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|數位時代 BusinessNext

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

華南銀行推出全台首個「AI行動銀行」，不同以往，主打用「說」的就能搞定各項金融服務，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。

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。

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

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。