Page 439 - 金融科技力

3. 設定合理的期望值：

人工智慧 的進展， 仍取決於 演算法及 資料數量 ，因此當 金融

機構要導 入人工智 慧的應用 ，如智能 客服、智 慧機器人 、語音辨
識、臉部 辨識等相 關技術， 都不應該 期望其成 果可一蹴 而就，而

要認知到需要持續地投入資源來強化其「智慧」。

4. 從小規模的應用開始，再逐步擴大：

人工智慧 於金融業 的應用仍 處於探索 階段，因 此應由小 規模
的應用實 驗開始， 容許失敗 並從中吸 取經驗， 快速調整 後繼續進

行另一次應用實驗，之後再逐步擴大應用規模。

人工智慧可以是一項很複雜的，同時也可以是很簡單的科 技 應
用， 所有運用 的原則只 有一個， 將客戶擺 在產品規 劃的核心 ，了 解

某項人工智慧的應用，對於客戶能夠帶來真正的效益。

建立數位化流程以精簡成本

金融機構除了運用數位科技強化客戶體驗、拓展創新業務 模 式

之外 ，亦需要 持續優化 內部作業 以精簡成 本。金融 機構可建 置機 器
人流程自動化工具 (Robotic-Process-Automation, RPA)，加速不同系

統之間作業的速度， RPA 並不是實體的機器人而是軟體系統。 RPA
系 統結合工 作流程技 術，模擬 作業人員 在不同系 統之間的 操作 流

程， 以及分析 與判斷的 原則建置 於系統， 即可以自 動化的方 式處 理
結構 化及非結 構化資料 ，並可依 據工作量 所需彈性 增加或減 少「 機

器人」模組。 RPA 系統可全天候 7×24 不間斷執行作業程序，減 少

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