全球銀行業正上演一齣極其弔詭的戲碼。2024年，該產業斬獲了驚人的1.2兆美元淨利潤，創下人類史上任何單一產業的最高紀錄。然而，資本市場卻對此投下了極不信任票。時至今日，銀行股的平均估值，竟比所有其他產業的平均水準低了將近70%。這不是短期波動，而是長達二十年的趨勢。為何會出現如此巨大的反差？答案很簡單：市場投資人嗅到了風雨欲來的氣息，他們斷定，銀行業近年的輝煌，不過是特定經濟環境下的曇花一現，一場由高利率、財富週期頂峰等順風車所吹起的巨大泡沫。
如今，這陣順風正在減弱，甚至轉為逆風。利率正常化的壓力、金融科技（Fintech）與私人信貸的蠶食、AI技術引發的底層規則重塑，以及消費者行為的根本性轉變，正匯集成一股完美風暴。這場風暴不僅可能將銀行業的股東權益報酬率（ROE）推回至僅能勉強覆蓋資金成本的窘境，更可能徹底顛覆這個產業百年來的經營邏輯。過去那套依賴規模擴張、追求「大就是美」的宏觀戰略，已經成為過時的航海圖，無法引領銀行穿越眼前的迷霧。
未來十年，決定一家銀行生死的，不再是資產的「重量」，而是策略的「準度」。一場以「精準化」（Precision）為核心的革命，正悄然拉開序幕。這場革命將無情地劃開領先者與落後者的鴻溝，而規模大小將不再是必然的護身符。即使是中小型銀行，只要能掌握精準化的工具箱，也能在AI賦能的時代中，獲得不對稱的競爭優勢。本文將深入剖析這場變革的核心驅動力，特別是AI技術如何成為銀行護城河的「隱形拆解者」，並為身處台灣及亞洲的投資人與業界人士，提供一份清晰的生存指南。
獲利的假象：為何銀行業正迎來「高光時刻」後的漫長高原期？
要理解銀行業眼前的困境，必須先戳破那1.2兆美元利潤所帶來的虛假繁榮。這輝煌的數字，主要來自兩個不可持續的因素：異常的利差與處於歷史高點的財富水位。過去幾年，各國央行為對抗通膨而急速升息，讓銀行得以輕鬆地以極低成本吸收存款，再以高利率放貸，賺取豐厚的利差。同時，全球財富佔名目GDP的比率飆升至歷史性的350%以上，為銀行帶來了龐大的管理資產與業務量。
然而，這些有利條件正迅速消散。隨著利率觸頂回落，利差空間將被壓縮；人口結構老化與世代財富轉移，也預示著全球財富的高速增長期可能告終。更深層的危機在於，銀行業最肥美的利潤池，正被一群更靈活、更專注的對手悄悄瓜分。在英國，新興的網路銀行與金融科技公司，僅僅五年時間，就將其在銀行總營收的佔比提升了三倍，達到近8%的水準。在支付與無擔保貸款等高利潤領域，它們的市佔率更是分別高達17%和14%。
這種結構性的侵蝕，正是資本市場給予銀行業低估值的根本原因。投資人看穿了，銀行傳統的商業模式在面對新時代的挑戰時，顯得脆弱不堪。它們每年投入約6,000億美元在科技領域，生產力卻未見顯著提升；它們習慣於將客戶粗略劃分為「大眾」與「富裕」等級，提供千篇一律的產品；它們熱衷於追求規模擴張的併購，卻往往未能實現預期的綜效。當外部環境的紅利消失，這些內在的結構性弱點，將會被無限放大。預計到2030年，全球銀行業的平均ROE可能會從目前的10.3%下滑至7.3%至9.2%之間，許多銀行將再次面臨無法為股東創造價值的困境。要扭轉這一局面，銀行必須徹底揚棄舊思維，轉而擁抱一套全新的作戰哲學——精準化。
AI代理人：正在拆解銀行百年護城河的「隱形破壞者」
在所有顛覆性力量中，生成式AI與代理式AI（Agentic AI）的崛起，無疑是對銀行業最致命、也最根本的衝擊。這場衝擊將從兩個層面同時發生：一是徹底重塑銀行的內部營運成本結構，二是從根本上瓦解銀行賴以生存的客戶關係。
首先，在內部營運層面，代理式AI正帶來一場前所未有的效率革命。代理式AI不再是過去的聊天機器人或輔助工具，而是一個個能自主執行複雜、多步驟任務的虛擬員工。它們可以協同工作，處理非結構化數據，並在一定程度上獨立決策。摩根大通（JPMorgan Chase）每年投入高達180億美元的科技預算，其核心目標之一，就是利用代理式AI重塑其核心業務流程。想像一下未來的銀行：
- 「零接觸」營運中心：由AI代理人團隊獨立完成客戶開戶、文件審核、貸款發放、貿易結算等端對端流程，人類員工僅需扮演監督與處理異常的角色。
- 全天候金融犯罪防禦：AI代理人即時監控所有交易，自動偵測並處理可疑行為，僅將高度複雜的案件上報給人類專家。
- 自主化的風險管理：AI自動執行信用風險評估、壓力測試與合規檢查，將風險管理從被動的定期審查，轉變為主動的即時監控。
- 存款自動搬家：它會7×24小時監控市場上所有銀行的存款利率，一旦發現更高的利率，便會自動提示你，甚至在你授權後，無縫地將資金轉移過去。目前全球高達23兆美元的消費者存款仍停留在近乎零利率的活期存款帳戶中，只要其中5%到10%的資金被AI喚醒，就足以使整個產業的存款利潤下降超過20%。
- 信用卡債務智慧優化：它會分析你的所有負債，自動建議你將高利率的卡債整合到低利率的個人信用貸款中，或提醒你用閒置的活期存款優先償還利息最高的債務。這將直接衝擊銀行最賺錢的信用卡循環利息收入。
根據我們的模型預測，在最可能發生的情境下，AI的普及將為銀行業帶來15%至20%的淨成本降低，相當於每年節省7,000億至8,000億美元。然而，這筆巨大的成本紅利，並不會長久地留在銀行的口袋裡。在一個充分競爭的市場，這些效率提升所帶來的收益，最終會透過價格戰轉移給消費者。這意味著，AI帶來的內部效率提升，更像是一場殘酷的軍備競賽，先行者能短暫享受優勢，但落後者將很快被淘汰出局。
真正致命的威脅，來自外部——也就是消費者端。銀行業的兩大傳統利潤支柱，零售存款與信用卡業務，很大程度上建立在「客戶慣性」之上。人們懶得為了零點幾個百分點的利差而頻繁更換存款銀行，也常常因為疏忽而在高利率的信用卡上累積循環利息。
現在，想像一下，每個消費者都擁有一個由第三方科技公司提供的「超級理財AI代理人」。這個代理人將不知疲倦地為你工作：
這不是科幻小說，而是正在發生的現實。Visa和萬事達卡已經在測試相關的AI代理人支付協議。一旦這種模式普及，銀行的角色將面臨三大危機：商品化（客戶只認利率，不認品牌）、關係碎裂化（客戶在不同銀行間拼湊最優產品，交叉銷售失靈）以及中介化（客戶的主要互動對象變成AI代理人，而非銀行本身）。我們的核心情境預測，如果銀行不採取應對措施，僅僅是消費者端AI代理人的普及，就可能在未來十年內，侵蝕掉全球銀行業約1700億美元的利潤池，佔比高達9%。這足以讓許多銀行的報酬率跌破其資金成本線。
對於台灣和日本的銀行而言，這種威脅尤為真切。台灣的純網銀，如LINE Bank和樂天銀行，早已透過高利活存專案，教育市場習慣於「逐利率而居」。當AI代理人將這種比價和轉移的過程自動化後，傳統大型金控如國泰世華、富邦金控、中信金控所享有的龐大客戶基礎和黏著度，將面臨前所未有的考驗。在日本，數十年來的超低利率環境，讓三大巨型銀行（MUFG、SMFG、Mizuho）習慣了穩定的客戶基礎。一旦利率環境正常化，加上AI工具的催化，潛在的資金流失規模將是海嘯級別的。
當忠誠度成為過去式：新世代消費者的「遊牧」時代來臨
AI的崛起，只是加速了一個早已開始的趨勢：消費者忠誠度的全面崩潰。過去，銀行客戶的決策路徑相對簡單，許多人會直接在既有的銀行購買新產品，形成一個「忠誠迴圈」。然而，最新的數據顯示，這座圍牆正在迅速倒塌。以美國市場為例，2018年時，尚有25%的客戶在申請新的活期存款帳戶時，會不假思索地選擇自己原有的銀行。到了2025年，這個比例驟降至僅僅4%。
這意味著，超過95%的客戶在做出決策前，都會進入一個「主動評估」階段。在這個階段，一個至關重要的戰場是「初始考慮清單」（Initial Consideration Set, ICS）。也就是說，當消費者產生金融需求時，腦海中最先浮現的三到五個品牌是誰？研究顯示，高達77%的最終購買決策，都發生在最初進入這份清單的品牌之間。
這對銀行的策略意涵是革命性的。過去，銀行注重的是服務好現有客戶，以期透過交叉銷售獲利。現在，戰場已經前移至獲客之前的「心智佔有率」爭奪戰。無法進入消費者ICS的銀行，基本上就已經輸在了起跑線上。
這種轉變在年輕世代中尤其明顯。Z世代與千禧世代的消費者，與他們的父輩截然不同。他們是數位原住民，習慣在做出決策前，透過社群媒體（如台灣的Dcard、PTT）和意見領袖（KOL）的評價來進行比較。他們對品牌的忠誠度極低，更看重的是無縫的數位體驗和客製化的服務，而非單純的價格。數據顯示，20%的Z世代會因為銀行的數位通路體驗不佳而選擇離開，這個比例遠高於嬰兒潮世代。
這也解釋了為何「手機優先」已不僅僅是一個口號，而是生存的必要條件。全球範圍內，將手機作為主要銀行通路的使用者比例，已從2020年的41%飆升至2024年的63%。手機不僅是交易的入口，更是銀行與客戶互動、建立關係的核心場域。
然而，這並不代表實體分行已死。特別是在處理複雜或高情感投入的業務時（如首次申請房貸、進行退休規劃），人們依然渴望與真人專家交流所帶來的安心感。在北美，實體分行至今仍貢獻了72%的活期存款帳戶開戶數和高達90%的新增存款餘額。成功的模式是「虛實整合」，客戶可以在手機App上開啟申請流程，然後無縫地預約到分行，由理專完成最後的諮詢與確認步驟，整個過程無需重複說明。這對於分行網絡密集的台灣銀行業，既是挑戰，也是轉型的契機。
稱霸或淘汰？台灣與日本銀行業的「精準化」生存指南
面對AI的顛覆與消費者行為的巨變，銀行業的舊地圖已然失效。未來的生存之道，不在於投入更多的資源，而在於如何「精準地」投入資源。這套「精準化工具箱」涵蓋了四個核心面向，為台灣與日本的銀行業者提供了明確的行動方向。
一、科技投資的精準化：告別「數位轉型大拜拜」
許多銀行將數位轉型視為一場必須跟上的「大拜拜」，投入巨資建設App、更新網站，卻缺乏明確的商業目標。精準化的思維要求銀行停止這種「萬花齊放」式的投資。管理者必須像外科手術般，精準識別出那些能對核心業務產生最大影響的AI應用場景，並集中資源加以突破。例如，與其開發一個功能大而全的App，不如專注於利用AI徹底改造信用貸款審批流程，將原本數天的時間縮短到幾分鐘，這才是能真正創造競爭壁壘的投資。日本巨型銀行數十年來深陷於老舊核心系統的泥淖，便是缺乏精準化思維的典型反面教材。
二、客戶經營的精準化：「一人市場」的超個人化革命
傳統的客戶分群，如「大眾」、「富裕」、「高淨值」，在數據與AI時代已顯得過於粗糙。精準化經營的核心，是將顆粒度細化到「單一客戶」，實現「一人市場」的超個人化服務。歷史上，第一資本（Capital One）正是透過精密的數據分析，為不同風險屬性的客戶設計客製化的信用卡利率與額度，從而在美國飽和的信用卡市場中殺出一條血路。
如今，AI賦予了銀行更強大的能力。台灣的大型金控，如富邦與國泰，旗下同時擁有銀行、保險、證券甚至電信等多種業務，累積了海量的客戶數據。它們完全有潛力整合這些數據，利用AI洞察客戶的生命週期變化（如剛畢業、結婚、生子、退休），在客戶產生需求的「前一秒」，就主動推送最適合他們的產品組合。這不再是簡單的推銷，而是基於深度理解的個人化財務顧問服務。
三、資本與併購的精準化：從「大就是美」到「小而美」的策略轉向
在過去，銀行併購的主要目的是擴大資產規模、增加市佔率。然而，許多大型併購案的後果，是臃腫的組織與難以整合的系統。精準化的併購策略，目標不再是單純做大，而是為了彌補自身在特定領域的能力缺口。例如，收購一家擁有先進AI風險模型的金融科技公司，或是一家在特定年輕客群中擁有高滲透率的數位錢包公司。這種「小而美」的併購，能更快地將新能力注入母體，產生實質綜效。台灣與日本的銀行業近年來都有整合趨勢，但經營者必須自問：併購是為了策略性的能力互補，還是僅僅是為了規模上的虛榮？
結論：在AI的海嘯中，規模不再是航母，精準才是唯一的救生艇
銀行業正站在一個時代的十字路口。過去數百年建立在規模、實體據點和資訊不對稱之上的商業模式，正被科技的力量無情地侵蝕。AI不僅僅是一個提升效率的工具，它更像是一個賦予消費者權力的「平衡器」，從根本上改寫了銀行與客戶之間的權力關係。
在這場變革中，最危險的不是那些積極擁抱變革的金融科技新創，而是那些滿足於當前創紀錄利潤、對潛在威脅視而不見的傳統巨頭。AI先行者與遲緩者之間的績效差距將被戲劇性地拉大。先行者能提早享受效率紅利，並將其再投資於商業模式的創新，以應對利潤池被侵蝕的挑戰，從而可能獲得高達4個百分點的額外ROE報酬。而遲緩者不僅要面對利潤被壓縮的壓力，還將因成本結構僵化而喪失競爭力，最終可能淪為被收購的對象。
對於台灣和日本的銀行家與投資人而言，這絕非遠在天邊的美國故事。這是一場全球性的海嘯，浪頭正朝亞洲撲來。未來十年，規模不再是能抵禦一切風浪的航空母艦；唯有「精準」，才是能讓企業在驚濤駭浪中生存下來的唯一救生艇。看清這一點，並果斷採取行動的銀行，才能在這場百年未有之大變局中，駛向新的成長曲線。
