AI已經爆發成為當今最具變革性的技術之一，橫跨各行各業，基於機器學習或深度學習演算法的AI解決方案，展示了生成資料、洞察、自動化任務和重新塑造互動的新能力。其中，金融服務行業站在這場AI革命的最前端，正積極將智慧系統整合到關鍵業務功能中。然而，實現AI的全部潛力，需要謹慎的治理、主動的風險管理，以及人機之間有意義的協作。
幾個關鍵因素，影響金融領域推AI的採用，技術差異化已經成為保持競爭優勢的必要條件。首先，數據的爆炸性成長，代表著一個寶貴的資產。客戶透過交易、電子郵件、簡訊、社群媒體等方式，與金融機構互動，非結構化數據擴大了對客戶的理解。其次，雲端基礎設施提供了負擔得起的大規模運算處理能力，以利用這些數據。第三，法規強調準確的監測和報告。
因此，AI的應用，現在滲透到金融運作的前台、中台和後台，突出的應用包括：
對話代理：聊天機器人透過自然語言處理能力，與客戶全天候互動，從回答問題到金融業務處理等。
防欺詐：透過檢測交易、關係或行為模式中的異常，AI系統主動識別可疑活動。
客戶關係管理：個別客戶洞察，使個性化行銷、價格訂定、產品推薦和客戶體驗成為可能。
預測分析：AI學習模型透過識別數據中的規律，盈虧資料、量化風險等去預測案例結果。
信貸批核：AI透過分析歷史數據，來評估和確認客戶的信用和借貸風險。
AI演算法，使更有影響力的決策成為可能，但金融機構肩負著重大的倫理和技術責任。AI系統需要嚴格的治理，包括透明的開發、偏見測試、負責任的部署、監測和控制。
強化安全設計，促進負責任和值得信賴的AI
由於AI對歷史資料的依賴，數據風險也跟著加劇。有偏見或有限的數據，可能透過AI的決策而導致損害。AI對勞動力的影響，進一步給金融機構帶來壓力，自動化例行任務可以利用AI，所以需要訓練員工，從事更戰略的諮詢角色。人才短缺也加劇了這一挑戰，積極的訓練、應對新興技能需求的規劃，以及管理世代退休，變得非常重要。
更重要的是，「AI作為副駕駛」的核心原則，強調了在自動化決策上持續的人類掌控。隨著AI生成文本等創新能力的迅速提升，人工審查和監督可以抑制新興的風險，直到治理制度可以完整。然而，對於聊天機器人和虛擬助手等有前景的客戶體驗，風險仍然存在。一個負責任的策略，是平衡創新與技術的透明度，增加利益相關者的參與，以及強調AI的可解釋性。
金融行業的數位轉型，正來到AI的未來。在適當的治理和風險管理下，AI可以提高效率、增強個性化服務和競爭力。然而，隨著AI變得更加強大和自主，道德風險也相對應擴大。金融機構必須有全面的AI政策、注重安全的設計，以及對人工審查控制的承諾，以促進可負責任和值得信賴的AI。成功的引進AI，可能重新定義金融服務，但如果失敗，風險也同樣巨大。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（作者為台北商大前校長、叡揚資訊數位轉型大使）
