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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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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