3人把關,還是錯匯9億美元!從花旗銀行烏龍事件看商業軟體的UI設計問題
3人把關,還是錯匯9億美元!從花旗銀行烏龍事件看商業軟體的UI設計問題

去(2020)年8月,花旗銀行(CitiBank)發生一起嚴重轉帳失誤,作為化妝品牌露華濃(Revlon)的貸款代理機構,花旗誤將原定向露華濃債權人支付的780萬美元貸款利息以自有資金匯出近9億美元。事發後,因部分債權人拒絕歸還這筆錢,花旗興訟追討卻敗訴,意味著這些錢將討不回來。

此事件的爆發,雖然促使華爾街銀行開始在債務文件中加入自我保護的條款,以避免重蹈花旗的覆轍,但也顯示出另一個問題——商業軟體介面的笨拙。

包裹在「人為操作失誤」下的UI設計問題

花旗此番錯誤匯款是採用由甲骨文(Oracle)提供的一款名為「Flexcube」的金融軟體匯出,由於金額龐大,這筆匯款須遵守花旗銀行的「六眼」(six-eye)批准程序,要求在交易前,需要經過3人的審核及批准。

six-eyes(money control)
圖/ money control

前「四眼」由花旗外包處理匯款的印度商Wipro Limited負責,分別經過兩位員工之手,第一位稱作「maker」,負責手動將支付訊息輸入進Flexcube的貸款處理表中;第二位則是「checker」,主要工作是檢查第一位負責人輸入的資訊,最後的批准程序則會經過花旗銀行的團隊。

由於Wipro Limited員工對Flexcube軟體介面的理解錯誤,導致花旗在此次匯款中意外償還了全部貸款本金,其中大部分貸款甚至到2023年才到期。

花旗最終將此事件歸咎於「人為失誤」,甲骨文發言人則出面表示,有許多金融機構每天利用Flexcube進行上兆美元的交易,言下之意,此次意外並非軟體疏失。但深究此事件,從Flexcube的介面設計來看,恐怕也難辭其咎。

根據曼哈頓地方法院的法官Jesse Furman的描述,要在Flexcube執行交易(如償還貸款人截至2020年8月11日的本金和臨時利息,然後將剩餘的貸款人重組2016年定期貸款),最簡單的方式是將其輸入至系統中,好比要償清貸款一樣,以此觸發向所有放款人支付應計利息,並將付款的本金部分將轉至所謂的「過渡賬戶」,這樣便能確保錢不會離開花旗銀行的內部帳戶。

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花旗的 Flexcube 匯款作業介面截圖。
花旗的 Flexcube 匯款作業介面截圖。
圖/ 美國地方法院

實際檢視Flexcube的用戶介面,這是一個資料密集、對比度低,且按鈕及輸入框都相當小的畫面。Wipro員工以為,剔選了「PRINCIPAL」(本金)方格,並輸入花旗銀行過渡賬戶的號碼即可將本金留在花旗銀行,但實際上,除了「PRINCIPAL」外,他還要同時剔選「FRONT」及「FUND」才能避免支付本金。

如果在花旗的六眼機制中,這3名經驗豐富的員工都認為這樣填寫能達到他們預期的效果,但事實卻不然,便意味著軟體介面的設計缺陷才是導致這起人為疏失的主因 。

商用軟體的UI設計,對業務成果有著直接影響

設計和品牌代理公司Clay UX設計負責人Alex Khmelevskiy指出,其實只要一個微小的改變便能阻止這起失誤,「把外觀什麼的放一邊不談,其實只要為每個方格添增清晰的說明,並使用更人性化的語言及術語就能大大改進它。」比如,在資料送出前,以簡潔的文字描述即將發生的事等。

一般來說,銀行對於提供給客戶的軟體介面都會分外用心,它們通常明亮且易於使用,但在商業環境中,這似乎變得沒有那麼重要。

用戶體驗諮詢公司Strathearn Design創辦人Sam Horodezky表示,部分原因在於,企業選擇這些商用軟體時很少考慮到使用者體驗,「他們往往會選擇功能最多或成本最低的產品,根本不會考慮最終用戶。」除此之外,要更換或更新商業軟體的成本也很高,有時候甚至要重新訓練員工。

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圖/ KeyStock via shutterstock

諮詢公司Forrester分析師Andrew Hogan在部落格中指出,大多數企業都假設員工會使用他們需要用到的任何工具,因此,即使這些軟體存在不必要的麻煩或介面晦澀難懂,只要功能能滿足需求,企業不會花太多精力去設計它。

要改善上述情況,企業必須意識到,商業軟體的用戶體驗仍會對業務成果造成直接影響,舉例來說,若用戶(也就是企業職員)體驗提升,將使工作流程更加順暢、企業招募並訓練員工更快速有效,企業也能避免類似案件重演而造成龐大損失等。

幸運的是,近來已有許多企業開始意到到相關問題,並著手改善。商業軟體提供商Salesforce執行副總裁兼總經理Lidiane Jones表示,新冠肺炎疫情加速了商業軟體中數位化實踐的採用,「消費類產品中常見的個人化及人工智慧等技術已開始成為商用軟體的必備功能。」

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本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:郭昱彣

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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