banking anytime之後就是「banking any type」！生成式AI將如何顛覆金融業？|數位時代 BusinessNext

為什麼金融業是AI應用先行產業？

黃仁勳來台帶起一波波AI熱潮，全球都看見台灣科技製造業抓到了黃金機遇。

而台灣科技業就業人口佔8％、GDP佔比36.8%，「剩下6成的經濟動能，是不是可以透過AI來大幅成長？」王俊權直言，科技製造業搭上AI風潮在賺錢，不過其他產業落地應用AI需要花錢投資，還需要提供足夠的高品質資料與數據，因此企業導入步伐仍然緩慢。

王俊權指出，根據麥肯錫、《經濟學人》等調查，最先投入AI應用的產業包括科技業、金融業、零售業、汽車業與醫療業等，共同特色就是握有大量數據資料。中國信託旗下就有1,300萬客戶，身為能掌握大數據的資料密集產業，就更有機會優先推動AI應用。

此外，產業是否容易被科技顛覆，也是影響導入速度的一大重點。

王俊權說，財富管理銀行、法人銀行等金融服務，都已經是沿用數10年的陳舊模式，只要有一家金融科技公司推出傳統銀行無法提供的服務時，就可能成為產業獨角獸。

尤其在AI時代，新創公司可能只要花費一個月時間，就能迅速成長，使AI應用成為傳統金融業更不容忽視的重要趨勢。

AI可能如何改變金融業？

在金融領域，王俊權認為摩根大通、亞洲星展銀行等國際金融業者，或台灣的中信、國泰等大型金控公司，的確較有推動AI應用的資本優勢，不過AI可能也為小型金融機構帶來翻身機會。

「過去金融業有資料才能做模型，但現在小型公司可以直接用AI生成資料、做模型和推產品。」王俊權表示，並非傳統霸權才能推出AI，只要挖掘出技術應用的新商機，小公司也能找到自己的機會。

王俊權眼中值得借鏡的案例，是汽車產業中的特斯拉。特斯拉以獨特的壓鑄技術，讓部分車身能一體成型，不再需要傳統汽車零件組裝的規模經濟，並推出軟體訂閱等服務。憑著技術與商業模式創新，顛覆傳統汽車產業，讓特斯拉一度主宰電動車市場。

而王俊權認為AI有潛力，讓金融業發生如同汽車產業的顛覆性變化。

目前為人熟悉的金融科技應用，包括網路銀行APP、線上即時客服等，都以實踐banking anytime、banking anywhere為目標；而數位金融的下一個十年，王俊權認為是「banking any type」，AI將可能直接與銀行客戶互動。

「我們有1,000多位理專，每人每月服務最多400名客戶，一個月只能服務40萬人，但小資族就不需要理專嗎？」王俊權指出，未來如果成功打造「AI理專」，金融業經營的客群將能大幅成長，並有機會推出全新的銷售服務模式。「AI理專」將可能打破既有的財富管理經營模式，金融業也必須重新打造客戶體驗旅程。

而王俊權觀察，大型金融機構最後一哩的重要挑戰，就在於管控風險。國際業者都在努力克服AI幻覺的問題，只要越早突破、有效將可行技術用在對的場景，就能搶下更多早期利益。

走進蔬果加工廠，同樣是100公斤高麗菜，最後能做出多少成品？答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件，客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言，這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例，即使機械手臂已經訓練好辨識特徵，面對形狀各異的蔬菜，仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數，卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作，成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據，先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶，業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察，農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中：該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力，都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單，現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格；如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP，再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量，逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談，了解採購、派工與品管的作業方式，再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正，才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物，宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識，輔助產線末端檢查。林佑澤表示，每批農產品品質不同，比起單看良率，他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積，宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型，減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好，乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業，宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動，生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限，開拓附加價值更高的加工業務。

不過，乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間，不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同，反覆試做不僅增加成本，也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話，前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工：先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性，再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備，並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備，最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數，希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線，減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工，想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說，果乾目前更像是展示技術能力的產品，未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業，乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力，宜展便有機會從既有蔬果供應鏈，切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園，驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化，宜展也開始思考，這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園＋後，宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到，天際線協助邀集不同局處了解團隊需求，並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作，增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源，更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶，先前中南部連日降雨，蔬菜供應受到影響，宜展便從北部調度蔬菜，以不同產區互相支援，降低天候對供貨的衝擊。此外，團隊也透過天際線資源，獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導，並成功榮獲金賞獎肯定，除了展現產品的創新與設計實力，也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步，宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域，將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗，轉化為可複製、可優化的營運管理模式，帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出，未來若要跨區域擴張，不可能每到一個新地方，就把原有團隊整批搬過去。因此，宜展希望將資深員工的實務經驗，轉化為標準化流程與數據模型，結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策，讓新場域能依據當地條件快速調整，降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園，宜展接下來要驗證的，是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法，是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度，提升擴張效率，讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。