庶民用語都能通!華南銀推AI網路銀行,只要說「孝敬父母」就能轉帳
庶民用語都能通!華南銀推AI網路銀行,只要說「孝敬父母」就能轉帳
2019.11.27 | IBM

吃午餐時臨時想要轉帳、換匯,拿起手機點個幾下就能搞定,行動網銀已經成為銀行接觸客戶重要管道,根據業者統計,行動網銀用戶在過去兩年,已經成長將近七成。

多數銀行App功能設計都越來越直覺、簡潔,在使用體驗上還能如何提升?華南銀行的答案是人工智慧(AI),結合IBM的Watson AI語意分析技術,推出全台首個「AI行動銀行」,主打用「說」的就能搞定各項金融服務,最關鍵的創新在於,就算是用最庶民的用語下指令,系統通通都能理解。

不必說出關鍵字,甚至庶民用語也能通

聲控功能早已不是新鮮事,許多銀行的App都有導入語音轉帳等功能,不過使用過的讀者都知道,一定要說出精準的關鍵字,例如:「轉帳100元給小美。」系統才能辨別指令。

動口不動手的聲控功能,對於忙碌的民眾,或是長輩、身障人士來說,是非常方便的功能,但是非要說出「關鍵字」才能操作,在許多現實的使用情境中,其實並不友善。

華南銀行的「AI行動銀行」,採用的是IBM Watson的AI語意理解技術,簡單來說,就是不需要說出特定指令,且語音指令中的字數、內容、順序不需要完全相同,華南AI金融助理小n,也能理解用戶的意圖,甚至協助客戶填寫好交易表單。

以大家最常使用的轉帳匯款為例,系統甚至能藉由多輪對談互動,協助用戶完成轉帳。

小美:我要轉帳。
小n:要轉給誰呢?
小美:匯給男友1000塊。

接著,系統會跳傳轉到轉帳頁面,如果小美男友本來就是常用轉帳帳戶,系統就會自動帶入帳號,用戶只須完成身分認證後,轉帳就完成了。在這個情境中,小美無論是講「1000塊」、「1000元」還是「轉1000」,或者是「給男友1000元」、「匯1000元給男友」、「轉1000元給男友」,順序、用詞即便不同,系統都能清楚辨識指令。

華南銀行
不需要說出特定的指令,且語音指令中的字數、內容、順序不需要完全相同,華南AI金融助理小n,也能理解用戶的意圖,甚至協助客戶填寫好交易表單。
圖/ IBM

再看另一個例子,華南銀行副總經理許柏林要轉一萬元給父母,根據現場實測,許柏林說:「孝敬父母1萬元」系統就能理解用戶的目的是轉帳,並自動跳轉到轉帳頁面;接著許柏林問:「我還剩多少銀兩」系統便跳轉到帳戶餘額頁面。這兩個例子中,完全沒有提到轉帳、查帳等關鍵字,系統也能理解用戶的需求。

華南銀行表示,諸如此類的功能像是查看匯率、繳費等超過100種功能,只要說出需求,虛擬助理小n就會自動協助執行。

不只App要AI,下一步實體分行也要被顛覆

華南銀行這次推出的「AI行動銀行」,結合IBM Watson的AI語意理解技術,只要用說的,便能依照需求,一秒快速導引,用戶登入後,點擊App右上角小n圖案,就能使用。根據上述實測,連極度庶民、口語的用詞,也能清楚理解。

《蘋果日報》先前踢爆,台灣多數銀行的無障礙網頁與App,以保護視障者之名,移除「非約定轉帳」等重要金融功能,侵害身障者權益。金管會回應,將推動本國銀行無障礙網路銀行及行動銀行,全面提供約定及非約定轉帳功能,目標為明年6月底前上線運作。

對視障朋友來說,現階段無障礙網頁與App設計確實非常不友善,但若網銀結合AI語意理解技術,即便是在一般的網銀App中,視障朋友也能用聲控的方式,完成基本的金融需求,這項技術或許將成為未來身障者的福音。

DISABILITY
若網銀結合AI語意理解技術,即便在一般網銀App中,視障朋友也能用聲控的方式,完成基本的金融需求,這項技術或許將成為未來身障者的福音。
圖/ shutterstock

現在的「AI行動銀行」也不是沒有缺點,以多輪對談來說,只能針對單一種服務查詢,如果跟小n說:「幫我看一下戶頭有多少錢,順便轉2000塊給男友。」這個指令涉及查詢帳務、轉帳,現在系統還無法處理涵蓋兩種指令的要求。

華南銀行總經理張振芳表示,目前已經在營運總部分行進行「AI體驗室」,透過AI對話式智慧櫃檯引導客戶、協助客戶完成線上申請及提供對話式商品推薦、業務諮詢等AI服務,預計明年推出的智能客服2.0,將具備處理更複雜問題的能力,不只是App要AI化,未來實體通路也要大舉革新。

責任編輯:陳映璇

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

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。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

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。

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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。
圖/ 數位時代

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。

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