當我們談論生成式AI時，許多人腦中浮現的可能是ChatGPT撰寫郵件或Midjourney繪製圖像的場景。然而，在螢幕背後，一場更為深刻且影響深遠的革命正在金融業的核心地帶悄然上演。這場變革不僅僅是提升效率的工具革新，更是一場攸關未來生存與競爭力的典範轉移。從華爾街的投資銀行巨擘，到日本東京丸之內的金融集團，再到台北信義計畫區的金融控股公司，無一不被捲入這場AI的軍備競賽。
問題不再是「是否」要擁抱AI，而是「如何」將AI從輔助性的「數位員工」轉變為能夠參與核心決策的「數位大腦」。這場轉變的速度與深度，將重新定義未來十年金融服務的面貌。本文將深入剖析這場技術與商業模式的劇變，從底層模型的選擇、應用能力的演進，到銀行與保險兩大核心領域的實戰佈局，並透過比較美國、日本與台灣的策略差異，為投資者與專業人士提供一個清晰的未來藍圖。
典範轉移：金融AI的技術心臟已換血
回顧2023年，當時金融界對AI的想像，很大程度上受到BloombergGPT的影響。這家金融資訊巨頭投入巨資，使用其獨有的龐大金融語料庫，從零開始預訓練一個專屬的語言模型。這種模式就像是為了開設一家頂級餐廳，決定從自己開墾農場、飼養牲畜開始，優點是食材品質完全可控，但缺點是成本高昂、曠日廢時。當時，許多大型金融機構也躍躍欲試，認為自建「護城河」的唯一途徑就是擁有自己的基礎大模型。
然而，僅僅兩年時間，整個技術典範發生了天翻地覆的變化。隨著OpenAI的GPT-4、Google的Gemini等頂尖通用模型的問世，以及Meta的Llama、DeepSeek等高效能開源模型的普及，金融機構的策略出現了180度大轉彎。大家突然意識到，重複「造輪子」——也就是耗費巨資去預訓練一個通用基礎模型——並非明智之舉。
這就好比進入電力時代後，企業不再需要自建發電廠，而是可以直接從國家電網購電。現在的金融機構更傾向於採用「電力模式」：直接與外部頂尖的AI公司合作（如摩根大通與OpenAI合作），或是在強大的開源模型基礎上進行微調。這讓它們能將寶貴的資源，從基礎建設轉向更高價值的應用開發。
於是，技術的焦點從「模型本身」轉向了「如何更好地使用模型」。兩個關鍵詞成為了2025年後金融AI領域的新寵：RAG（檢索增強生成）與Agent（智能體）。
- RAG：可以理解為為AI大模型外掛一個「專屬企業知識庫」。傳統大模型回答問題時，依賴的是其訓練時所學的公開網路知識，這可能過時或不準確。而RAG技術允許AI在回答特定問題前，先到企業內部的最新資料庫、產品手冊、法規文件中進行檢索，然後根據這些精準、即時的資訊來生成答案。這大幅提升了AI在金融這種高度專業和時效性領域的可靠性。
- Agent：如果說RAG給了AI一個聰明的「大腦」，那麼Agent就為它裝上了靈活的「手腳」。AI Agent不再只是一個被動的問答機器人，它能理解複雜的多步驟指令，並主動調用企業內部的各種軟體系統（API）來執行任務。例如，一個過去的客服機器人只能回答「我的信用卡帳單是多少」，而一個AI Agent則能執行「幫我繳清信用卡帳單，如果活期帳戶餘額不足，就從我的貨幣基金中贖回相應金額來支付」這樣的複雜指令。
- 高盛（Goldman Sachs）：早在2024年就向數千名開發人員推出了內部程式碼生成AI工具，顯著提升了軟體開發效率。隨後，其推出的「GS AI Assistant」員工助手，不僅能處理郵件摘要、文件校對等日常工作，長期目標是讓它能像新進員工一樣，在極少監督下完成複雜的多步驟任務。這顯示高盛正試圖用AI重塑其內部工作流程。
- 摩根大通（JP Morgan）：則更進一步，推出了直接面向投資領域的產品。其「IndexGPT」工具，能夠基於GPT-4模型，根據客戶指定的主題（如再生能源、雲端計算）自動創建一個包含多支股票的投資組合。這不僅是技術展示，更是對傳統財富管理模式的潛在顛覆。同時，其內部嚴格禁止員工使用消費級AI產品，並要求所有AI應用都在公司安全的伺服器內運行，凸顯了其對資料安全的高度重視。
- 國泰金控：旗下的國泰世華銀行很早就推出了智能客服「阿發」，不斷迭代升級其自然語言理解能力，有效分擔了客服中心的人力壓力。其在AI應用上強調「場景落地」，將技術與客戶的日常金融需求緊密結合。
- 中信金控：中國信託銀行同樣在智能客服、數位行銷領域佈局已久。它們利用AI分析客戶的消費行為與偏好，進行精準的產品推薦和行銷活動推送，顯著提升了行銷轉換率。同時，中信也將AI技術用於信用評分模型，輔助授信決策，提升風控的精準度。
這場從自研模型到應用工程的轉變，意味著競爭的壁壘不再是誰的模型參數更多，而是誰能更好地將AI與自身獨有的業務流程、資料資產和客戶場景深度融合。
從「聽懂你」到「幫你做」：AI能力的躍遷與商業價值再定義
隨著底層技術的變革，AI在金融領域的能力也實現了從「意圖識別」到「意圖執行」的關鍵一躍。這不僅是技術的升級，更是商業價值鏈的重塑。
第一階段：提升效率（Efficiency Enhancement）
這是AI應用的起點，主要集中在重複性、標準化的任務上。例如，讓AI自動生成程式碼、撰寫會議摘要、審核合規文件、或是擔任智慧客服回答常見問題。這個階段的AI主要扮演「助手」的角色，其核心價值在於「降低成本並提高效率」。目前，大多數金融機構的AI應用都處於或已成熟掌握此階段，單一意圖識別的準確率已能達到90%以上。
第二階段：價值創造（Value Creation）
進入這個階段，AI開始直接為企業帶來新的收入或增強客戶關係。它透過深度分析客戶資料，提供千人千面的個性化產品推薦和理財建議，或者創造全新的互動式金融服務體驗。例如，一個AI投顧不僅能提供市場資訊，還能根據用戶的風險偏好和人生階段，動態調整其投資組合。此時的AI是「顧問」，其價值在於「推動增長」。
第三階段：深度決策（Deep Decision-Making）
這是AI應用的終極目標，也是目前最富挑戰性的領域。在這個階段，AI將深度介入最核心的金融業務，如授信審核、風險定價、資產管理和高頻交易策略的制定。它能分析遠超人力範圍的龐雜資料（包括結構化財報和非結構化新聞輿情），從中洞察隱藏的風險與機遇。此時的AI成為「決策者」，其價值在於「提升收益、降低風險」。目前，這一領域的應用仍處於探索期，尤其在對精準度和安全性要求極高的銀行和保險核心業務中，案例尚不多見。
這三個階段並非截然分開，而是相互滲透、逐步演進的。一個顯著的趨勢是，金融機構正努力將AI從第一階段推向第二、三階段，因為那裡蘊藏著真正的競爭優勢。
跨國巨頭的AI軍備賽：美、日、台銀行業如何佈局？
銀行業作為金融體系的中樞，其對AI的佈局策略最能反映出不同市場的思維與企圖。
美國先鋒：從高盛到摩根大通，AI已是核心武器
美國金融巨頭在AI應用上展現出無比的積極與野心。它們不僅將AI用於內部效率提升，更勇於將其推向業務創新的最前線。
美國模式的特點是「高舉高打」，它們敢於將AI應用於高價值、高風險的核心領域，試圖利用技術創造全新的商業模式和競爭壁壘。
日本沉穩追趕：三菱日聯與三井住友的數位轉型之路
相較於美國的激進，日本的金融巨頭如三菱日聯金融集團（MUFG）和三井住友金融集團（SMBC）則顯得更為沉穩和務實。它們的AI戰略更側重於利用AI來優化現有業務流程，解決內部痛點。
例如，MUFG大力投資於利用AI進行反洗錢（AML）和欺詐交易偵測，透過機器學習模型分析海量交易資料，以比傳統規則引擎更高的準確率識別可疑活動。SMBC則將AI應用於改善客戶服務，其開發的AI客服聊天機器人能夠處理大量標準化查詢，並輔助人工客服更快速地找到解決方案，從而提升營運效率和客戶滿意度。日本模式的特點是「步步為營」，優先解決內部效率和風險控制問題，在確保穩健的前提下，逐步將AI擴展至業務前端。
台灣的在地實踐：國泰、中信、富邦的AI應用戰略
台灣的金融業者則展現出靈活務實的「在地化」特徵。它們深知自身在資源上無法與美國巨頭匹敵，因此更聚焦於能夠快速產生商業回報（ROI）的應用場景。
台灣模式的特點是「效益驅動」，從客戶接觸最頻繁的客服與行銷環節切入，快速累積成功案例與數據，然後逐步向風險管理、營運自動化等中後台領域滲透。
總體來看，美國銀行業將AI視為「開疆拓土」的進攻性武器，日本視其為「固本強基」」的防禦性工具，而台灣則將其作為「精耕細作」的效益型利器。
保險業的寧靜革命：AI如何重塑理賠、核保與行銷
與銀行業相比，保險業的業務鏈條更長、資料更為非結構化（如醫療報告、事故照片），這為AI的應用提供了更廣闊的舞台。
核心應用場景的顛覆
AI正在重塑保險業的三大核心環節：
1. 行銷與銷售：過去的保險銷售高度依賴業務員的個人經驗。如今，AI可以分析客戶的家庭結構、健康資料和消費習慣，為其量身打造最適合的保險方案，並透過數位通路進行精準觸及。
2. 核保與定價：AI能夠處理和分析比傳統精算模型多得多的變數（如穿戴裝置的健康資料、社群媒體的行為模式），從而對個人風險做出更精準的評估，實現「一人一價」的動態定價，並能將過去需要數天的核保流程縮短至幾分鐘。
3. 理賠與客服：這是AI應用成效最顯著的領域。透過圖像識別技術，AI可以自動評估車輛的碰撞損傷程度；透過自然語言處理，AI可以讀取並理解醫療單據，自動完成理賠金額的計算。這不僅大幅提升了理賠速度，更能透過異常模式分析，有效識別騙保行為。
全球視野與在地亮點
國際上，德國安聯集團（Allianz）利用AI工具預警極端天氣，並在事故發生後快速評估理賠；瑞士再保險（Swiss Re）則推出AI核保助手，幫助核保人員更快做出決策。
而在亞洲，日本的第一生命保險（Dai-ichi Life）利用AI分析龐大的客戶資料，以提升對客戶需求的理解，從而優化產品開發和銷售策略。
台灣的保險業者同樣表現亮眼。例如，國泰人壽的「CV影像理賠」服務，允許客戶用手機拍下醫療單據上傳，AI系統便能自動識別單據內容並完成理賠受理，最快30分鐘內就能完成賠付。這項服務大幅改善了過去理賠流程繁瑣、耗時長的客戶痛點，成為AI技術成功落地、創造卓越客戶體驗的典範。富邦產險也積極運用AI於車險理賠，透過AI圖像辨識技術輔助車損估價，加速理賠流程。
這些案例顯示，無論在哪個市場，保險業者都已認識到，AI是提升營運效率、改善客戶體驗、增強風險控制能力的關鍵。那些能夠率先將AI深度整合到核心業務流程中的公司，將在未來的競爭中佔據絕對優勢。
展望未來：當AI成為金融業的水與電
金融AI的發展正從一個「選項」，變為一個「必需品」。如同網路和行動支付一樣，AI正迅速成為金融機構的基礎設施，是未來賴以生存的「水與電」。
我們可以預見幾個明確的趨勢：
1. 基礎模型商品化：頂尖的基礎AI模型將像雲端計算服務一樣，成為一種可隨取隨用的公共資源，大幅降低金融機構使用AI的門檻。
2. Agent應用普及化：AI Agent將成為金融服務的新入口，客戶可以透過自然語言與銀行的「數位員工」互動，完成從查詢、理財到交易的各種複雜任務。
3. 決策智能核心化：AI將逐漸從輔助角色走向舞台中央，深度參與授信、投資、風控等核心決策環節。能夠建立起強大資料閉環和智慧決策模型的機構，將構築起難以逾越的競爭壁壘。
對於投資者和行業觀察者而言，評估一家金融機構的未來潛力，將不再僅僅是看其資產規模或傳統的財務指標。一個更重要的衡量標準將是其「AI商數」（AIQ）：它擁有哪些獨有的資料？它如何將AI技術與業務場景結合？它的AI戰略是停留在淺層的效率提升，還是已經開始觸及核心的價值創造與智能決策？
這場由AI驅動的金融革命，結局遠未到來，但賽道已經清晰。贏家將不一定是規模最大的巨頭，而是在這場變革中，能夠最快、最深入地將智慧融入自身血脈的「新金融物種」。
