自從生成式AI（Generative AI）以其驚人的語言能力席捲全球以來，金融業便對其寄予厚望，期望這項技術能徹底改變從客戶服務到風險管理的每一個環節。然而，經過幾年的探索，許多銀行高層的神情卻從最初的興奮轉為審慎的沉思。他們發現，儘管投入了大量資源，生成式AI在許多核心業務上的應用，似乎仍停留在「聰明的實習生」階段——擅長彙整資料、草擬文件，卻難以獨立完成複雜、多步驟的端對端任務。這場AI革命似乎遇到了瓶頸，但事實上，這可能只是真正主角登場前的暖場。一種更強大、更具自主性的技術典範——代理人AI（Agentic AI），正悄然浮現，準備將金融業的風險管理推向一個前所未有的新境界。它不再僅僅是個工具，而是一個能夠自主規劃、執行、甚至協同作戰的「數位員工團隊」。這篇文章將深入剖析這場從生成式AI到代理人AI的典範轉移，探討其如何重塑銀行業的信用業務與金融犯罪防制，並掃描美國、日本與台灣的金融巨頭們在這場競賽中的策略布局與挑戰。
生成式AI的初步嘗試證明了其在特定環節的價值，尤其是在三大能力上：資訊精煉（Concision）、內容生成（Content Generation）與客戶互動（Customer Engagement）。一份針對全球44家金融機構的調查顯示，超過半數（52%）的銀行已將導入生成式AI列為優先事項，特別是在大型跨國銀行中，高達93%的高階主管都表達了積極的態度。它們最熱衷的應用情境，集中在處理大量非結構化數據的任務上。例如，利用AI快速閱讀、彙整數百頁的授信審核文件，或是在早期預警系統中，自動篩選和提煉潛在風險訊號。在內容生成方面，自動草擬授信備忘錄或客戶溝通電子郵件，也成為了提高效率的熱門選項。這些應用確實為前線員工節省了大量時間，將他們從重複性的文書工作中解放出來。
然而，當銀行試圖將這些「點狀」的成功擴展到「線狀」乃至「面狀」的流程改造時，卻頻頻碰壁。許多機構坦言，進展比預期緩慢。究其原因，除了AI模型偶爾出現的「幻覺」（產生錯誤或虛構資訊）讓需要百分之百準確性的金融業望而卻步外，更深層次的結構性障礙浮現。首先是投資報酬率（ROI）的迷思。許多決策者期待AI能立即帶來可量化的財務效益，一旦初期試點項目效果不如預期，便會猶豫是否繼續投入。調查中，高達50%的機構認為ROI並非優先考量，這側面反映了在早期階段量化效益的困難，反而那些不過分糾結於短期ROI、堅持推進的機構，更有可能看到成功的曙光。其次，更根本的問題在於多數銀行的思維仍侷限於「最佳化單一任務」，而非「重塑端對端流程」。他們把AI當作一個更快的電腦或更高效的打字員，而不是一個能重構整個工作流程的催化劑。這種思維導致AI的應用被切割得支離破碎，難以發揮其真正的顛覆性潛力。
正是在這樣的背景下，代理人AI的概念應運而生，它代表著從「工具」到「自主工作者」的根本轉變。如果說生成式AI是一個等待指令的語言模型，那麼代理人AI就是一個被賦予目標、能夠自主拆解任務、選擇工具並執行多步驟流程的數位系統。想像一下傳統的「認識您的客戶」（KYC）與反洗錢（AML）流程，這通常是銀行業成本最高、人力最密集的部門之一，佔用了大量員工進行繁瑣的手動審查。過去，生成ative AI或許能幫助分析師快速彙整一則負面新聞，但從觸發調查到結案的整個過程，仍需人工串接。
代理人AI則徹底顛覆了這個模式。它可以化身為一個由多個專業「數位探員」組成的「數位工廠」。例如，一個全球性銀行建立的代理人AI工廠，將KYC流程拆解成十個步驟，每個步驟由一個「探員小隊」負責。第一小隊負責從公開網站、公司年報中擷取客戶基本資料；第二小隊自動查詢政府登記網站，驗證註冊股東與董事；第三小隊進行股權結構穿透分析，找出最終受益人（UBO）；第四小隊則對關鍵人物進行政治敏感人物（PEP）和制裁名單篩選。這些小隊環環相扣，自動傳遞資訊，最後由一個「彙整探員」將所有結果整理成一份完整的KYC檔案，包含摘要、建議與詳細分析，提交給人類主管進行最終審核。在這個模式下，人類的角色從執行者轉變為監督者與教練，一位人類專家可以監督管理20位以上的AI探員。這種模式帶來的生產力提升是驚人的，潛在增幅可達20倍，同時還能確保流程的標準化與一致性，並留下完整的數位稽核軌跡。這不僅是效率的提升，更是風險管理能力的質變。
當我們將視角拉到全球，會發現不同國家的金融業在擁抱這場AI變革時，展現出截然不同的風格與策略。美國的超大型銀行（Megabanks）無疑是這場競賽中最激進的玩家。他們憑藉雄厚的資本與技術實力，不僅在生成式AI的應用上走得最快，更已開始積極布局代理人AI，目標是實現端對端的流程自動化與徹底的成本結構重塑。他們的策略是「高舉高打」，願意承擔初期探索的風險，以換取未來巨大的競爭優勢。
相比之下，日本的金融巨頭，如三菱日聯金融集團（MUFG）、三井住友金融集團（SMFG）等「三大法人銀行」，則展現出典型的日式謹慎與穩健。他們同樣投入巨資進行AI研發，但更強調風險可控與流程的精益求精。日本銀行業的AI應用，更傾向於從內部流程最佳化和防範金融詐騙等具有明確社會效益的領域切入。例如，針對日本嚴重的老年人詐騙問題，多家銀行合作開發AI系統，用於即時監測異常交易模式，保護高齡客戶的資產安全。在引入新技術時，他們往往會進行長時間、小範圍的驗證（PoC），並與多家技術供應商合作，分散風險。這種「步步為營」的策略雖然速度較慢，但確保了每一次技術升級都紮實可靠。
而在台灣，金融業的AI布局則呈現出務實與客戶導向的特色。以國泰金控、富邦金控、玉山金控等領先業者為代表，台灣的金融機構早期將AI應用聚焦於改善客戶體驗，例如推出智慧客服聊天機器人，解決客戶常見問題。在累積了初步經驗後，他們正逐步將AI技術向後台核心業務滲透，如信用卡的自動化核卡、保險理賠的初步評估等。台灣金管會（FSC）也扮演了重要的引導角色，透過發布「金融業運用AI指導原則」和推動金融監理沙盒，鼓勵業者在風險可控的前提下進行創新。台灣的策略可以被視為一種「快速跟隨並聚焦利基」的模式，雖然在最前沿的代理人AI探索上不如美國激進，但在如何將AI技術與本地市場需求、法規環境相結合方面，展現出靈活與彈性。對於台灣的投資者與企業主而言，這意味著AI帶來的改變將是漸進式的，但會更貼近實際業務痛點。
然而，無論策略多麼不同，所有金融機構都面臨一個共同的、無法迴避的挑戰：如何為這頭威力強大的AI猛獸套上可靠的「治理韁繩」。代理人AI的自主性越高，其潛在風險也呈指數級成長。傳統針對單一模型的風險管理框架（Model Risk Management, MRM）已然捉襟見肘。新的風險類型不斷湧現，例如「鏈式漏洞」（Chained Vulnerabilities），即一個AI探員的微小錯誤，可能像推倒第一張骨牌一樣，引發下游一連串探員的連鎖錯誤，最終導致災難性的決策。又如「合成身分風險」（Synthetic-identity Risk），惡意攻擊者可能偽造AI探員的數位身分，騙取系統信任，竊取敏感資料。
為此，建立一套全新的、動態的AI治理體系迫在眉睫。這套體系需要做到幾點：首先，是建立跨職能的AI治理委員會，成員必須包含業務、技術、法務、法遵與風險等多方專家，以確保決策的全面性。其次，是開發類似「AI風險計分卡」的工具，對每一個AI應用，從客戶影響、財務衝擊、模型複雜度、資料敏感性等多個面向進行系統性評估，從而決定其治理的嚴格程度。高風險應用，如直接面對客戶提供理財建議的AI，必須保留「人類在環」（Human-in-the-loop）的監督機制，甚至在必要時啟用「緊急停止開關」（Kill Switch）。再者，是強化對第三方AI服務的風險管理，確保外部供應商的資料安全與模型標準符合自身要求。最後，也是最關鍵的，是培養一種全新的組織文化。員工需要接受培訓，學會如何與AI「同事」協作，理解它們的決策邏輯，並在發現異常時即時介入。從設計師、工程師到終端使用者，每個人都必須成為AI風險管理的第一道防線。
從生成式AI的初步試水，到代理人AI引領的數位勞動力革命，金融業正站在一個深刻變革的十字路口。這不僅僅是技術的升級，更是一場涉及組織架構、工作流程、風險文化乃至商業模式的全面重塑。未來的贏家，不會是那些僅僅將AI視為降低成本工具的機構，而是那些能深刻理解其顛覆性潛力，並勇敢地圍繞其重塑自身營運模式，同時又能建立起強大而敏捷的治理體系的先行者。對台灣的金融業而言，雖然在資源規模上難以與美國巨頭匹敵，但憑藉著深厚的科技產業基礎、務實的應用策略以及靈活的創新文化，若能成功駕馭好AI治理這一核心挑戰，完全有機會在這場全球性的變革浪潮中，找到屬於自己的獨特定位，實現跨越式發展。這場競賽的號角才剛剛吹響，真正的考驗現在才正要開始。
