隨著生成式 AI 開始為各大領域帶來影響，金融業自然也無法忽視這項趨勢。根據 IBM 針對銀行與金融服務業發表的全球展望報告指出，高達 86% 的受訪企業已經嘗試過 AI 技術，但其中僅有 8% 的公司，願意以全面、系統化的方式推動 AI 應用。
IBM 表示，銀行與金融服務業在 AI 方面的主要的應用場景，分別有管理風險與符規報告、優化客戶體驗、支援 IT 開發工作等。
為了協助台灣銀行業善用 AI 等金融科技，提升業務效率並創造更高的商業價值，IBM 近日提出「智慧金融藍圖」，建議台灣銀行業以客戶為中心，積極推進數位轉型工程，打造以 AI 貫穿策略、人才、治理、業務、流程、技術的層面「參與式銀行」。
打造參與式銀行，需有條件與相應能力
台灣 IBM 諮詢合夥人蕭俊傑引用「金融科技教父」Chris Skinner 的建議，指出應用 AI 技術與機器學習，將可以幫助銀行業理解與掌握客戶的行為模式，並且把客戶的所有個性層面，例如生活方式、情感和信念，融入銀行跟顧客所經營的財務關係中，創造獨特且絕佳的使用者體驗。
蕭俊傑說，假如金融業者可以主動告訴客戶他們不知道的重要資訊，精準提供客戶意料之外的結果，即可算是打造出擁有豐富資訊、洞察、共情能力與反應速度的「參與式銀行」。
蕭俊傑表示，台灣 IBM 自 2013 年起，持續在銀行業推動行動銀行、雲端應用、核心系統轉型、數據驅動、體驗優先等科技的深度應用，協助台灣銀行業者在數位轉型的旅程中砥礪前行。
今年 IBM 諮詢顧問團隊特地根據銀行的業務板塊，借用 Banking Industry Architecture Network（BIAN）框架，規劃出一套「智慧金融藍圖」，彰顯參與式銀行的架構與樣貌。
智慧金融分 3 層，各有不同工具能協助
IBM 指出，智慧金融藍圖中最頂層的管理面，其實是經營者對銀行整體 AI 策略、組織與人才所進行的全盤檢視，同時為了兼顧符規與風險控管，還需要同步開展完備且可落地的 AI 治理。
來到中層的業務管理面，IBM 認為就是最受注目環節仍是 AI 應用場景，畢竟它將橫跨顧客、通路、業務發展、財務與風險、資源管理、營運、開發、維運等各個面向，著重在 AI 技術如何擴大既有的商業價值。
面對業務管理需求，IBM 打造了 Gen Plus AI 應用管理平台，讓銀行可以敏捷複製範本，建立 AI 應用場景與 AI 助理，重複組裝運用 AI 資產，極大化 AI 的投資成本。
至於智慧金融藍圖的最底層，IBM 則推薦銀行業採用旗下的 watsonx 企業級人工智慧與數據平台，包括 watsonx.ai 資料平台、watsonx.ai 模型開發平台，以及 watsonx.governance 擔任 AI 生命週期治理的關鍵角色。
日前 IBM 也為企業的 AI 治理歸納了 3 個行動要點，包括速啟動、穩落地、重整合，讓公司在治理 AI 並走向合規的過程中，實現 AI 創新與規模化應用，藉以提升組織能力與增加競爭優勢。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源、內文圖片來源：IBM。首圖來源：YouTube
