人工智慧（AI）從科幻想像逐步走入實務場景，已是金融業轉型的重要動能，根據金管會最新公布的資料顯示，目前共有超過50家金融機構導入生成式 AI，占已使用 AI 的金融業者比例高達 48%，年增幅超過 21 個百分點。另外，AI 應用多集中於內部行政作業（39%）以及智慧客服（15%）；但在自動化決策部分，多數業者僅在嘗試階段（43%業者無自動化決策，40%業者自動化決策比率在 25%以下）。這已顯示台灣金融業正站在歷史轉捩點，AI 導入已不再是選項，而是必經之道，但如何從工具引進走向策略整合，仍然有待金融產業漸進調適。
若從全球視野觀察，AI 正被視為金融業效率升級、差異競爭與風險治理的關鍵要素，AI 在智慧投資、風控模型、自動化以及反詐欺流程，涵蓋客戶體驗優化等場域都有顯著潛力。學術研究同樣指出，AI機器學習正重塑信用風險評估機制，透過深度學習模型在大量資料中辨識風險走向與潛在危機。金融業者若仍死守舊有思維，恐難抵抗新一代競爭者；若盲目擴張 AI 應用，也可能引發資料外洩、制度風險、模型偏差等隱憂。
金融業者的 AI 應用正面臨雙面刃。（圖片來源：Unsplash）
金融業的真正課題，在於如何以「戰略」整合 AI。因此，透過以下三大面向：打造 AI 金融服務新平台、AI 作為數位化的救火隊以及Going Cloud等多代理系統與雲端整合。我們可以看到金融整合AI 的實務路徑與未來想像。
打造 AI 金融服務新平台
－以平台思維重構金融價值鏈
台灣金融產業已經「數位化」了嗎？答案是肯定的！AI 時代是以平台思維重構價值鏈，不再只是著眼於將現有客服上線、流程電子化以及數位交易。所謂「AI 金融服務平台」，主要透過語言模型、智慧引擎、或知識平台等要件，能將資產、保險、銀行管理乃至開放資料與服務串連，形成一個內部共享與外部延伸的智能生態系。
AI 金融服務新平台是以生態鏈重構金融價值。（圖片來源：Unsplash）
－案例延伸 從國內到全球的落地樣態
以國內為例，臺中銀行與群聯電子共同合作推出 AI 金融服務平台，聚焦跨界整合與數據應用面向，雙方透過 AI 平台資源互惠，期望帶出新的服務方式與金融場景。導入專利aiDAPTIV+平台，大幅降低地端伺服器成本，同時支援高精準度AI模型訓練，快速部署各項AI應用服務，從後台到前線的全方位升級實踐。
在國際上，美國最大銀行摩根大通（JPMorgan）推出名為 COiN（Contract Intelligence）的 AI 平台，用來自動化處理合同資料與法律文件的關鍵條款識別。COiN 平台將銀行法律團隊過去數千小時的人工審核作業，縮減至數分鐘內高效完成。這是一個結合自然語言處理（NLP）與機器學習的整合平台，成為 AI 金融平台化運作的典範之一。
AI 金融服務平台的整合功能別於過去傳統形式。（圖片來源：Unsplash）
AI 扮演金融業的數位化救火隊
－緊急應變的能力轉化
金融業在數位轉型的過程中，經常面臨「操作瓶頸」或「系統缺口」，包含客服人力短缺、突發控管風險、交易異常預警以及政府查核壓力等。此時AI 便是扮演「救火隊」的角色，快速引導、介入、補強問題，在穩健後融入核心架構。這種作用在金融數位化的中後期階段，可以彌補因傳統系統與單一作業造成資料斷層與隱憂。
AI 成為金融業數位化的關鍵助力。（圖片來源：Unsplash）
－案例觀察 AI 救火隊的現場身影
玉山銀行預計推出人工智慧（AI）防詐偵測模型，監測異常金流並且控管可疑帳戶，這套模型每5分鐘可以掃描個人及企業約900萬個帳戶，防止成為詐騙集團的人頭帳戶，成為防詐救火隊角色。這套模型可以即時監控交易異常與用戶行為曲線，並向風控部門發出警訊，協助即時阻絕可疑交易。此舉能在短時間內減少部分帳號遭到詐欺損失，也為該行建立初步防詐AI防線。
萬事達卡（Mastercard） (MA-US) 正在運用人工智慧（AI）系統，「Decision Intelligence」可以即時監控全球交易，利用模型分析交易行為、歷史風險以及地理異常，即時偵測信用卡等詐騙行為。每當異常交易模式出現，AI 系統便會立即發出風險提示或凍結交易。這種即時反應作為，如同一支金融救火隊，在可疑火苗尚未蔓延就立即撲滅。
AI防詐偵測模型助力金融產業打詐。（圖片來源：Unsplash）
Going Cloud 助金融業導入 AI 多代理系統
－雲端 + 代理AI 系統整合的新典範
在 AI 應用逐漸普及的當下，金融體系內各部門系統高度碎裂成為常見瓶頸，包含不同品牌、不同子公司、不同系統平台間資料對接困難，如果每個部門各自引入AI模型，還會造成模型孤島、重複建置以及高額成本。此時，「Going Cloud」式的統一平台與「多代理式 AI 系統」工具，可以成為一種相對理想的測試路徑。「多代理式 AI 系統」指的是系統中存在多個具備代理能力的 AI Agent，每個 Agent 可以專精一個領域，例如CS Agent、MKT Agent以及風控Agent等，在一個統一平台或框架下共享資料。在這樣的規劃下，資料不再是各自分散，而是可以交互運用。Going Cloud 的角色是在雲端架構上，擔任支持多代理系統的中央廚房，使得企業內部所有AI Agent 可以有機合作並共同進化。
Going Cloud 成為AI 多代理系統在金融產業可以發揮綜效。（圖片來源：Unsplash）
－案例說明 Going Cloud 在金融領域的應用實踐
Going Cloud 已推出一套名為 RaiX 的統一平台，強化金融業整合其內部分散系統，利用 AWS 雲端服務基礎建設，並將銀行、壽險、投信等不同業務線的 AI 模型資料庫整合於同一平台當中，促使平台中的代理 ，使得AI 可以共用資料庫與相關服務。這種方式可解決集團內部系統碎片化現況，也讓平台具備跨部門、跨品牌的多元能力。員工可透過自然語言與 BI 工具（如 Power BI）溝通，透過平台撈取所需數據、分析甚至繪圖，例如查詢房貸趨勢、貸款差異分析、匯率走勢等資訊。這意味已從單點助手工具，進化為具備決策輔助能力的多代理系統。
Going Cloud可以整合金融業的內部分散系統。（圖片來源：Unsplash）
回顧本文三大面向，打造 AI 金融服務平台，強調以中央廚房的思維來串接內外服務與資料；AI 作為數位救火隊，提供緊急應變的救援能力；Going Cloud 多代理系統，以此規劃長期整體的 AI 架構。以上，不僅可以彼此交疊，也能逐步推進，打造金融業 AI 化的全局想像。金融產業的數位發展，應是「產業級」的架構系統，而非單靠零星嵌入，發揮單一功能。金融業必須在平台設計、救火能力、雲端架構、治理體系與生態合作上共同發展，才能在 AI 浪潮中創造全新競爭優勢。
參考資料：
1.金管會公布金融業應用人工智慧(AI)調查結果
https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202505200001&dtable=News
2.【FinTech Insight】金融業轉型絕佳時機來臨！生成式AI協助金融變革
https://ideas-dtri.iii.org.tw/%E7%94%A2%E6%A5%AD%E8%B3%87%E8%A8%8A/fintech-insight-3/
3.台中銀行、群聯電子跨界聯手 打造AI金融服務新平台
https://tw.stock.yahoo.com/share/47a986b4-0145-3366-af5a-5e32855d7b06
4.AI代理新奇兵2／扮演金融業數位化救火隊 Going Cloud靠一條龍顧問式服務解決痛點
https://www.mirrormedia.mg/story/20251001ind002
5.Going Cloud 率先助金融業導入 AI 多代理系統
https://twpowernews.com/news_pagein.php?iType=1011&n_id=282626
