單個節點偽造竄改數據或歷史紀錄，所有節點可以共同驗證帳本數據的正確性，可追蹤性高。

只要出現與多數帳本不符的數據，就會被剔除不會壓縮成區塊，具有很強的 防偽防篡改功能 ，因為理論上，你要同時駭入超過50％的全球節點竄改數據，才能成為區塊鏈的多數共識，以單一節點的運算力要壓過其他節點的總和，技術上是幾乎不可能做到，就算某些節點被破壞，也不會影響整個系統的更新，穩定性高。

訊息安全方面，透過複雜的公鑰（像銀行帳號）與私鑰（像交易認證簽名）非對稱加密，要有私鑰才能夠觀看交易數據，能夠保有高度的隱私安全。由於這是一個去中心化的網絡，交易數據是由所有節點驗證，而非傳統具公信力的中介機構認證，完成交易、稽核、監管的成本非常低且快速高效，也能夠大幅提升陌生交易雙方的信任度。

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IBM最近調查全球200家的金融市場機構（Financial markets institutions）以及200家銀行，發佈了最新的兩份報告《Blockchain rewires financial markets》和《Leading the pack in blockchain banking》指出，2017年會有14％的金融市場機構和15％的銀行會採用全面性、區塊鏈技術商用解決方案，65％的銀行在三年內會採用區塊鏈技術。

而事實上，超過十萬員工的大型銀行或金融機構正在成為探索區塊鏈技術應用的先行者（Trailblazers），而非小型的Fintech創業公司，大銀行作為區塊鏈的早期技術採用者，所得到的好處是會設立新的商業標準和模式，後進者則只能跟隨採用。

對銀行來說，節省交易的時間、金錢、降低風險是三大使用區塊鏈技術應用的主要好處，對於參考資料、零售支付和消費者貸款最有利。IBM報告也指出，在有50％的中小企業沒有他們所需的融資管道，而這是規模2兆美元的市場，區塊鏈技術能夠幫助這些企業提高信用度和降低銀行的徵信困難度。

金融市場機構的先行者則認為，區塊鏈的優點低成本、透明和不可變特性能夠對結算和清算、支付、股票和債務發行、以及參考資料最有幫助，也是他們會投資的重點領域。

Blockchain rewires financial markets

採用區塊鏈技術最大的阻礙是？沒錯，銀行認為最主要的阻礙就是監管單位的制肘，其次才是區塊鏈科技尚未成熟和缺少明確的投資報酬率。

高盛認為，未來兩年會見到區塊鏈的應用的技術原型，2到5年後會在有限的範圍內做市場應用，5到10年則會見到大範圍的廣泛使用。麥肯錫的調查也指出，銀行的高管們認為三年內區塊鏈就會產生實質影響，甚至有人認為在18個月內就會發生。麥肯錫認為區塊鏈會帶來重大的商業制度創新，傳統金融中介機構將會需要改變自身在現行制度的角色，像是Visa就已經開始和區塊鏈新創公司合作佈局。

區塊鏈技術的應用不只在銀行方面，還包含物聯網、電力產業、保險業等，很多公司和VC看好趨勢都開始投資區塊鏈的相關項目，KPMG也有統計VC投資在區塊鏈的投資額正在高速成長中。毋庸置疑的，要更大規模的適用區塊鏈技術，政府的角色非常重要，新加坡、香港、中國政府都積極的想要將區塊鏈技術導入金融產業，在追捧區塊鏈熱潮同時也會伴隨著炒作泡沫，不過和比特幣不一樣的是，區塊鏈的應用會深刻改變未來的商業模式，但是比特幣則依舊是波動性高、影響範圍小的小眾數位貨幣。

話說回來，比特幣久沒看已經漲得亂七八糟了，默默來到1比特幣兌630美元，可能相對全球央行大印鈔，比特幣難以擴張的特性讓一群人相信他才有真正的「價值」，畢竟人們對貨幣能夠拿來使用也是建立在「信心」二字而已。

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國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點，可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年，隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開，團隊轉型為「數據經營部」；到了 2024 年，正式成立「數據暨人工智慧發展部」，角色也從推廣，轉向更專注的技術發展。

八年間，團隊的任務始終圍繞同一件事：深入業務現場，釐清痛點，再與 IT、業務、客服等單位協作，推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容，這個過程更像是傳教士的工作：「很多數據產品是由我們發想，從核保到理賠，有哪些導入機會？我們要去和各部門溝通，AI 可以協助什麼。」

這樣的溝通並不容易，因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出，一張保單牽涉的關係人本來就複雜：「在保險業，一張保單的銷售，涉及要保人、被保人、受益人，是多方關係，尤其在金管會的要求下，還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓，每個環節都有各自的專業門檻與監理要求，通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因，唯有深度理解壽險場景，AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用，數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場，確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年，團隊面對的挑戰，是在十三個部門提案中，篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明，評估標準有三項：「是否能複製到多元場景？對公司有什麼效益？技術可行性？」最終六個案子出線，其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧，同步縮短培訓週期，讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後，國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊，評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向，給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度：「以往這些評估指標是由人來判斷，現在則是要做到標準化，讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後，客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具，業務端使用率也過半，不僅省下資深人員帶新人的時間，也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

另一項落地應用則是「Cathay Eye」，是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明：「這最主要是幫案件的複雜度做分級，讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件，一來反映人力價值，二來加速案件處理流程，讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制：「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來，藉此建立一個平均的判斷基準，用來做複雜度分級與派工。」目前，Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度，也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言，讓 AI 發揮作用的關鍵，在於將產業領域知識與技術能力結合，而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內，是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養；對外，則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才，補齊技術深度。莊淑儀強調：「在人才 AI 素養上，以往我們著重精兵制。去年開始，我們要做到全員素養提升，在人人都會用 AI 的時代，如何善用、如何合規，這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向，如 Agentic AI 是明確的發展趨勢，但在企業級的應用上，不可能讓它完全自由運作，如何兼顧安全與效益，是關鍵任務。「檢視整個 Workflow，如何建立更好的決策流程，人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出，把端到端的自動化流程建置起來，是團隊接下來的重點工程。

導入 AI，或許已是壽險業的產業常態；但能不能真正走進核心業務的第一線，關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證，國泰人壽正以這套方法，定義壽險業 AI 應用的新標竿。