在金融業高速變革的浪潮中，人工智慧正迅速成為銀行競爭力的關鍵指標。然而，根據知名銀行 AI 成熟度指標 Evident 最新研究揭示，全球銀行之間的 AI 應用成熟度正出現顯著鴻溝，領先者不僅正以其他銀行兩倍的速度前進，且這個差距正持續擴大。
對於還在試圖釐清 AI 策略的中型規模銀行而言，這已非單純的技術部署問題，而是一場關乎組織、企業韌性與未來生存能力的重大挑戰。
Evident 聯合執行長 Alexandra Mousavizadeh 指出，這場差距的本質並不只是「誰先導入生成式 AI」這麼簡單，而是多年來在數據基礎設施、雲端策略與治理體系上的佈局所累積下的成果。
領先銀行早已建構起穩固的底層數據架構，當生成式 AI 出現時，他們得以迅速整合、實驗與量產應用；反觀許多中型銀行，則仍停留在「找供應商、選工具」的階段，卻尚未真正解決 90% 的核心問題：資料品質、可存取性與治理透明度。
大型銀行成功運作「正向 AI 飛輪」
進一步觀察這些領先銀行的導入歷程會發現，他們已逐步跨越生成式 AI 的階段，開始積極推動 Agentic AI、量子啟發式演算法與自動化衍生性商品交易等複雜應用，將科技導入金融的優勢最大化。而這一切的背後，是他們成功運作「正向 AI 飛輪」，也就是快速實驗、迅速投入生產、有效評估效益、回饋投資決策，最終加速再創新等歷程。
Evident 的研究顯示，唯有當高階領導人親自將 AI 視為企業優先目標，並將相關推動結果納入績效考核系統，才能真正打破部門慣性與員工抗拒的反應。例如在美國，摩根大通與美商富國銀行已建立專責 AI 的發展中心與研究實驗室，並培養能在內部發表學術論文、參與開源專案與專利研發的技術團隊，更吸引了全球頂尖 AI 人才加入團隊。
中規模銀行不應該急於採購解決方案
另外對中型規模銀行而言，學習這些先行者的經驗固然重要，但更需要理解的是：數據基礎建設不能被省略。
若沒有清晰的資料策略與治理機制，即使導入最先進的 AI 模型，也可能會因為資料複雜、混亂而導致模型預測失真、失效。這也正是許多急於導入新科技的銀行常見之陷阱，即錯將 AI 導入視為一場採購競賽，卻忽略了資料完整性、流程與績效機制才是推進關鍵。
此外，文化因素也往往是 AI 推行失敗的核心原因。Evident 的調查發現，許多銀行內部仍存在堅守舊流程現象，內部員工對於 AI 將取代既有手動流程的可能性感到不安，進而產生隱性抵制。組織若能建立跨部門的推動小組、設置明確 KPI，則有助從根本消彌這種阻力。
同時，AI 人才的爭奪戰也在悄然升溫。根據 Evident 統計，美國前十大全球銀行目前囊括了近一半的 AI 專業人才，其中摩根大通、富國銀行與花旗集團領跑；特別是在整體金融業裁員潮加劇、併購交易低迷的背景下，AI 成為少數逆勢成長、持續擴編的部門。這也進一步說明，AI 不再只是創新口號，而是銀行未來營運模式的根本結構之一。
AI 轉型競賽已經離開「摸索」階段
最後，談到「責任 AI」這個熱門議題，銀行業的做法也在改變。過去大家多半只是發表一些原則聲明，現在更重視實際行動，比如怎麼做好 AI 模型的風險管理與內部治理。
Evident 聯合執行長認為，金融業本來就習慣對資料來源、模型設定、結果驗證進行嚴格把關，這也成為落實責任 AI 的一大優勢。比如有些模型會在正式上線前，經過長達半年的反覆測試與審核，這些流程其實已經是一套很成熟的管理框架。
綜合來說，現在這場 AI 轉型競賽已經離開「摸索」階段了。對中型銀行來說，與其一味模仿那些已經領先好幾步的大型銀行，不如回頭穩住自己的基本功——首要之務，是打好資料和治理的底子，接著要有明確的領導力與企業文化調整，最後是挑選一些能快速落地的 AI 應用場景，啟動自己的「AI 飛輪」。
正如 Evident 所說：「這是場值得投入的長期戰役，問題不在於你會不會用 AI，而是你能在這市場生存多久。」只靠短期跟風，終究會被拋在後頭。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《TS》、《FN》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）
