AI 與銀行業的黃金握手：重新定義信任與轉型

人工智慧不再是銀行界的花俏客人；它已成為VIP，顛覆著產業的每個角落。從最初作為後台效率支援工具的謙卑起點，AI 現在坐在董事會議桌上，影響策略、重塑服務，甚至重新想像銀行與你及你的資金的互動方式。

讓我們深入探討這場由科技推動的蛻變——因為銀行中的 AI 不僅僅是升級；它是一場地震式的轉變。

根據麥肯錫全球研究院（MGI）的數據，生成式 AI（Gen AI）每年可能創造 2000 億到 3400 億美元的價值。

在專家們的共同努力下，讓我們更深入了解這個迷人且仍大多未被揭示的世界。

簡單來說，銀行需要做對事，不能出錯；風險太高。

生成式 AI（GenAI）提供了一個強大的方法來應對這些挑戰，通過分析大量數據、發現模式，並提供洞察，幫助做出細膩且以人為本的決策。但值得注意的是，並非所有 AI 解決方案都是一樣的。

Kevin Green | Hapax 營運長

銀行新時代：直覺、個人化與數據驅動

想像一個銀行以人際關係為核心的時代——一個緊握的手、一位熟悉的櫃員，以及由多年建立的信任塑造的決策。懷舊嗎？當然。但效率呢？就不盡然。引入人工智慧，這個數位動力，正在改變我們與財務的互動方式。AI 不僅反應你的需求；它學習、預測，並主動提供專為你的財務生活量身打造的解決方案。

從宏觀到微觀：超個人化的崛起

想像一下：你的銀行不再提供一張通用的信用卡優惠，而是根據你的消費模式、旅行習慣和儲蓄目標，量身打造一款產品。AI 不僅是數位助手，更是你的財務策略師，制定符合你生活方式的儲蓄計畫，或提醒你帳單，配合你的現金流週期。

我們都曾驚訝於，例如，摩根大通的 COIN 平台自動化審查商業貸款協議，每年節省了驚人的 36 萬個工作小時。雖然這不完全是個人化，但它展現了由 AI 支撐的運營骨幹如何重新定義效率。

但在判斷決策方面呢——那些數字只說一半故事的情況？ 雖然 AI 驅動的工具在處理大量數據和識別模式方面表現出色，但缺乏人類專業所帶來的細膩理解。例如，一位經驗豐富的銀行家能評估客戶財務狀況的整體背景，考量外部因素，或思考長期影響，這些在數據中可能並不立即顯現。

在經濟不確定時刻——突如其來的失業、意外的醫療支出或複雜的投資決策——人類顧問提供的不僅是同理心，更是基於多年經驗、市場洞察和深刻理解個人目標的專業指導。這種專業知識與 AI 的計算能力相輔相成，確保決策不僅精確，而且實用且能適應現實的複雜性。

正如 Solomon Partners 的 CEO Marc Cooper 和 CTO David Buza 在《AI 大規模應用：從試點到流程精通》中指出，成功整合 AI 不僅是技術問題，更是賦能人員的問題。AI 能夠簡化研究、文件處理和分析等任務，使專業人士能專注於高價值活動，推動交易並建立更強的客戶關係。將 AI 無縫嵌入工作流程，讓工具擴展人類專業，而非取代它，讓團隊能更高效地提供有影響力、以關係為導向的服務。

生成式 AI 技術很酷也令人振奮，但成功的實施在於激發人們推動變革，而非專注於技術本身。

David Buza | Solomon Partners CTO

數據困境：隱私與個人化的平衡

AI 能力的核心在於其對數據的巨大需求。每個量身定制的體驗都依賴於複雜的交易記錄、消費習慣，甚至預測分析來預測你的下一筆大宗購買。但這也引出一個重要問題：我們願意分享多少數據來獲得這些好處？

例如，AI 可能會識別你在週末容易過度消費，並建議自動儲蓄工具幫助你保持收支平衡。這聽起來很有幫助，但同時也需要存取你的日常財務活動——這種透明度並非每個人都能接受。未來，個人化與隱私之間的平衡將決定銀行與客戶的關係。

個人化的下一步是什麼？

我們才剛開始探索可能性。下一個前沿是建立實時金融生態系統，無縫整合你的目標、消費習慣與價值觀。想像一個世界：你的投資組合在你表達對 ESG（環境、社會與公司治理）倡議感興趣的瞬間，會自動重新配置以支持可持續能源項目。或是 AI 利用區塊鏈技術，確保每一筆交易——從薪資到股票交易——都以前所未有的速度與安全完成。

擁有全面理解消費者與商戶交易數據的金融服務公司，能夠獨特運用代理式 AI，推動轉型運營效率並開發新型產品。我們正見證這些公司在數位體驗與商業智慧方面投入大量資金，以實現“超個人化”。

這涉及利用先進的 AI 工具與技術，以更具成本效益的方式創造更細緻的用戶角色，革新其開發、測試與部署。此外，這些超個人化努力也推動新平台、新產品與服務的開發。

Alex Sion | Blend 金融服務主管

AI 如何改變銀行與客戶的關係

數十年來，銀行與客戶的關係建立在謹慎與信任之上。多年來，穩定的服務、謹慎處理敏感資訊，以及偶爾的面對面安撫，贏得了忠誠。

但如今，人工智慧正在重寫遊戲規則。信任被超個人化與無縫數位互動重塑，創造出一個便利與相關性比傳統禮儀更重要的時代。

聊天機器人：銀行的數位禮賓

過去等待客服、在電話菜單中折騰，或預約分行拜訪的日子已成過去。AI 驅動的聊天機器人正在革新銀行客戶服務。它們不僅回答常見問題，還能解決帳戶問題、推薦產品，並引導用戶完成複雜交易——全部即時完成。

例如，美國銀行的聊天機器人 Erica 已成為亮點。Erica 不僅協助用戶查詢餘額或回顧交易，還能主動監控異常支出、建議預算策略，甚至根據過去模式預測未來支出。這種反應迅速且具有前瞻性的結合，使聊天機器人成為現代銀行不可或缺的助手，隨時隨地提供支援。

幕後技術：驅動銀行 AI 革新的科技

當 AI 預測你的財務需求或在你察覺之前就標記出詐騙行為時，這似乎像魔法。但幕後，是一套複雜的技術協同運作，正在徹底改變銀行體驗。讓我們揭開這些關鍵技術的面紗。

機器學習（ML）：AI 的大腦

機器學習是 AI 的分析引擎。它處理海量數據，識別模式，並將這些洞察應用於預測結果與優化決策。在銀行業，ML 已徹底改變了信用評分、詐騙偵測等領域。例如，它能更全面地評估借款人的信用狀況，分析非傳統數據來源，如支付習慣或現金流趨勢，結合傳統信用分數。

詐騙偵測也是 ML 發光發熱的領域。由 ML 支持的系統能即時發現交易數據中的異常模式，比如突然在國外的大額購買，並標記待審查。隨著詐騙手法日益高明，ML 也在不斷進化，從新數據中學習，保持領先。

自然語言處理（NLP）：AI 的聲音

如果 ML 是大腦，NLP 就是聲音。NLP 讓 AI 系統理解並用人類語言交流。忘掉複雜的銀行術語——AI 驅動的聊天機器人與虛擬助理現在能清楚、準確地處理客戶查詢。

以 Capital One 的 Eno 為例，這個聊天機器人不僅協助用戶查餘額或回顧交易，還能主動監控帳戶中的重複收費或異常高額帳單。NLP 確保這些互動自然流暢，讓每個人都能輕鬆使用銀行服務，無論技術水平如何。

機器流程自動化（RPA）：不知疲倦的工人

每家銀行都面對繁瑣、重複的任務——資料輸入、合規檢查或更新客戶記錄。機器流程自動化（RPA） 就是 AI 的勤奮工人，能高效且準確地完成這些瑣事。自動化這些任務，讓人類員工能專注於更高價值的工作，如個人化客戶服務或策略規劃。

預測分析：銀行的水晶球

你是否曾想過，銀行怎麼知道你何時打算大額購買或即將透支？那就是預測分析在發揮作用。通過分析歷史數據與行為模式，這些系統能以驚人的準確度預測你的未來行動。

銀行利用預測分析進行個性化行銷，比如在你計劃度假時推薦旅遊獎勵卡。但其潛力不止於行銷。預測工具幫助銀行預測經濟趨勢、優化貸款組合，甚至為市場變動做準備。

例如，摩根大通利用預測模型評估宏觀經濟事件的影響，使銀行能調整策略，在波動時期保持穩定。

AI 驅動銀行的基石

這些技術不僅獨立運作——它們結合成一個強大、互聯的系統。例如，一個由 NLP 支持的聊天機器人可能會收集客戶互動數據，然後由 ML 分析得出洞察。RPA 負責後端的必要更新，而預測分析則幫助銀行為客戶的下一個重大財務里程碑做好準備。

這些工具共同塑造了一個更智能、更高效的銀行業。不僅讓流程更快，更在重新定義可能性，改變銀行的運作方式與客戶的金融體驗。

AI 作為銀行的數位守門員：反詐騙戰

詐騙防範已成為一場高賭注的遊戲，而人工智慧正站在最前線，成為終極安全守衛，不知疲倦地掃描、分析並保護你的金融交易。

AI 驅動的詐騙偵測系統改變了銀行識別與應對可疑活動的方式。這些系統不僅標記大額異常交易，還能即時監控模式，捕捉微妙的不一致，避免人為疏漏。無論是偵測信用卡的海外突發購買，還是識別多次失敗登入企圖，AI 確保你的資金安全——即使你沒在看。

2023 年，支付詐騙對新興銀行與支付初創公司來說是一個日益嚴峻的挑戰，全球損失達到 380 億美元。由於數位化的用戶體驗流程更為流暢，這些機構成為詐騙者的主要目標。雖然這帶來不少挑戰，尤其是對較小的金融科技公司，但整體行業仍在持續成長。

許多公司正轉向先進技術如機器學習來即時打擊詐騙，但防詐成本的上升也提高了門檻，促使市場向大玩家集中。

Sagar Bansal | Stax Consulting 董事

應對新興威脅：深偽詐騙的崛起

但隨著 AI 的進步，威脅也在演變。深偽技術——能製作超逼真的影片或模仿聲音的工具——為金融詐騙增添了令人毛骨悚然的層面。想像一下，收到一個看似來自信任公司高層的視頻通話，要求你立即轉帳，或聽到經理的聲音指示一筆大額付款。

這聽起來像科幻，但已經成為現實——而且已經存在多年。2019 年，一個著名案例中，詐騙者利用 AI 生成的語音技術冒充 CEO，說服員工轉帳 24 萬美元到詐騙帳戶。

好消息是？AI 不僅促成這些詐騙，也能成為對抗它們的利器。銀行利用先進算法來偵測音頻、影片與交易模式中的微妙不一致，識別深偽，阻止詐騙在造成不可挽回損失前。

隨著生成式 AI 能力的提升，惡意行為者將持續利用這些進步，開發更高階且可擴展的詐騙手法。

銀行應評估所有業務領域的風險，為應對這些挑戰做好準備。特別是收單銀行，應優先降低數位支付生態系統中的風險，因為它們因複雜性與全球可及性而特別脆弱。

為應對這個不斷演變的威脅，AI 是關鍵。

Assaf Zohar | EverC CTO

主動預防詐騙的策略

預測分析是 AI 在銀行應用中的基石，能幫助機構提前識別漏洞並加強防禦。例如，銀行可以利用預測模型標記出有帳戶劫持跡象的帳戶，或隔離與已知網路犯罪分子相關的設備。

透過安全強化客戶關係

這些技術的核心是客戶體驗。詐騙偵測工具不僅旨在保障資金安全，也要做到無縫隙。當 AI 在不干擾你的日常的情況下保護你免受攻擊，會增強信任——這是銀行與客戶關係中不可或缺的元素。最終目標是打造一個安全、輕鬆的環境，讓客戶能無憂管理財務。

AI 在銀行的倫理挑戰：偏見、隱私與責任

在銀行業中，人工智慧帶來的倫理挑戰不容忽視。這些問題並非空穴來風——它們對公平、信任與責任產生實質影響。從算法偏見到數據隱私，解決這些問題對於負責任且有效地運用 AI 至關重要。

算法偏見：不公平決策的風險

當歷史偏見或系統性不平等被嵌入數據中，算法可能無意中加強歧視。一個 2019 年的事件由 MIT Technology Review 揭示，當時由高盛發行的 Apple Card 被批評對女性的信用額度低於男性，儘管高盛聲稱未明確考慮性別，但爭議引發了對 AI 系統可能依賴代理變數（與性別相關的變數）的疑問。這些結果不僅是技術瑕疵，更對金融包容性與公平產生實質影響。

解決這些問題需要的不僅是表面修補。許多銀行正進行公平性審查，嚴格測試算法是否存在偏見，並在部署前進行調整。此外，像合成數據（人工生成、避免偏見的數據集）等措施也逐漸受到重視，旨在建立更公平的模型。這些步驟證明，偏見在 AI 中是可以克服的。

數據隱私：日益關注

AI 在銀行的成功依賴於分析大量個人與交易數據。這些數據支持個性化貸款、預測工具，甚至預測消費習慣。然而，這也帶來重大風險。客戶越來越擔心未經授權的存取、資料外洩，甚至 AI 洞察的倫理界限。

2024 年，一項全球調查顯示，超過 60% 的消費者對企業如何使用他們的數據感到不安。這凸顯了透明度與嚴格保障的重要性。

為應對這些擔憂，銀行正實施更嚴格的安全措施，如先進加密、數據匿名化，以及遵守 GDPR 和 CCPA 等隱私規範。

透明度也成為重點。客戶希望知道收集了哪些數據、如何使用，以及為何使用。透過公開溝通，銀行能建立信任，讓客戶安心。

可解釋的 AI：讓決策透明

傳統的 AI 系統常被視為“黑箱”，做出決策卻缺乏明確解釋。在涉及客戶的重要決策（如貸款核准或詐騙調查）時，這種不透明性成為問題。

可解釋 AI 旨在提供清楚、易懂的決策理由。例如，若貸款被拒，客戶應知道原因並了解如何改善條件。這不僅幫助客戶，也符合日益嚴格的監管要求，確保 AI 系統的責任性。採用可解釋 AI 的銀行，正邁向在科技驅動時代維持信任的重要一步。

以負責任的 AI 建立信任

對銀行而言，解決這些倫理挑戰不僅是合規問題，更是建立信任的關鍵。客戶期望公平、隱私與透明，滿足這些期待的機構更容易贏得忠誠。通過消除偏見、保障數據安全，並在關鍵決策中保持人類參與，銀行能展現其對倫理 AI 的承諾，強化與客戶的關係。

我們也應回顧 2010 年，當時銀行在應對第一波金融科技創新時投入大量資金，但結果並不理想。由於銀行本身偏好風險較低，AI 相關的挑戰（如數據保護）需要先行徹底檢視，才能在 2025 年進一步推廣 AI。

Laurent Descout | Neo 創始人兼 CEO

AI 與就業取代：威脅還是機會？

除了公平與隱私，AI 在銀行的崛起也在重塑勞動力。雖然 AI 有望讓流程更快、更高效，但也引發關於金融行業未來工作的關鍵問題：AI 會取代工作，還是創造新機會？答案取決於我們如何適應。

隨著 AI 接管許多例行任務，對大規模失業的擔憂是合理的。一份 Bloomberg Intelligence（BI）報告預測，AI 可能取代約 20 萬名員工。但另一方面，也在出現新角色。“AI 低語者”——那些專精於訓練與管理 AI 系統的專業人士，需求日益增加。AI 不一定是取代人類，而是在重塑勞動市場，為願意轉型的人創造機會。

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未來展望：AI 作為銀行的秘密武器

AI 不僅是短暫的潮流；它已成為銀行的核心動力。展望未來，AI 的影響只會越來越大，帶來我們尚未想像的創新。從區塊鏈整合到實時金融教練，可能性無限。但就像任何強大工具一樣，關鍵在於負責任地運用。

對銀行來說，挑戰在於成為 AI 的道德守護者，確保其部署能惠及機構與客戶。對消費者而言，則是擁抱這些變革，同時保持資訊透明與警覺。人與機器的合作，能引領金融進入一個高效、安全、真正以客戶為中心的黃金時代。

畢竟，在金融的宏大篇章中，AI 不僅僅是一章。

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