當全世界都在為ChatGPT等生成式AI（GenAI）的橫空出世而喝采時，一場截然不同的AI革命正在全球銀行業的核心地帶悄然上演。這場革命沒有鋪天蓋地的媒體報導，也沒有令人目眩的技術展示，但它卻更深刻地影響著我們每個人的財產安全與信用生活。深入探究歐美頂尖銀行的內部運作，我們會發現一個令人驚訝的事實：在放款審核與金融防詐這兩大攸關生死的業務上，銀行家們選擇的並非最前衛、最花俏的生成式AI，而是回歸到更傳統、更穩健的機器學習（Machine Learning）技術。這背後究竟隱藏著什麼樣的商業邏輯與風險考量？這對正努力追趕金融科技浪潮的台灣銀行業，又帶來了何種啟示？
歐洲銀行的AI成績單：謹慎前行的務實主義者
近期一份針對歐洲十多家主要銀行的深入調查，為我們揭開了金融業AI應用的神秘面紗。調查結果顯示，銀行業對AI的擁抱是真實且持續的，但其路徑卻充滿了務實的謹慎。他們並非將AI視為顛覆一切的萬靈丹，而是將其當作一把能讓核心業務變得更精準、更高效的手術刀。
核心業務的「舊瓶裝新酒」：信用評分與反詐欺
在傳統銀行業務中，信用評分決定了銀行是否願意借錢給你、利率多少；而反詐欺系統則是你我資金安全的守門員。這兩項業務的共通點是：不容許任何重大失誤。一個錯誤的放款決策可能導致數百萬元的呆帳，一次失敗的詐欺攔截則可能讓客戶畢生積蓄化為烏有。
正因如此，歐洲銀行不約而同地將AI應用的重心放在這兩個領域。他們利用機器學習模型，例如梯度提升（Gradient Boosting）等經過長期驗證的技術，來分析比以往更龐大、更多維度的資料。傳統的信用評分可能只看你的年收入、職業、歷史還款紀錄；而AI模型則能同時納入你的消費模式、帳戶活動的細微變化，甚至是你與銀行互動的數位足跡，從而建構出更立體的風險圖像。
成效是顯著的。多家銀行回報，導入AI後，不僅貸款核准的準確度顯著提升，更重要的是，在反詐欺方面取得了巨大成功。AI系統能以毫秒級的速度即時偵測出異常交易模式，例如深夜在海外網站的一筆小額消費，這可能是盜刷集團在「測試」卡片是否有效。相較於傳統基於規則的系統，AI的偵測率更高，且「誤報率」（將正常交易誤判為詐欺）也大幅降低，這意味著客戶的正常消費體驗不會被頻繁打斷。
為何生成式AI（GenAI）在核心業務中缺席？
那麼，風靡全球的生成式AI，如ChatGPT，為何在這些關鍵領域中銷聲匿跡？答案圍繞著三個核心詞：信任、成本與可解釋性。
首先是「信任危機」。生成式AI以其驚人的創造力聞名，但也因其可能出現「幻覺」（Hallucination），即一本正經地胡說八道而備受詬病。對於需要百分之百精確的金融決策而言，這種不可預測性是致命的。銀行無法承受一個AI模型「創造」出一個不存在的理由來拒絕一位客戶的貸款申請。
其次是「可解釋性難題」。當AI系統拒絕一筆貸款時，銀行不僅需要對內部風控部門解釋，更有法律義務向客戶說明理由。傳統的機器學習模型雖然複雜，但仍有方法（如SHAP值分析）可以追溯其決策路徑，找出影響結果的關鍵變數。然而，大型語言模型（LLM）的決策過程如同一個深不可測的「黑盒子」，目前技術尚難以完全解析其內部的複雜運算，這在高度監管的金融業是絕對無法接受的。
最後是高昂的「開發與維護成本」。訓練和運行一個專為特定金融任務設計的生成式AI模型，其所需投入的資料、算力與專業人才，遠超過使用成熟的機器學習技術。對講求投資報酬率的銀行而言，這筆帳並不划算。
全球視野下的對照：美國、日本與台灣的AI策略
歐洲銀行的謹慎務實並非孤例，放眼全球，各國金融業雖步調不一，但在核心風險控管上卻有著相似的邏輯。
美國的雙軌並行：科技巨頭與金融巨鱷的競合
美國是全球金融科技的領頭羊，以摩根大通（JPMorgan Chase）、美國銀行（Bank of America）為首的金融巨擘，每年投入數十億美元在科技研發上。他們的策略是「雙軌並行」。一方面，他們像歐洲同業一樣，在信貸、風控等核心領域，深化應用成熟的機器學習技術。摩根大通利用AI分析衛星影像來預測大宗商品行情，甚至用機器學習優化其房貸審核流程。
另一方面，他們也積極探索生成式AI在前台的應用，例如開發能與客戶進行複雜對話的智慧客服、自動生成市場分析報告等。同時，美國市場還存在著像Upstart、Affirm這類「AI原生」的金融科技公司，它們從一開始就以AI作為其商業模式的核心，專攻個人信貸市場，對傳統銀行構成了巨大的創新壓力。這種金融巨鱷與科技新創的激烈競合，加速了美國銀行業AI技術的迭代。
日本的穩健轉型：在保守文化中尋找突破
相較之下，日本的銀行業顯得格外穩健。以三菱日聯金融集團（MUFG）、三井住友金融集團（SMFG）為代表的巨型銀行，其AI轉型之路更像是「小步快跑」。受到日本傳統企業文化中對風險高度規避和追求共識的影響，他們初期更傾向於將AI技術（特別是流程自動化RPA）應用於提升內部營運效率、降低人力成本，例如文件自動化處理、法規遵循檢查等。
然而，近年來面對低利率環境和數位化浪潮的壓力，日本銀行業也開始加速在信用評分與市場風險分析等領域導入機器學習。他們的步伐雖不如美國那樣激進，但每一步都走得極為扎實，強調與現有流程的無縫整合，而非徹底顛覆。
台灣的奮起直追：數位先鋒與監管的平衡木
將目光拉回台灣，以國泰世華、中信銀行、玉山銀行、富邦銀行為首的本土龍頭，正處於一個奮起直追的關鍵階段。台灣擁有世界頂尖的科技硬體產業，但在金融軟實力的應用上仍有發展空間。玉山銀行長期被視為數位轉型的先行者，在智慧客服、個人化行銷等方面已多有斬獲。
台灣銀行業目前對AI的應用，主要集中在優化客戶體驗與行銷精準度上，例如透過AI分析客戶行為，推薦最適合的信用卡或理財產品。在信用評分與反詐欺這類核心風控領域，多數銀行仍處於測試或小規模導入階段。這背後的原因，除了資料治理與專業人才的挑戰外，金融監督管理委員會（金管會）的監管態度也至關重要。金管會已發布相關指導原則，強調AI應用的公平性、透明度、可解釋性與消費者保護，這為業者劃定了清晰的紅線，也促使台灣的銀行在追求創新的同時，必須在風險與合規之間走好平衡木。
AI導入的三大關鍵挑戰：治理、信任與「人的角色」
無論在哪個國家，銀行業導入AI都面臨著三大共通的挑戰，這也是決定其成敗的關鍵。
風險治理的陣痛：將AI猛獸關進制度的籠子
AI模型，特別是機器學習，就像一頭聰明但難以馴服的猛獸。它能從資料中學習，但也可能學到資料中隱含的偏見，例如對特定族群產生歧視性的貸款決策。因此，如何將這頭猛獸關進制度的籠子，成為所有銀行的首要課題。多數銀行的做法並非為AI量身打造一套全新的風險框架，而是努力將其納入既有的模型風險管理（Model Risk Management）體系中，確保AI模型的開發、驗證、監控與退場機制，都受到與傳統模型同樣嚴格的審視。
「黑盒子」的信任危機：AI決策的可解釋性難題
如前所述，「可解釋性」是金融AI的阿基里斯之踵。這不僅是法規要求，更是建立信任的基石。試想，如果一位醫生只能告訴你診斷結果，卻無法解釋病因與診斷依據，你敢接受他的治療方案嗎？銀行也是一樣。他們必須確保自己能夠理解並向內外部解釋AI的每一個重要決策。這也催生了「可解釋AI」（Explainable AI, XAI）技術的發展，成為金融科技領域的熱門賽道。
人機協作的未來：「Human in the Loop」的真正意涵
一個普遍的迷思是AI將會完全取代人類。然而，在金融業的實踐中，我們看到的是一個截然不同的圖景：「人機協作」。幾乎所有導入AI的銀行都強調「Human in the Loop」（人在迴路中）的重要性。AI的角色，更像是提供給專業人士的超級輔具。
在反詐欺流程中，AI系統負責從數以百萬計的交易中即時標示出可疑警報，但最終的判斷與處理，仍交由經驗豐富的詐欺調查專家。在信貸審核中，AI可以快速完成對標準化申請案件的初步篩選與評分，但對於邊緣案件、大額貸款或複雜的企業戶，最終的拍板權依然掌握在資深信貸員手中。AI提供的是基於資料的洞察，而人類提供的是經驗、常識與對複雜情境的理解力。這種組合，才是當前金融AI應用的最佳模式。
結論：給台灣投資者與企業的啟示
從全球銀行業的AI實踐中，我們可以得出一個清晰的結論：真正的金融AI革命，不在於追逐最新、最炫的技術名詞，而在於如何將穩定、可靠的技術，務實地應用於創造核心商業價值，並建立起一套完善的風險治理體系。
對於台灣的投資者而言，在評估一家銀行的未來潛力時，不應只看它是否宣稱使用了生成式AI，而應深入探究其AI策略是否與核心業務緊密結合，是否在風險控管與可解釋性上投入了足夠的資源，以及其「人機協作」的模式是否高效。一家能夠清晰闡述其AI如何降低呆帳率、減少詐欺損失的銀行，遠比一家只會展示酷炫聊天機器人的銀行，更具備長期投資價值。
對於台灣的企業經營者而言，銀行業的謹慎之路提供了一個寶貴的範例。在擁抱新技術的同時，必須始終將風險管理與核心業務需求放在首位。AI是一把強大的雙面刃，用得好，能披荊斬棘；用得不好，則可能傷及自身。如何在創新與穩定之間取得平衡，將是所有產業在AI時代的共同課題。這場發生在銀行金庫內的靜默革命，才剛剛拉開序幕。
