《人工智慧時代的銀行業》是由 IBM 針對金融業製作的風險管理指南。報告指出，雖然 AI（特別是代理式 AI）能帶來超個人化服務和營運效率等巨大優勢，但應用時必須與嚴格的法規取得平衡。
整體來說，內容呼籲金融機構必須將嚴格的監管文化和創新相平衡，讓每位銀行家都成為 AI 風險管理者，才能真正釋放 AI 的潛力。
📌 《人工智慧時代的銀行業》適合誰閱讀？
這份報告的核心關注點是金融服務產業，尤其是銀行業（Banking）、金融市場（Financial Markets），具體業務領域包括：
- 投資銀行與資本市場：涉及交易和對沖活動
- 零售和商業銀行：涉及貸款組合和信用風險管理
- 企業銀行與貿易融資：涉及國際供應鏈和營運資本分析
- 財富與投資管理：涉及諮詢活動和管理生成式 AI 的風險
以職位來說，適合以下工作者閱讀：
- 銀行首席執行長
- 風險、合規和驗證官員，包括：首席風險長 (CRO, Chief Risk Officer)、首席合規長 (CCO, Chief Compliance Officer)、首席驗證長 (CVO, Chief Validation Officer)。
- 風險控制與模型驗證專業人員
- 詐欺、網路安全與合規專業人員
❗️報告揭示的 5 個關鍵數據：
1. 61% 的高階主管表示，「AI 的詐欺風險偵測」將為業務價值帶來最大的提升。
2. 52% 的受訪者將「網路安全」列為第二大業務價值提升領域。
3. 45% 的高階主管相信 AI 將顯著轉變客戶身分確認（KYC）與反洗錢（AML）流程，36% 的受訪者將 KYC/AML 列為 AI 投資的首要優先事項，但同時間，也有 43% 的高階主管認為，將 AI 應用於 KYC 和 AML 流程是最艱鉅的轉型任務。
4. 針對「高風險的 AI 使用案例」，只有 25% 的受訪專業人士報告他們會持續即時監控——報告指出這個百分比是「警示性地低」（alarmingly low）。
5. 41% 的機構在高風險 AI 使用案例中，總是都有人類參與（Human in the loop）。
🔴 報告核心揭示
💡 AI 價值與潛力
AI，特別是由生成式 AI 和代理式 AI 所引領的進展，成為幫助金融機構取得競爭優勢、建立營運效率和提供高度個人化服務的關鍵力量。
一、強化風險與合規：AI 解決銀行業的「致命弱點」
AI 最大的應用價值，在於解決銀行業長期以來面臨的高成本、高複雜度的風險與合規挑戰。高階主管普遍認為 AI 對業務價值提升最大的三個領域，都屬於風險與法規遵循範疇：
- 詐欺偵測：即時偵測和預防非法活動，被視為「任務關鍵性」的價值提升領域。
- 網路安全：在容錯率極低的環境中，AI 的應用能顯著強化防禦機制。
- 客戶身分確認（KYC）與反洗錢（AML）：這些流程過去因手動檢查和監管負擔，一直是營運成本結構上的致命弱點。
二、代理式 AI 帶來合規流程的突破
為了克服客戶身份確認和反洗錢的複雜性，「代理式 AI」成為新的前沿技術。
與傳統 AI 不同，代理式 AI 能夠自主協調一系列的子代理，並利用並行運作來收集來自不同來源的數據。這種並行處理能力可以顯著縮短審查時間。傳統上，客戶盡職調查（CDD）流程是順序性的，需耗費數天甚至數週，而代理式 AI 則能夠實現近乎零閒置時間的流程。
此外，透過整合生成式 AI，它能夠對複雜的監管要求進行情境解讀，提高合規的精確度，並因決策過程的透明度更高而減少爭議。
三、深化客戶參與，實現「隨處銀行」
除了風險管理，AI 也在重塑客戶體驗。生成式 AI 將溝通轉變為「少被動、多對話」的模式，帶來深度個人化和對話式互動。
消費者期望交易能夠無縫地融入他們的日常體驗中，因此「隨處銀行」（Banking Everywhere）的概念已從一種便利性演變成基本期望。
💡 風險與複雜性
金融機構必須在追求創新速度與恪守審慎監管規定之間取得微妙平衡。若未能有效管理這些風險，即使是最尖端的 AI 解決方案，也可能從可靠的工具變成潛在的負債。
一、AI 轉型最難的兩座山：客戶身份確認和反洗錢
43% 高階主管將客戶身分確認和反洗錢流程的轉型，視為使用 AI 最令人望而生畏的任務。這是因為這些流程本質上錯綜複雜，需要駕馭全球法規迷宮，並以極高的精確度驗證海量數據。
而即使是能提升效率的代理式 AI，也要求銀行採取嚴格的風險管理措施。為了維持其有效性，必須確保系統能持續更新，以應對不斷變化的法規範圍，並將明確的目標導向護欄納入運營框架中。
二、模型內在風險與組織韌性考驗
在企業層級擴展 AI 應用之前，機構必須先解決 AI 系統本身的可靠性與模型缺陷問題，包括：
- 模型漂移與幻覺：為了確保 AI 系統不會隨著時間推移而漂移或產生幻覺，即時風險控制機制是首要之務。這些機制必須具備持續監控和立即採取糾正措施的能力。
- 組織韌性與單點故障：代理式 AI 雖然強大，但也帶來了複雜的依賴關係，這意味著單一故障點有可能中斷整個工作流程。為此，金融機構必須實施備援設計和韌性測試，以防範全面中斷。
- 缺乏部署前評估：高達 63% 的高階主管將壓力測試模擬，選為風險與合規的首要任務，這突顯了對 AI 系統進行預防性驗證的迫切需求。
三、人才與監控：最關鍵的兩大缺口
AI 轉型需求迫切，但金融機構面臨「嚴重缺乏關鍵的專業知識」和「即時監控能力」。
- 驗證與風險控制人才短缺：在風險與合規職能中，模型驗證和風險控制領域的專業知識最為不足。
- 即時監控嚴重不足：儘管即時風險監控被認為是擴展 AI 的第二大關鍵倡議，但只有 25% 的專業人士報告，他們始終將即時監控應用於高風險的 AI 使用案例。
- 第三方供應商風險：機構越來越依賴外部 AI 供應商，這使得必須建立清晰的問責制框架，契約必須強制要求供應商提高透明度，並披露 AI 功能的任何變更。
💡 規模化 AI 的六項行動建議
為支持 AI 的企業級規模化，報告建議採取以下六項戰略步驟：
1. 強化人才發展：
金融機構需要建立一套完整的 AI 培訓計畫，讓員工能夠負責任地使用 AI。這項培訓不能只教程式設計和數據分析等技術，更要涵蓋同樣重要的「軟技能」，包括 AI 倫理、法律影響和社會影響。最重要的是，機構需要推動心理安全，讓員工敢於提出風險，確保每個人都能安全、負責任地駕馭 AI 的複雜性。
2. 建立組織韌性：
由於能夠自主運作的 AI 代理系統會引入複雜的連帶關係，一旦其中一個環節出錯，整個工作就會癱瘓，所以建立組織韌性（也就是抗風險能力）非常重要。同時，要對系統進行壓力測試和故障模擬，並找出關鍵的依賴關係，避免單點故障，並利用沙盒環境來安全地測試 AI 更新。
3. 加強即時風險監控：
必須建立一個統一的監控中心，隨時追蹤所有 AI 應用程式的性能、延遲、品質和成本。一旦 AI 模型開始失準或出現異常（模型漂移），就能提早發現並立刻處理，避免風險擴大。同時透過自動化控制，把風險管理直接嵌入到系統設計中，確保 AI 運作符合規範。
4. 管理第三方風險：
需要一個由採購、法律和 AI 專家組成的團隊，制定供應商的合作準則，避免像數據處理不當或不合規等風險。簽約時，必須強制要求供應商提高透明度，公開他們在 AI 功能、安全實踐或減少偏見方面的任何改變。
5. 嵌入網路安全實踐：
具體做法包括利用紅隊測試（模擬駭客攻擊）找出系統弱點，以便在漏洞被真正利用前就修好。同時，將安全情報整合到一個管理儀表板中，讓高層能全面看清所有 AI 系統的風險。最重要的是，從 AI 開發的第一步到最終部署，都要使用標準化的安全措施，將加密或權限控制等安全設置「程式碼化」，確保防禦一致且有效。
6. 優化軟體開發生命週期：
公司必須制定一套明確的 AI 程式碼使用規則，包括什麼時候可以用 AI 寫的程式碼、什麼時候一定要人來檢查；同時，要利用自動化程式碼分析工具，在部署前找出漏洞或合規問題，並設立 AI 風險審查委員會來監督工具的整合，確保在快速創新的同時，品質和安全不打折扣。
＊閱讀完整報告內容，請見：《人工智慧時代的銀行業（Banking in the AI era）》
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash
