【觀點】房貸顧問、解讀投資報告、分析詐騙,「銀行+AI」能做到什麼?
【觀點】房貸顧問、解讀投資報告、分析詐騙,「銀行+AI」能做到什麼?

談及台灣的代表性產業,多數人首先聯想到的往往是半導體、電子製造或醫療產業。然而在經濟發展的過程中,金融產業向來具有關鍵的角色。

從台灣各大產業類型的GDP占比來看,金融產業占整體比重約6.74%,僅次於製造業、批發及零售業和其他服務業(註),影響力亦不可小覷。

在這波由AI驅動的全球企業轉型浪潮中,我認為全球金融產業已展現出對AI的積極擁抱,無論是在內部知識管理、外部客戶服務體驗,或打詐與反洗錢的社會公益應用面向,實際驗證AI技術為金融交易帶來更快速、精準、便利與普及的深遠幫助。

而台灣金融產業也開始啟動,並可以透過強化IT基礎建設與資料整合、導入AI技術創新應用、以及建立安全合規的應用管理基石這三大核心,在穩健堅韌前行的路途上,創造更多商業價值。

註1:根據行政院主計處歷年各季國內生產毛額依行業分資料

挑戰:銀行依賴傳統大型IT系統,僅活用0.5%可用數據

全球許多金融業者推展AI應用首先遭遇的挑戰,即是面對數10年來因為併購活動以及對傳統系統的依賴,IT系統不斷整合,導致內部產生大量資料孤島,限制了銀行的效率和業務發展的洞察能力。

有調查指出,全球前50大銀行中仍有88%使用大型主機系統,且銀行僅活用了約0.5%的可用數據,造成巨大機會成本。

因此,對有志活用既有資料、打破數據孤島,以發展生成式AI應用的金融業者而言,邁向成功的資料整合的第一步,即是將傳統基礎架構遷移至雲端。

一些大型銀行機構往往希望在基礎建設遷移、提高效率的同時,以最安全的做法確保遷移時不會出現任何問題,而一些新興銀行機構,則更關注技術能如何為他們以經濟高效的方式創造差異化。

導入AI的銀行有什麼不同?

全球金融業者積極推展AI導入的目標包含:加速營運效率和成長提升、提供個人化客戶體驗與服務,並強化風險管理。

在台灣,金管會調查發現台灣業者導入AI的應用場域,集中在內部行政作業、智能客服及防制金融犯罪,這與我們的全球觀察一致。

以玉山銀行近期推出的多項AI創新應用,可以更清楚地理解AI到底在民眾與銀行互動的日常中,究竟扮演了什麼角色。

玉山銀行運用Google Cloud的搜尋及AI技術,來為助益內部員工賦能和外部服務體驗提升。其中,最早推出的「金秘書」,透過Google Cloud的Vertex AI Search連結玉山內部知識系統,幫助行員運用關鍵字或語義搜索,快速取得針對顧客提問的建議回答方案。

「AI房貸顧問」則利用Gemini模型與搜尋技術,自動分析與摘要最新房市資訊,並整合不涉及客戶個資的內部資料,提供民眾不僅即時、更是符合個人化情境的房貸問題回覆。

「投資i-chat」是針對客戶提出的投資市場、金融時事與基金產品問題,運用Gemini及RAG(檢索增強生成)技術,同步檢索銀行內部與外部資訊,將玉山專家撰寫的研究報告,以及即時搜尋的市場資訊精煉,生成為兼具即時性、流暢性且具專業觀點的投資問答,提供個人化的金融諮詢服務體驗。

在防詐方面,玉山銀行啟動「金融無塵室」計畫,透過跨機構聯防,在雲端進行行為比對與圖計算,成功整合跨行資料來加強模型預測準確度,遏止詐騙行為。隨著新型態金融犯罪手段和趨勢的演變,反洗錢AI模型、分析金融犯罪的AI,也都可以提高可疑活動的識別率,讓銀行能夠比以往更快、更徹底地發現和打擊金融犯罪。

金融AI轉型進行式

AI正徹底改變金融業的運作方式。對我們而言,現代化的基礎設施、資料整合與AI應用,是金融轉型密不可分的三大支柱,而「安全性」則如同DNA一般,貫穿於所有技術與服務的核心。

在兼顧法規遵循與資料安全的前提下,上述案例讓我們看到,AI不僅可以為金融業者提升營運效率,也透過服務創新讓專業金融知識變得更加普及。展望未來,我們相信生成式AI的應用將持續進化,為金融產業帶來更多價值,打造一個更智慧、更創新、更安全的金融環境,並為大眾帶來嶄新的金融體驗。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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