麥肯錫5月27日發布最新調查報告，指全球銀行業每年可能因採用GenAI而創造2,000至3,400億美元的潛在價值，占全球銀行利潤的9%至15%； 在台灣，預計每年將為銀行業新增新台幣360~600億元的利潤。
規模化「AI資優生」低於10%
據麥肯錫對台灣15大銀行的近40位高階主管調查，生成式AI能顯著降低成本、提升業務收入及客戶體驗，目前已有75%的銀行開始使用生成式AI，但只用在公司部分業務上，僅不到10%的銀行有規模化的使用。
麥肯錫全球資深董事合夥人鐘惠馨表示，銀行業可以利用生成式AI創新業務模式，不只提升效率，也可以解決銀行業痛點。
麥肯錫全球董事合夥人譚宏補充：「實現規模化應用生成式AI的旅程需要並不容易，需要長期投入及業務模式變革。然而，能夠成功規模化的銀行，將獲得巨大的競爭優勢。」
銀行業對生成式AI的期待是什麼？
報告顯示，銀行業者希望生成式AI能在短期帶來的價值主要體現在三個方面：降低營運成本（93%）、提升業務收入（59%）以及強化品牌形象（55%）。具體來說包含：各類型的聊天機器人（chatbot）在生成式AI的技術加持下，能提供更個人化的服務，並大幅降低服務人員的業務量。
受訪者也認為，生成式AI將有助於提升企業數位品牌知名度與差異化，最終在品牌價值、客戶忠誠度以及人才招募上實現外溢效果。
麥肯錫亞洲資深顧問管國霖表示：「生成式AI不僅是技術升級，也代表了營運模式的轉變，對銀行高管的經營能力提出更高的要求。全球銀行業的領跑者已經看到了改善營運模式的成果。未來幾年將是銀行從小範圍試用過渡到全面應用的關鍵期。」
報告也指出，已經有半數的受訪銀行在2024年編列了生成式AI的相關預算，其中30%的銀行也制定了近5,000萬元的預算來建置生成式AI的基礎設施、人才招聘等技術發展，並且近15%的業者預期將能創造2倍以上的財務回報。
譚宏表示，「銀行現在的數位轉型基礎如果做得好，將來在導入生成式AI的障礙就會比較低，進而可以達到規模化使用。」
銀行導入生成式AI現況，有什麼挑戰？
目前銀行導入生成式AI的應用，主要為企業內部的知識虛擬助手，提供員工相關業務的知識，基本問答或是加快文件搜尋效率。以及在客戶行銷方面，希望能夠透過生成式AI進行高度客製化，「透過刷卡紀錄的分析，知道你什麼時候去旅遊，順便推播你相關信用卡的優惠方案。」鐘惠馨表示。
麥肯錫副董事合夥人徐海超表示，目前海外的銀行已經可以做到高度客製化的行銷，而台灣則有部分銀行業者已使用生成式AI來進行差異化內容的生成。
除此之外，台灣的銀行業者也預計將生成式AI作為「財富顧問」，整合銀行內部如市場研究、投資諮詢、產品特色和客戶風險和產品偏好等等，協助行員快速取得資料，並降低培訓人員的成本，「新進員工可以利用AI工具快速上手。」鐘惠馨說。
好處多多，但規模化是重大挑戰
報告也提到，現在銀行仍缺乏規模化發展生成式AI所需能力，雖然生成式AI應用前景可期，但規模化應用仍將是重大挑戰。
規模化發展所需六大能力中，業者在IT架構、數據治理、風險管理和變革管理等能力仍普遍不足。
「如何解決生成式AI的隨機性答案（AI幻覺），也需要技術人員的反覆驗證和語言模型的交叉驗證，再來就是個資問題，避免A客戶詢問了一個投資問題，生成式AI助手答非所問以外，還回答了別的客戶的資料。因此在導入生成式AI後，還須要有很多風險管理和資訊安全需要處理。」譚宏說。
且銀行業者想導入生成式AI，也必須仰賴外部的法規範訂定。譚宏提到，6月份監管單位可能會有相關法規範，期許法規範和明確的制度可以加速產生，協助台灣的銀行更快的轉型。
責任編輯：李先泰
