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習與深度學習」，生成式AI出現已經讓其 此外，也可以運用在貸款合約、搜尋

進入新領域。 企業文件財務資料、股票研究分析等研究
國泰金控分析，未來AI在金融業運用 上；運用在客戶服務上，應用潛力更為
將有4階段，如果法規成熟，有機會從現 龐大，例如聊天機器人、語音助理、客
在的AI Tool（工具）、AI助理（文本生 服中心自動化、語音分析、客戶情緒分

成、風險預測），邁入AI Agent，也就是 析等等。Thomas Puschmann認為，這
智慧運用，第四階段是AI Native（智能決 些應用與預測不可避免將對金融業員工
策），最終迎接金融場景智能化，實現無 造成影響，至少逾2成金融業工作將受到

所不在的智慧決策。 AI問世改變。
什麼是AI Agent？金融業者形容，主
軸是化繁為簡、化大為小，可以將複雜工 AI軍備賽起跑 國銀大顯身手
作拆分成一個一個模組。實務上，使用

者下指令，AI代理接受指令後，可以依據 台灣金融研訓院今年第二屆針對
使用者的個人數據資料等，制定計畫並執 國內30家銀行，調查金融科技創新與
行，例如直接查看航班，甚至確認安排後 數位轉型結果，數位轉型先行者成績單與

續行程。 2022年公布的第一屆結果相同，都由玉
瑞士金融科技專家蘇黎世大學瑞士金 山銀、一銀、北富銀、國泰世華銀、台新
融科技創新實驗室創辦人兼主任Thomas 銀、中信銀以及永豐銀奪下，7家中大型消

Puschmann形容，銀行或監管機關中的AI代 金銀行，在AI成功保持領先地位。
理人樣貌，除了取代金融業員工完成日常 實務上，在這場AI起跑賽中，消金業
工作，還可以解決複雜工作問題，甚至相 務越龐大的銀行，的確越容易成為生成式

互溝通協調；他認為，未來AI代理人將可 AI發展的領先跑者。金融業者分析，AI就像
望整合到機器人以及實體系統，與人類真 一個積極努力學習的學生，只要給它的資
實世界互動，甚至會搭建改進自身代碼能 料夠多、夠龐大，能跑出來的模型運用
力，還可能在全球治理、經濟供應鏈、資 建議就更完整實用，代表大數據就是建

源分配以及金融系統扮演重要角色。 立模型的關鍵。
Thomas Puschmann指出，現階段 金融業數位轉型加速，AI技術成為國銀
展望國際，A I在金融領域最大應用潛力 兵家必爭之地。根據金研院最新調查，傳

上，後台為程式碼以及軟體開發，包括 統AI與生成式AI將是國銀未來3年的發展重
LLM大型語言模型。金融業解釋，LLM可以 點，主要應用於提升客戶服務、優化內
增加操作精確性與輸出可靠性，讓AI Agent 部流程及強化風險管理，未來配合相關
可以自動化處理重複性高與錯誤率低的任 法規落地，有望打造更智慧、更安全的

務，適合運用在需要精確運算的金融資訊 金融環境。（本文作者為資深媒體人，長
處理與資料分析領域。 期關注金融市場與科技產業動態）

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